社会を変革しうる医療データサイエンティストの育成をめざすDHIEP Program。
その独自性に富んだ講義内容や、ほかにはない実践的プログラムの魅力を
実際に学んだ歴代の卒業生4名にご登場願い語っていただきました。
アカデミアや産業界から参加する現役講師陣からのメッセージも掲載いたします。
DHIEP Program 受講生インタビュー
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伊藤 健
所 属： ⽇本新薬株式会社
創薬研究所探索研究部受 講： 第1期（2019年）
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小菅 愛加
所 属： 藤田医科大学大学院
博士後期課程2年受 講： 第3期（2021年）
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那須 朋大
所 属： 日鉄ソリューションズ株式会社 受 講： 第2期（2020年）
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東山 希実
所 属： 京都大学大学院医学研究科
婦人科学産科学受 講： 第2期（2020年）
- 伊藤 健
- 所 属：日本新薬株式会社 創薬研究所探索研究部
受 講：第1期（2019年）
- 受講前と後の変化について
- データサイエンス、医療情報、ビジネススキルのいずれの内容についても、本講座を履修してそれで終わりというものではなく、さらに学びを深め続ける必要があると考えるようになりました。また、何か問題が起こった際にデータドリブンのアプローチが取れないか、そのアプローチは課題を解決する最良の手段なのか？といった、問題解決のための考え方も一変したように思います。
- 学んだことがどう活かされていますか？
- 現在私は、データを活用した創薬研究を社内でリードする役割を担っております。ライフサイエンス領域のデータサイエンス、医療情報を取り扱い、社内プロジェクトの課題をどのような手法を使って、どう解決していくのか。そうした企画立案や、実際に解析も行なっており、学んだことがまさに業務に直結しています。
- 今後の展望
- より優れた医薬品をすばやく創薬できるように研究につなげていきたいです。また、最近では世の中の人のヘルスケアの向上に、いろいろなアプローチが取れるようになってきました。創薬以外のデータサイエンスのアウトプットも探索していきたいと考えています。
- 小菅 愛加
- 所 属：藤田医科大学大学院 博士後期課程2年
受 講：第3期（2021年）
- 受講前と後の変化について
- これまでは論文に「変量解析」と出てきても「わからない…」という感じでしたが、読みながらも「あー、これはこういう解析してるのかなぁ」と考えたりと、ずいぶんとっつきやすくなりました。それと、今までは委託に出すと何千万円も支払わないといけないと思ってた解析が「意外に身近でできる」と気づいた点は大きいです。自分の研究においても「解析に何十万円もかかるからできない」と考えていたものが「がんばったらできる」と変化しました。
- 学んだことがどう活かされていますか？
- 2021年12月に終了したばかりですので、プログラムで勉強したものを使っての研究などはまだ全然始められていません。これから、どんどん活かせていけたらいいなと思います。あと、これは私自身がというものではないですが、講義を履修したことで、科研費との兼ね合いで研究室でも大きなデータを使った解析とかが進み出すかも？となってちょっとワクワクしています。
- 今後の展望
- 臨床検査技師の国家資格を持っている関係で、検査学といいますか、血液データや生理学のデータなどの健診データに親しみがあります。うつ病の発生メカニズムを研究テーマとしているので、今までは動物モデルの、すごいちっちゃな分子に着目して研究していましたが、広い多変量データを使った解析を今後できたらいいなと考えています。
- 那須 朋大
- 所 属：日鉄ソリューションズ株式会社
受 講：第2期（2020年）
- 受講前と後の変化について
- 一番実感するのは、受講前と後では知識量が圧倒的に変わったことです。とくに私はITサイドの人間なので、ビッグマウスになってしまいますが、同業者の中で自分ほどライフサイエンスについての知識を携えた人間はいないのでは？と自負しています。このプログラムを受講したことでさらに興味が湧き、個人的にバイオインフォマティクス認定技術者試験を受験し、合格しました。自分からもっと勉強していこうという意識になったのも変化の一つです。
- 学んだことがどう活かされていますか？
- 実習ではオミックスデータを行なって分析の形など理解を深めたのですが、実際にお客様とのやりとりでオミックス系のデータを解析する機会があったりと、学んだことがそのまま業務に活きていることは多いです。仕事の場で、ライフサイエンスの領域で踏み込んだ内容が出てきたときにも曖昧に答えるのではなく、スムーズにお客様に答えることができるようになるなど、さまざまな場面で講義内容が活きています。
- 今後の展望
- 最近IT業界ではDX、共創といった動きが活発になってきています。でも、対応する側のドメインに関する知識がなく、テクノロジーだけ先行してもうまくいかないと私は感じています。そういう意味で、自分自身が前例のないロールモデルになりたい。データサイエンス、ライフサイエンスの両方の知識を治めたダブルメジャーな人材となって共創を実現していく。そんな今までにない人材のお手本を自分が示していけたらと考えています。
- 東山 希実
- 所 属：京都大学大学院医学研究科 婦人科学産科学
受 講：第2期（2020年）
- 受講前と後の変化について
- この私がプログラムを書いて、データの前処理をしたり機械学習に入れたりできるようになるとは、我ながら進化したと思います。学んで感じたのは「英語を話す」と同じで慣れが必要だということ。終了して半年くらいした頃から「できるようになった気がする」と実感できました。独学では何を頼りに進めばいいのかわからなかったので、ベースの知識を教えていただいた点と、どういうことを調べたら次に進めるかがわかった点はありがたいです。
- 学んだことがどう活かされていますか？
- 毎日本当に役立っています。主力の研究も機械学習を使うのがメインになってきていて、それもこの講座のおかげです。先生たちのベースのコードは全部残してあって、図を描くときも可視化の授業をもう一回見直してから自分の描きたい図に変えるなど、教科書的に使わせていただいています。今もクリニカルクエッションがいっぱいあって、やりたいことが多すぎてどうしよう！と毎日に学びが息づいているのを感じています。
- 今後の展望
- 基礎実験は設備が必要で、「大学に行って細胞を見ないと」などが発生するのですが、データサイエンスってパソコンが一台あったら、いつでも、どこでもできる技術だと思うんです。私は今、大学院生で研究して論文書くのが本職ですが、卒業したら臨床の現場に戻る。ただ、そうなってもクリニカルクエッションがある限り、データサイエンスを使って研究ができると思っていて、ずっと続けていきたいなと考えています。
データサイエンスというパワーある技術を
掛け合わせて社会に変革をもたらす人に。
私自身、薬学を修めながらデータサイエンスを会得しましたが、データサイエンスには社会を一変するパワーがあります。専門性と掛け合わせることで、途方もない価値を生みだすポテンシャルを持っている。この講座では、ITのスキルを教えて終わりではなく、その技術を使ってどのように医療や社会を変えていくのか。そこのノウハウまでフォローする実践的プログラムになっています。ご自身の専門性を追求しつつ、データサイエンスという新しい視点・技術を取り入れることで、専門領域を新規の切り口でダイナミックに変えていきたいと志す方をお待ちしています。
- 教 授奥野 恭史
- 京都大学大学院医学研究科
人間健康科学系専攻
ここだけのユニークな経験が体験が積める､
複合的な学びの場だと思います。
通常の社会人講座は、一通りの座学と演習による学びで終わるものが多いと思いますが、DHIEPはプログラムの仕上げとして、チームを組んで実データを用いた解析とプレゼンテーションをやっていただきます。習得した知識を総動員して自らが仲間と解析に取り組むことで、習ったことの確認と定着ができると皆さんに好評です。また、講師陣が現役の研究者や医療従事者、ビジネスで現在活躍されている方々ですので、”最前線”の情報に触れながら学べるのも魅力です。また、異なる業界から参加される受講生の方々との交流は、分野横断的な協働が必要になる医療データサイエンスの経験を先んじて積む、貴重な機会にもなっていると思います。
- 准教授鎌田 真由美
- 京都大学大学院医学研究科
人間健康科学系専攻
データ分析って楽しいものだと
伝わる講義をめざしています。
データサイエンスを学んでみたいと考えてはいるけれど、迷っておられる方は多いかと思います。ただ、独学ではなかなか前へ進むのが難しいと思いますので、自分で手を動かしてみたいという方は参加してみてください。初学者の方にもとっつきやすいようにプログラムを組んでいますし、逆にもっと学びたい方には個人的に動画をあげてフォローしています。一般的な教科書では数式ばかり出てくるとか、事例が興味のない分野の場合が多いですが、DHIEPでは自分たちが興味のある題材を使って分析するので、皆さんとても楽しそうに取り組んでおられるのが印象的です。
- 講 師小島 諒介
- 京都大学大学院医学研究科
人間健康科学系専攻
社会を変えるために、自分を変える。
そのステップとしてこの講座を使って欲しい。
本講座は「医療の知識やデータ分析のスキルを武器に、社会を変革する人材」の輩出を目的としています。それは、高度なデータ分析を請け負う専門家でなく、社会・組織や医療の課題を自ら提起し周囲を巻き込みながら解決に導くといった「チェンジエージェントとしての動き」を期待しているということです。本講座で「社会変革・経営」に相当の時間を割いているのはそのためであり、他講座にはない特徴と言えます。恐らく皆さんには知識の習得・実践だけでなく、物事の考え方や意識の持ち方・振舞い方にも大きな転換が求められると思います。ぜひ、本講座を「社会変革のための自己変革の場」として役立ててください。
- マネージャー青井 遥
- デロイトトーマツコンサルティング合同会社
ライフサイエンス＆ヘルスケア
受講者、講師陣とも多様な人材がそろう。
ネットワークが広がるのも魅力のひとつ。
DHIEPにはライフサイエンス関連企業、官公庁、アカデミア、医療従事者等、様々な分野で活躍されている方が受講されます。自身とは異なる経歴や専門性を持った方々と接し、自身では持ち得なかった視点や気づきが得られますし、演習の多いプログラムなので受講者同士の繋がりも深まります。視野やネットワークが広がるのはDHEIPの魅力の一つだと思います。医療×データサイエンスの切り口で実現したいこと、解決したい課題等の「アジェンダ」を持って受講されると、学んだ知識を如何に実践するかという発想になり、講義・演習を通じて得るものが大きくなると思います。
- Executive Director林 美甫
- アステラス製薬株式会社
経営企画部
DHIEP programを選んだ理由
伊藤：私は創薬初期の業務を幅広く担当していますが、以前からデータサイエンスを利活用して業務の質を高めること、効率化させること、そもそも仕事の仕方を変えることに興味がありました。DHIEPは、ライフサイエンスに特化したデータサイエンス、レセプトや電子カルテなどの医療情報、ビジネススキルという3分野にフォーカスしている点が、ヘルスケアに関連するデータサイエンスを学ぶ上ですごく魅力的だと考えて選びました。
小菅：所属する研究室の先生から「京都大学で、こんな講座があるけど誰か受けてみないか？」と打診をいただいてDHIEPを知りました。昨今、自分の研究テーマと関連する領域で、腸内細菌と精神疾患の関係など大きなデータを使う解析が増えていることを実感していました。そんな中で、DHIEPは医学系の解析に特化したプログラムがあるので、これはぜひ受けてみたいなと参加させていただきました。
那須：私は普段、製薬企業の研究開発分野でのデータ活用とか、AI活用の支援を行う業務を担当しています。そういった領域では非常にドメイン知識の高いものが要求され、生半可な知見ではお客様と議論していくのが難しい。DHIEPを知り、その講義内容に惹かれました。ライフサイエンスとデータサイエンスとビジネス、この3本立てのコンセプトが明確で、これを完了した暁には自分がどんな姿になっているかイメージできたのが決め手となりました。
東山：大学院の一年先輩の先生が機械学習の研究をされていまして、自分も研究に機械学習を使いたいなと考えていました。その矢先に奥野先生に共同研究をお願いする運びとなり、ご相談してみたらDHIEPを勧めていただいたので参加を決めました。医療系の研究にAIを使うのは最近すごく増えてきていますが、私の研究領域ではまだ報告はありません。自分でも使えたら新規性や独自性があるかなと期待して臨みました。
受講前に不安はありましたか？
伊藤：いずれの内容もしっかり学んだことのない領域でしたので、授業についていけるか心配でした。また、会社の業務との両立も不安はありました。実際に受講してみると非常に内容の練られた授業で、補足資料としてご自身で作られた動画を準備された先生もおられ、何とかついていけたと思います。オンラインで受講できたこと、土曜日に集中して講義があったのも業務との両立において無理なく進めることができた点だと思います。
小菅：プログラミングなんてほぼやったことがなかったので、本当に受講してやっていけるのか？が不安でした。プログラム参加後も、正直私はプログラミングや統計には手こずりました。特にプログラミングは初心者に向けて手順書や資料を用意していただいたんですが、自分でやってみると「動かない！」ってこともしばしば。そういう時はyoutubeでプログラミングの動画を探したりして何とか乗り切りました。
那須：半年間という長さ、内容も高度なものが多かったので、最初はシンプルに「最後までついていけるかな」と不安はありました。ただ、受けてみたら講義内容は非常にわかりやすく、毎回授業で新しいことを仕入れるのが楽しくて、受講前の不安は杞憂に終わりました。会社にも後押しをしていただいたおかげもあります。また受講時期は、ちょうど子どもが生まれたばかりのタイミングで、仕事・育児・講義のトリプルタスクを抱える状態でしたが、妻も受講を快諾してくれ、サポートをしてくれたのは感謝しかありません。
東山：データサイエンス的にはまったくの素人で、エクセルもAVERAGEやSUMくらいの関数しか使えない私が授業についていけるのかしら？と、当初は不安でした。そこで、授業が始まる1ヶ月前に前述の先生からPythonのチュートリアルファイルをいただいて主要コードは知っているレベルくらいまでは予習しました。でも、始まってみると授業がとてもわかりやすく工夫されていて。ベースの講義の後に発展的な講義という枠組みも取り組みやすかったです。受講中に第二子出産をしたのですが、オンライン授業の環境下であった点も私にとっては非常に助かりました。
受講して良かった点は？
伊藤：ライフサイエンス、医療情報、ビジネススキルの3点がそろっている講座は他にないと思います。それぞれの分野のトップランナーの先生方のお話をお聞きできるのは非常にありがたいチャンスでした。私が受講していたときは、まだコロナ禍がギリギリ始まっておらず講義はほぼ対面で行われていました。今思い返せば、とても貴重な機会だったと思います。
小菅：DHIEPは、やはりライフサイエンス、ヘルスケアに特化したデータサイエンスが学べるとあって、講義内容的にも医療系の国民保険に紐付くデータを扱って解説していくなど、自分にとって興味深いテーマや題材ばかりで、すごく役に立ちました。普通のデータサイエンスの講座では医療に特化した講義ってほぼないか、少ないと思うので受講してよかったです。オンライン講義である点も、愛知県にいる自分にはありがたかったです。
那須：受講を終えて、経営・社会変革系のビジネススキルに関する講義が充実していたのはすごくよかったと感じています。どうしても研究サイド、エンジニアサイドの講義だと知識と技術を学ぶことに終始しがちです。でも、どんな仕事であれコストの話や人同士の関わり方はついて回ること。そこを実際に講義として受けてみると非常に興味深く、ためになりました。あと、実習スタイルの授業が多かった点もよかったです。楽しくもあり、また、自ら手を動かすからこそしっかり身についたと思います。
東山：まったく得意ではない分野なので、独学だったらどこかで挫折していました。最後まで続けられたのは先生たちのおかげです。特に社会変革系の授業は、私は本業は医師ですし、スタートアップとか、お金を儲けるとか関係ないと考えていました。でも、学ぶうちに臨床現場でどういう患者さんが何に困っていて、何を解決したら社会にメリットがあるのかを考えるのと同じだ！と気づきました。授業を通して、課題解決のためのクリニカルクエッションもどんどん湧いてきて、すごく影響を受けました。とりわけ「お金が動くときは、人の心が動いたときだ」という講師の先生の名言は、私も人の心を動かす研究をしたいという原動力になっています。
受講者の職種・年齢
本講座に対する評価
卒業生から頂戴したコメントを
一部抜粋してご紹介。
いただいた貴重なご意見、ご要望は、講義内容や学習環境にできるだけ反映させるように努めています。
※頂戴したアンケートより一部抜粋して掲載しています。
point1「データを武器に社会変革する」講座体系
ほかにはないユニークな三本柱の講義には高い評価！
DHIEP Programならではの医療×データ×社会変革を組み合わせた講義が人気です。
- COMMENT 1
- データサイエンスの最前線で活躍しておられる方々のご講義を数多く受講することができました。知識としてだけではなく、どのような考え、志を持って研究を進めておられるのかを学ぶことができ、自身の研究計画を考える上でも大変刺激になりました。（1期）
- COMMENT 2
- プログラミングスキル習得を目的としていました。社会変革・医療・データサイエンスで同じくらい講義時間を割かれていたが、個人的にはデータサイエンス、特にプログラミングの演習にもう少し時間を充てて欲しかった。（3期）
- COMMENT 3
- 社会変革系、医学系、DS系と、講義内容のバランスがちょうどよくとられている点、ワークを通じて全員（チーム）参加型の講座であった点。これらは他にはなかなかない独自性で大変すばらしいものでした。（2期）
- COMMENT 4
- 解析技術などの知識が少なかったので、Pythonなどの扱いについていけない部分が…プログラミング入門者向けに別途スモールステップで学ぶ機会があれば良いなと思いました。（1期）
- COMMENT 5
- 半年間すごくわくわく出来ました。ありがとうございました。社会変革系講義があったおかげで、データサイエンスは技術や手段であり、何をするのか？何のためにするのか？が重要なことが改めて認識できました。問題解決の１手法としてデータサイエンスを選択できるように精進していきます。（3期）
point2コミュニケーションを中心とした講義スタイル
実践型・参加型・双方向コミュニケーションが充実！
講師と受講生同士の活発な対話や交流を重視、独学では得られない豊かな学びがここに。
- COMMENT 1
- 体系的かつ網羅的に講義が設けられており、多様な知識を得られるところは良かったと感じています。特に実習課題はチャレンジングではありましたが、実用的な知見が非常に多く得られ、今後に大いに生きるだろうと感じています。また、moodle / slack / DataRobot などを事前に用意していただいたので、コミュニケーションや課題の取り組みにおいてストレスを感じることなくできたのも良かった点であると思います。（2期）
- COMMENT 2
- 受講生の背景・知識が様々でも、基礎的な部分から丁寧に解説いただけた点や、他の受講生から刺激を受けられた点、最後の実習準備のために、講義内容を実際に手を動かしながら振り返られる点が良かったように思います。（2期）
- COMMENT 3
- 演習のチーミングについて、チーム内の力量差に大きく開きがあり、作りたいモデルを取るか、メンバー全員の理解を取るか、という問題に直面しました。課題ごとに初級者・中級者・上級者とレベル分けがあれば、それぞれのレベルにあった解析や発表ができるのではないかと思いました。（1期）
- COMMENT 4
- 多職種の受講生がいたので、自身が考えつかないような発想を持っており新鮮な議論や興味深い発表を経験できた。（3期）
- COMMENT 5
- 講義の中でデータサイエンスに関する色々な情報を知ることができ、受講生の方々からも教わる機会があり情報を得ることに関し充実したプログラムだったと感じます。また、学生の頃から聞き手目線でのプレゼンテーションを学ぶ機会がなかったので、実践的な講義を通じてフィードバックして頂けたのは大きな収穫でした。（3期）
point3リモートを前提とした学習環境
メリットを最大限に活用する
受講生が多かったオンライン授業
遠方の参加者や育児中の方に好評なリモート開催。
- COMMENT 1
- オンライン開催だったので、出産前後も授業に参加することができました。どの先生も限られた時間で幅広い授業をしていただけましたが、参考図書を挙げたり、何か調べる際にはこのHPでという所を教えていただいたので、自分で手を動かすときに非常に参考になりました。オンラインでしたが、少人数だからか、質問もしやすい雰囲気でよかったです。（2期）
- COMMENT 2
- 講義が高頻度にあるため、予習や復習には十分な時間をかけられず、特にオンラインではなく現地移動が必要だった場合には、非常に苦労していたと思います。（2期）
- COMMENT 3
- 社会人も参加し易いスケジュールでした。資料も事前配布される事が多く、予習もし易かったです。社会変革系のグループワークでは、メンバーが偏らないように工夫してくださったのか、背景の異なる方と取り組めたので刺激的でした。機械学習の予習動画では、飽きさせない工夫がされていてよかったです。（3期）
- COMMENT 4
- 新型コロナウィルスの影響もあるので難しかったかと思いますが、もう少し対面の機会があればと思いました。（2期）
