京都大学国際高等教育院附属 データ科学イノベーション教育研究センター

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データサイエンススクール68
レセプト情報等オンサイトリサーチセンター(京都)運用部PBL:レセプト研究の可能性と課題を知って、公開データを実際に触ってみる。

スケジュール

スクール 68

レセプト情報等オンサイトリサーチセンター(京都)運用部PBL:レセプト研究の可能性と課題を知って、公開データを実際に触ってみる。

2022年2月23日(水・祝)

場所:Zoomによる遠隔開催

時間:13:00 ~ 17:00

参加する

13:05 ~ 14:30 【演習】産業医大ダミーデータを活用してレセプトに触れてみる
植嶋 大晃(京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部 特定助教)
14:45 ~ 15:00 【グループディスカッション】NDB紹介動画の振り返り
加藤 源太(京都大学 医学部附属病院 診療報酬センター 准教授)
15:00 ~ 15:15 【グループディスカッション】各自が用意してきた研究シードをグループ内でディスカッション
15:15 ~ 16:00 【発表】各班からの発表と全体ディスカッション
16:00 ~ 【課題完成】
・議論を踏まえて各自の課題のブラッシュアップ作業と提出
・質疑応答
【閉会】

セミナー内容

レセプト情報等オンサイトリサーチセンター(京都)運用部PBL:レセプト研究の可能性と課題を知って、公開データを実際に触ってみる。

政策も含めた意思決定には、データに基づく判断がエビデンス・ベースド・ポリシーとしてすでに定着しつつある。一方で、個々の患者の事例の積み上げから成り立つ医療現場と、全体の利益の最大化を目指す厚生労働行政とで、同じデータを見る際の視点の違いも認識が必要である。今回のデータサイエンススクール54「レセプト研究の可能性と課題を知って、公開データを実際に触ってみる。」では、こうした政策決定にもつながる保健医療ビッグデータの一つであるレセプトを用いた研究の可能性や課題について学び、その上で公開されているサンプルのレセプトデータに実際に触れて分析実務を学び、課題を討論することで、エビデンス・ベースド・ポリシーやエビデンス・ベースド・メディスンへの理解を深める。

データ関連人材育成プログラム(DuEX)関連

本スクールはデータ関連人材育成プログラム(DuEX)CコースPBL1単位認定の対象です.

2月9日(水)18:00までは、DuEX受講生向けの申し込み優先受付期間です.DuEX受講生は「DuEX受講生」のチケットから申し込みをしてください.

もし受講生以外の方が申し込まれた場合は当方から断りなくキャンセル処理させていただきます.どうかご了承ください.

優先受付期間後は一般用のチケットから申し込みしてください.DuEX受講生枠の再設定はありません.

データ科学展望IV関連

本スクールは京都大学大学院研究科横断科目データ科学展望IV1単位認定の対象です.

2月9日(水)18:00までは、データ科学展望IV受講生向けの申し込み優先受付期間です.データ科学展望IV受講生は「データ科学展望IV履修生」のチケットから申し込みをしてください.

もし履修生以外の方が申し込まれた場合は当方から断りなくキャンセル処理させていただきます.どうかご了承ください.

優先受付期間後は一般用のチケットから申し込みしてください.データ科学展望IV履修生枠の再設定はありません.

前提知識

事前にお知らせするオンデマンド講義90分×4回分を視聴してから当日の演習にのぞんでください。

課題についても動画内で説明します。

オンデマンド講義の内容は既知のものとして演習を進めます。

 

受講要件

・京都大学の学生・研究者

・数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム及びデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム参画の大学の学生・研究者

・「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」協力校・連携校の学生・研究者

他大学の学生・研究者及び企業の方の参加も受け付けますが、参加可能人数に限りがあり、上記の対象者が優先されることがあります。

また、ライセンスやセキュリティ等の事情でお断りする可能性もございます。

本学関係者以外には身分証のご提示をお願いすることもございます。ご了承ください。

 

受講にあたってのお願い

本スクールは完全オンライン開催です。講師と受講生とのコミュニケーションを円滑にするために,参加者全員カメラをオンにしていただきます。

また,今後のコンテンツ改善のため,スクールの様子を録画させていただきます。録画は外部に公開されることはありません。コンテンツ改善の目的のみに使用されます。

演習事前準備

Google Colaboratoryを利用するためにはGoogleアカウントが必要です.

Pythonの基本, Google Colaboratoryの使い方に慣れていなければ,Kubar上の演習キットで予習しておいてください.

教材へのアクセス方法は受講登録者に個別に連絡します。2月1日頃の公開開始を予定しています。

講師情報

加藤 源太

京都大学 医学部附属病院 診療報酬センター 准教授

植嶋 大晃

京都大学 医学部附属病院 医療情報企画部 特定助教

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください。

同時期に開催される他のスクールの情報は以下のページを御覧ください。


データサイエンススクール2022 -February-

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。

Contact

〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室
Tel. 075-753-9691
E-mail : contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp