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東京大学大学院

学際情報学府　学際情報学専攻

生物統計情報学コース

生物統計学の基礎

線形推測論、カテゴリカルデータ解析、生存時間解析等の基礎統計学

臨床試験方法論

ランダム化、中間解析、例数設計等の臨床試験のデザインと解析

疫学研究方法論

コホート研究、症例対照研究、交絡、層別解析、回帰モデルなど

統計プログラミング

SASやRを用いた統計プログラミングの基礎から実務的な応用編まで

生物統計学の応用

ベイズ統計学、多重検定、欠測データ、経時データ解析等の応用統計学

臨床研究の実務能力と高い倫理観を有する生物統計家の育成

生物統計学（Biostatistics）は、医療・健康科学分野を対象とした応用統計学であり、臨床研究や疫学研究における研究デザインと統計解析の方法論を研究する学問である。わが国では生物統計家が不足しており、臨床研究実施の遅れや研究不正につながっていると指摘されている。このため、実務家としての生物統計家を育成し臨床研究実施機関に送り出すことは喫緊の課題とされていた。国立研究開発法人日本医療研究開発機構（Japan Agency for Medical Research and Development, AMED）の「生物統計家育成支援事業」による支援の下、東京大学大学院学際情報学府学際情報学専攻修士課程の1つとして、2017年4月に生物統計情報学コースが設立された。

座学だけでなく臨床研究の実地研修も融合した教育プログラム

同コースは、座学及び実際の臨床研究業務を経験する実地研修を効率的に融合した教育プログラムを提供する。座学カリキュラムは非常に充実しており、生物統計家に必要な幅広い知識・スキルが学べる。統計理論だけでなく、臨床試験方法論や疫学に関する基礎から発展、プログラミングを用いた実装まで網羅されている。東京大学医学部附属病院と国立がん研究センターにおける実地研修では、座学で学んだ知識を活かしつつ第一線の研究者の指導の下で、臨床研究に係る実務能力を養う。さらに、医学系研究科公共健康医学専攻とも連携し医学系基礎知識も習得する。これらの充実した教育プログラムにより、高い倫理観を有する生物統計家を育成する。

全国の大学病院や高度な研究機関と連携した就職支援と実地研修

修士課程1年次の夏季（8月頃）・冬季（1月頃）にインターンシップ研修へ参加できる。全国の大学病院やナショナルセンターといった高度な臨床研究機関のうち、希望する１～２施設へ1週間程度ずつ訪問し、就業体験を行う。生物統計家として勤務した際の具体的なイメージを持つ事のできる貴重な機会となる。生物統計家としての業務だけでなく、臨床試験に携わる医師やスタッフとの連携の仕方なども学べる。また、実際に勤務している生物統計家の先生方の仕事ぶりや生活について、直接じっくりとお話を伺う時間もあり、施設ごとの雰囲気と体制の違いを体感することができるため、就職先を検討する上でも欠かせない実地研修の一環となっている。

生物統計情報学コース修了生の修士論文テーマの一例

動的予測モデル構築/複数の主要評価変数に対するバイアス補正/ランダム化比較試験における無効中止則/Aggregated historical controlに対する調整解析/膵がん患者における因果媒介分析/再生医療等製品のDouble Boundary逐次デザイン/大規模診療情報データベースを用いたTarget trial emulation/制限付き平均生存時間の群間比較/バスケット試験におけるベイズ流試験デザイン/マイクロランダム化試験における欠測/Prioritized Outcome Approachに基づくWin Ratio統計量/少量経口免疫療法におけるベイズ流試験デザイン/時系列データを使用したBayesian Structure Model/がん臨床試験におけるNet Benefitを用いた評価/中間解析の実施時期の考察

入学者プロフィール

出身大学：学部時代に理工系・医歯薬系・経済系の学部で統計学の専門教育を受けた学生が6割強入学
学生 or 社会人：7期生まで59名が入学、内8名は社会人（休職ないし離職して入学）
男女比：7期生まで3割が女性

同大学調べ（2017年4月～2024年4月の入学者）