ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション~データを定量的に理解する~

\「数理モデルがどのように医療データ解析に活かされるのか」を具体的なデータを用いて解説します/

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

本セミナーでは、著書 共立出版刊行『ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション, 岩見真吾・中岡慎治・岩波翔也, 2024 年 2 月初版』に沿ったセミナーです。

書籍は本講義の教科書として推奨しております。書籍はこちらからご購入ください。

【本セミナーの学習内容】
  • 「数理モデルがどのように医療データ解析に活かされるのか」を具体的なデータを用いて解説します。
  • 数理モデルの構築の仕方を具体例を通じて解説します。
  • 機械学習手法による分析を紹介します。
【セミナー概要】

 本セミナーでは、最近の発売された著書「ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション -データを定量的に理解する-」の一部およびその後の最新の研究成果に基づいて「数理モデルがどのように医療データ解析に活かされるのか」を具体的なデータを用いて解説します。

 まず、セミナーの冒頭では微分方程式を用いた数理モデルの構築の仕方を分かりやすい具体例を通じて解説いたします。

その後、数理モデルを用いることで、時系列データをどのように解釈できるようになるかを説明します。

 これらの基礎的な知識がある程度ついた時点で、次に、COVID-19の流行時に蓄積された医療データの解析について話します。 特に、医療データを分析する場合、特に患者ごとの「個人差」の扱いが重要になってきますので、その対処方法について議論します。

ここでは、非線形混合効果モデルを用いて個人差を踏まえたデータフィッティングをして、また、これら個人差を説明するための機械学習手法による分析を紹介します。

 さらに、このようなモデル駆動型とデータ駆動型の融合的アプローチによる医療データ解析が、これまでの臨床医学をどのように変革させる可能性があるかについても説明します。数理的なキーワードは、微分方程式、データフィッティング、特徴量、機械学習、シミュレーション、デジタルツインなどです。 医療的なキーワードは、臨床データ、個人差、層別化、臨床試験、ドラッグリポジショニング、COVID-19、microRNAなどです。

また、すべてではありませんが、データ解析に必要な常微分方程式の数値計算と非線形混合効果モデルを用いたパラメータ推定については、パッケージを使った例を通して実際の使い方や分析イメージを紹介したいと思います。

 本セミナーを受講し、数理モデルを駆使したデータ解析をご自身の実務や研究に活かすことを目指す方、データ解析でいったい何ができるようになるかを学びたい皆様のご参加を心よりお待ちしております。

【書籍】

本セミナーでは、著書 共立出版刊行『ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション, 岩見真吾・中岡慎治・岩波翔也, 2024 年 2 月初版』を教科書として使用します。まだ手元にない方はセミナー当日までにこちらからご購入ください →ご注文ページ

【講師紹介】

岩見 真吾(名古屋大学 教授)

所属:名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻 教授

学位:博士(理学)(静岡大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2021年7月 - 現在:理化学研究所数理創造プログラム, 客員研究員

2021年4月 - 現在:九州大学マス・フォア・インダストリ研究所, 客員教授

2021年4月 - 現在:名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻, 教授

[最近の論文]

Stratification of viral shedding patterns in saliva of COVID-19 patients

Multiscale modeling of HBV infection integrating intra- and intercellular viral propagation for analyzing extracellular viral markers.

Resistance exercise in combination with aerobic exercise reduces the incidence of serious events in patients with liver cirrhosis: a meta-analysis of randomized controlled trials.

[主な書籍等出版物]

ウイルス感染の数理モデルとシュミレーション, 岩見 真吾 著・中岡 慎治 著・ 岩波 翔也 著, 共立出版, 2024年2月

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション~データを定量的に理解する~

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申込はこちら

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

本セミナーでは、著書 共立出版刊行『ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション, 岩見真吾・中岡慎治・岩波翔也, 2024 年 2 月初版』に沿ったセミナーです。

書籍は本講義の教科書として推奨しております。書籍はこちらからご購入ください。

【本セミナーの学習内容】
  • 「数理モデルがどのように医療データ解析に活かされるのか」を具体的なデータを用いて解説します。
  • 数理モデルの構築の仕方を具体例を通じて解説します。
  • 機械学習手法による分析を紹介します。
【セミナー概要】

 本セミナーでは、最近の発売された著書「ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション -データを定量的に理解する-」の一部およびその後の最新の研究成果に基づいて「数理モデルがどのように医療データ解析に活かされるのか」を具体的なデータを用いて解説します。

 まず、セミナーの冒頭では微分方程式を用いた数理モデルの構築の仕方を分かりやすい具体例を通じて解説いたします。

その後、数理モデルを用いることで、時系列データをどのように解釈できるようになるかを説明します。

 これらの基礎的な知識がある程度ついた時点で、次に、COVID-19の流行時に蓄積された医療データの解析について話します。 特に、医療データを分析する場合、特に患者ごとの「個人差」の扱いが重要になってきますので、その対処方法について議論します。

ここでは、非線形混合効果モデルを用いて個人差を踏まえたデータフィッティングをして、また、これら個人差を説明するための機械学習手法による分析を紹介します。

 さらに、このようなモデル駆動型とデータ駆動型の融合的アプローチによる医療データ解析が、これまでの臨床医学をどのように変革させる可能性があるかについても説明します。数理的なキーワードは、微分方程式、データフィッティング、特徴量、機械学習、シミュレーション、デジタルツインなどです。 医療的なキーワードは、臨床データ、個人差、層別化、臨床試験、ドラッグリポジショニング、COVID-19、microRNAなどです。

また、すべてではありませんが、データ解析に必要な常微分方程式の数値計算と非線形混合効果モデルを用いたパラメータ推定については、パッケージを使った例を通して実際の使い方や分析イメージを紹介したいと思います。

 本セミナーを受講し、数理モデルを駆使したデータ解析をご自身の実務や研究に活かすことを目指す方、データ解析でいったい何ができるようになるかを学びたい皆様のご参加を心よりお待ちしております。

【書籍】

本セミナーでは、著書 共立出版刊行『ウイルス感染の数理モデルとシミュレーション, 岩見真吾・中岡慎治・岩波翔也, 2024 年 2 月初版』を教科書として使用します。まだ手元にない方はセミナー当日までにこちらからご購入ください →ご注文ページ

【講師紹介】

岩見 真吾(名古屋大学 教授)

所属:名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻 教授

学位:博士(理学)(静岡大学)

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[経歴]

2021年7月 - 現在:理化学研究所数理創造プログラム, 客員研究員

2021年4月 - 現在:九州大学マス・フォア・インダストリ研究所, 客員教授

2021年4月 - 現在:名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻, 教授

[最近の論文]

Stratification of viral shedding patterns in saliva of COVID-19 patients

Multiscale modeling of HBV infection integrating intra- and intercellular viral propagation for analyzing extracellular viral markers.

Resistance exercise in combination with aerobic exercise reduces the incidence of serious events in patients with liver cirrhosis: a meta-analysis of randomized controlled trials.

[主な書籍等出版物]

ウイルス感染の数理モデルとシュミレーション, 岩見 真吾 著・中岡 慎治 著・ 岩波 翔也 著, 共立出版, 2024年2月

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
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【禁止事項】
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【免責事項】
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  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

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