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医療分野でデータエンジニアリング革命を起こしたいエンジニアの方へ

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on 2024-11-28

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医療分野でデータエンジニアリング革命を起こしたいエンジニアの方へ

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Hideki Ninomiya

医師/データサイエンティスト/ラ・サール高校卒/東京大学医学部卒 脳神経外科医として病院で勤務した後、株式会社メドレーでは、 医療事典構築、遠隔診療に従事。 株式会社トライディアでは一般企業向けデータ解析、AI開発に従事し、データ解析者としての修行を積んだ。 慶應義塾大学 医療政策・管理学教室博士課程在学 2018年8月 株式会社データック設立

株式会社データック's members

医師/データサイエンティスト/ラ・サール高校卒/東京大学医学部卒 脳神経外科医として病院で勤務した後、株式会社メドレーでは、 医療事典構築、遠隔診療に従事。 株式会社トライディアでは一般企業向けデータ解析、AI開発に従事し、データ解析者としての修行を積んだ。 慶應義塾大学 医療政策・管理学教室博士課程在学 2018年8月 株式会社データック設立

What we do

私たちは「医学の知の創出を加速する」をミッションに掲げ、リアルワールドエビデンス事業(製薬企業を顧客としたデータベース研究受託・支援事業)を行っています。 リアルワールドデータとして、レセプト・DPCデータ、レジストリデータ、電子カルテデータ等の医療機関・健康保険組合由来を用いて、医学研究を行います。 顧客である製薬企業は自社が持つ医薬品の価値を最大化させるための、その製品のポテンシャルに対して、実際に医学研究を行います。その研究結果(論文)を通じて、エビデンスに基づく普及活動を行っています。私たちは製薬企業の研究戦略や適切なデータベース選択・研究のコンセプトづくりといった上流工程から、実際の研究(研究計画立案〜解析〜論文化)まで伴走します。

What we do

私たちは「医学の知の創出を加速する」をミッションに掲げ、リアルワールドエビデンス事業(製薬企業を顧客としたデータベース研究受託・支援事業)を行っています。 リアルワールドデータとして、レセプト・DPCデータ、レジストリデータ、電子カルテデータ等の医療機関・健康保険組合由来を用いて、医学研究を行います。 顧客である製薬企業は自社が持つ医薬品の価値を最大化させるための、その製品のポテンシャルに対して、実際に医学研究を行います。その研究結果(論文)を通じて、エビデンスに基づく普及活動を行っています。私たちは製薬企業の研究戦略や適切なデータベース選択・研究のコンセプトづくりといった上流工程から、実際の研究(研究計画立案〜解析〜論文化)まで伴走します。

Why we do

代表が脳外科医として病院で働いていたとき、医師によって診断や治療が異なり、医療の質にばらつきがあることに気づきました。患者さんやその家族にとって、たまたま受診した医療機関や医療者によって、診断や治療が異なり、その結果も異なることは、アンフェアだと考えています。 その後医療ITベンチャー、データ解析・AI企業を経て、データックを創業しています。 臨床の現場において、 ・医薬品は承認されたが、高齢者・合併症患者等では使用できない。あるいは有効性や安全性に対するエビデンスが乏しい ・治療法はあるが、未治療の患者が多い(骨粗しょう症など) ・その疾患で初めて有効な医薬品が開発されたが、そもそもその疾患の疫学(どれくらい患者がいるのか、その疾患にどのような分類があるのか、どんな患者がハイリスクで治療が必要なのか、等)が分かっていない といった課題は山積みです。 私たちは医学の知の創出を通じて、そのような課題を1つずつ解決します。

How we do

社内の臨床医、医療職、疫学者、データサイエンティストが連携し、リアルワールドデータ専門集団として事業を行っています。「臨床家と疫学者による提案で、意思決定を支援する」を提供価値に定めてから、顧客のニーズに刺さり、急成長しています。 データベース研究受託・支援サービスを提供する過程では、様々なアカデミア(大学や学会)の方とも連携しながら、医学・医療において価値の高い研究を行っています。

As a new team member

現在データックは、大手製薬会社を含む20社近くの製薬企業と取引しています。直近2年間で前年比売上平均100%の成長を達成し、急成長しています。 私たちの事業において、医療データの解析・構築の精度を上げることや透明性・再現性を担保すること、新たなプロセスの構築や自動化・効率化をはかることは不可欠です。 これらを私たちと一緒に推進していただく方を募集しています。 ▼扱うデータ データックでは、RWDとして下記を扱い製薬会社に提供しています。 レセプトデータ・・・医療機関が保険者に提出する月ごとの診療報酬明細書 DPCデータ・・・厚生労働省が定めた1日当たりの定額点数からなる包括評価(投薬料、注射料、入院料等)と出来高評価(手術料、麻酔料等) 電子カルテデータ・・・電子カルテのデータ レジストリデータ・・・特定の疾患、疾患群、治療等の医療情報を収集した構築データ ▼主な職務内容 ・製薬会社の研究における各種データ解析や予測モデルのデザイン・構築 ・データに基づく患者課題の特定や適切な医療アクセスの推進 ・医療/製薬に関するデータベース研究におけるさまざまな解析 ・解析環境構築 ・臨床医や製薬企業担当者に対する解析内容についての説明の実施 ▼やりがい ・事業や経営にダイレクトに繋がるため、会社の成長に大きく携わることができます ・製薬業界や医療業界という大きなマーケットに挑み、医療業界だけでなくその先の患者の治療にも影響を与えることができます ・医療/製薬/治療データという膨大なデータを扱い、且つ人々の治療に直結するデータのため、社会貢献性が高いプロダクトに携わることができます ▼開発環境 ・開発言語: Python、SQL、R ・インフラ: Amazon Web Services ・AWS製品: EC2、S3、Redshift、Athena ・ツール: GitHub、Notion、Slack ▼必須条件 下記すべて必須となります ・データ解析の実務経験(R、SQL、Pythonのいずれか) ・クラウド環境での解析環境構築の経験(AWS、GCP、Azureのいずれか) ・Gitを用いたコード管理・共同開発の経験 ▼歓迎条件 ・統計学に関する知識 ・医療データ(特にレセプト・DPC)解析・研究実務経験 ・機械学習(データサイエンス)を活用したサービスの開発経験 ・医療、製薬の領域に特化したデータサイエンスの経験 ・PMBOK 10の知識エリアに基づくプロジェクトマネジメント経験 まずはお話しを聞いてみたいというだけでも問題ありません。 ぜひお気軽にエントリーください!まずはカジュアルにお話ししましょう!
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