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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

データサイエンティスト
Mid-career

on 2020-06-19

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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

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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

◯募集内容 ・ヘルスケア領域で一緒に、データ解析者(マネジメントができる人材且つ、基本的にはフルコミット)を探しています。 ◯一番重視していること ・データを使って、医療を良くしていく情熱があること ・新しい技術を学び、新たな分野に挑戦していくマインド ◯業務内容 ・医療機関や製薬会社、ヘルスケア関連企業における解析の計画策定、マネジメント
 ・医療データ解析実務(レセプト、DPCデータが多いです) ・弊社で開発中の医療言語処理技術、おくすりチャットボット ◯必須スキル ・データ解析マネジメント経験 ・Python及びpandas, scikit-learn, scipy等の基本的な解析、機械学習モジュールを利用できること ・SQL ・AWS各種サービス(EC2, s3, Athena, Lambda, RDS, ECS, ECR等) ・データ解析実務経験 ◯歓迎スキル ・臨床疫学、薬剤疫学経験 ・統計学の知識 ・インフラ、セキュリティ技術 ・自然言語処理技術 ・医療関連での職務歴
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