篠崎 智大

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シノザキ トモヒロ

篠崎 智大講師

SHINOZAKI Tomohiro

東京理科大学 工学部 情報工学科

篠崎研究室

連絡先 〒125-8585  東京都葛飾区新宿6-3-1
TEL : 03-5876-1717 (代表)
shinozaki@rs.tus.ac.jp
ホームページURL https://scholar.google.co.jp/citations?user=PB7eqhAAAAAJ&hl=en
出身大学
2009年  東京大学  医学部  健康科学・看護学科  卒業
出身大学院
東京大学  医学系研究科  健康科学・看護学専攻  博士課程 中退
取得学位
東京大学  公衆衛生学修士(専門職)  課程
東京大学  博士(保健学)  論文
研究経歴
研究職歴 201205-201210 東京大学 大学院情報学環・学際情報学府 助教
201211-201903 東京大学 大学院医学系研究科 健康科学・看護学専攻 生物統計学分野 助教
201904- 東京理科大学 工学部情報工学科 講師
研究キーワード 生物統計学、因果推論、疫学
研究分野
統計科学 (医療統計学、統計的因果推論)
疫学・予防医学 (疫学方法論)
研究課題
受賞
2019年 1月 31日
Journal of Epidemiology 優秀査読者賞
学会活動
2022年 4月 1日 ~ 2024年 3月 31日
日本計量生物学会 プログラム委員
2022年 1月 1日 ~ 2023年 12月 31日
日本消化器内視鏡学会 学会誌及び論文誌の編集者
2021年 1月 1日 ~ 2022年 12月 31日
日本計量生物学会 学会誌及び論文誌の編集者
2019年 1月 1日 ~ 2022年 12月 31日
日本計量生物学会 評議員
客員教授
グループ その他
その他 : 医療
研究・技術キーワード 医療統計学、疫学理論、因果推論
研究・技術テーマ
  • 臨床試験/臨床研究データの統計解析
  • 人を対象とした観察研究データにおけるバイアスの定量化と調整
  • 治療後の臨床データに応じて変化する複雑な治療レジメンの効果推測
  • 統計的因果推論の理論と応用
  • 予測モデル開発における評価理論
研究・技術内容 患者に応じた治療方法を選択する個別化医療の開発が活発化している。個別化医療は一般に、大量の遺伝・蛋白質情報による患者選択を指すことが多い。しかし臨床経過に応じて適応的な治療選択を行う「最適な治療レジメン」の探索も、個別化医療の重要な一要素である。このような治療レジメンの効果推測は最終的には検証的な臨床試験を通して実証されることが望ましいが、現実的にはコストや時間的・人的制約から実験的介入を伴わない観察研究データに依存せざるを得ない。 観察研究はリアルワールドデータ(RWD)としてのエビデンス創出源と期待されている一方で、科学的エビデンスの不確実性を内在するというジレンマがある。そのため従来の統計理論では、応えられるリサーチクエスチョン自体がデータに大きな制限を受けてきた。統計的因果推論は、観察研究データにおける効果推測の手法を整理することを通して、現代の統計的問題の定式化の仕方を大きく拡げている。さらに、観察研究を通して実験研究の役割を再定義することで、両者を跨ぐ統一的なエビデンスの枠組みを与えている。筆者はこうした理論を人の健康データを対象に展開し、医学研究とデータ解析を実践している。
産業への利用
可能な産学連携形態 共同研究、受託研究員受入、受託研究、技術相談および指導
具体的な産学連携形態内容
その他所属研究機関
所属研究室
所有研究装置
SDGs
専攻分野 医療統計学
研究分野 統計的因果推論、疫学理論、臨床試験の統計解析
新薬の開発や、現状で最適な病気の治療法(標準治療)の確立には実験室の研究だけでなく、人を対象とした「臨床試験」や「疫学研究」を行うことが不可欠です。しかし、現実世界を反映した医療・健康データは複雑そのもの。医療統計学は、医学・健康科学・薬剤開発研究を支えるデータ収集とデータ解析の方法論に取り組み、その実装を通して医療の進歩に寄与する分野です。

2021年度 修士論文
1. スパースなイベントデータにおけるFirthの罰則付き最尤法による周辺因果効果推定量のバイアス補正(橋部創太郎)

2021年度 卒業論文
1. 新型コロナウイルス感染症流行下における在宅勤務と体重変化の関係性の検討(大野 美紀)
2. 処置群における因果効果に対する2つの異なる拡張された傾向スコア重み付け推定量の性能比較(菅原 樹希)
3. プロ野球における投手力を用いた短期決戦の勝敗予測(田村 彰汰)
4. COVID-19拡大状況下における睡眠障害の実態と関連する要因の検討(中田 野衣)
5. COVID-19拡大状況下での社会経済的状況と受診控えの関連(尾藤 和歌)
6. COVID-19流⾏中のイベントの中⽌・実施による⼼理的評価尺度の⽐較(眞⽟ ⼤貴)
7. 初期臨床研修医における基本的臨床能力評価試験(GM-ITE)による新旧研修プログラム比較(八幡 絵織)
8. 傾向スコアと疾患リスクスコアを組み込んだ二重層化法の性能評価(山里 泰雅)

2020年度以前の学位取得論文はこちら
https://tus.box.com/v/shinolab-thesis
研究テーマ
    -
   授業名     開講学期    曜日時限   区分 開講学科
卒業研究 前期~後期 前期(集中講義)
後期(集中講義)
工学部 経営工学科
医薬統計 前期 火曜3限 工学部情報工学科
多変量解析 前期 水曜2限 工学部情報工学科
確率統計1 前期 金曜4限
工学基礎実験 後期 金曜4限 金曜5限 工学部情報工学科
情報工学実験1 前期 月曜3限 月曜4限 情報工学科
技術英語2 後期 集中講義 工学部 情報工学科
応用情報工学演習 後期 集中講義 工学部 情報工学科
情報工学概論 前期 金曜5限 情報工学科
卒業研究 前期~後期 前期(集中講義)
後期(集中講義)
工学部情報工学科
疫学理論・方法論 後期 火曜4限 工学研究科 情報工学専攻
Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering
因果推論 前期 火曜4限 工学研究科 情報工学専攻
Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering
情報工学研究1 前期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究1(休学者用) 後期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究2 後期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究2(前期) 前期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究3 前期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究3(休学者用) 後期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究4 後期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学研究4(休学者用) 前期 集中講義 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
情報工学特別講義1 前期 火曜6限 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering
情報工学特別講義2 前期 火曜6限 工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering