開催日時：2022年11月08日15:00-16:00

開催場所：DSラーニングコモンズ（彦根城側）およびオンライン ※　学外の方は参加できません。

講演者： Prof. YASUI Yutaka (St. Jude Children’s Research Hospital, USA / University of Alberta, Canada)

題目： Data Scientists’ Contributions to Childhood Cancer Survivorship Research in the United States

(和訳): 米国の小児がん生存者研究におけるデータサイエンティストの貢献

概要： Data scientists play critical roles in biomedical sciences today. Proficient data scientists are highly sought after in various biomedical research institutions in the United States. What characteristics of data scientists are valued by, and contribute to, large/major research consortiums and projects? What skills and knowledge do students need to acquire during training to meet the demands and enjoy their profession? In this lecture, I will introduce two large research projects that investigate “late effects” of childhood cancer and its therapy. Using these two projects’ examples, I will discuss what roles data-science researchers (mainly focusing on Master’s-degree researchers), in particular, biostatisticians, bioinformaticians, and data wranglers, play in biomedical research in the United States. By taking real examples of these projects, I would like to explain three key take homes (LABOR) for students in training: 1) focus on LOGIC (not necessarily mathematics) for why we do what we do for different research purposes in study design, data collection, data analysis, and reporting of findings; 2) develop ABILITIES TO FIND OUT what is needed from you by asking questions actively; and 3) ORGANIZE how you work for higher accuracy and efficiency/speed. Any question, suggestion, and discussion is welcome.

（和訳）データサイエンティストは昨今の医学や生物学において重要な役割を果たしています。腕利きのデータサイエンティストは、米国の様々な医学や生物学の研究機関で非常に需要の高い人材です。大規模な研究プロジェクトで評価され、貢献するデータサイエンティストの特性とは？ また、その要望に応え、技術者・専門家として楽しく働くためには、研修中にどのようなスキルや知識を身につける必要があるのでしょうか。 本講演では、小児がんとその治療がもたらす「晩期障害」を調査する2つの大規模研究プロジェクトを紹介し、この2つのプロジェクトを例に、データサイエンス研究者（主に修士号取得者を対象）、特に生物統計学者、生物情報学者、データラングラーが、米国の医学・生物学研究においてどのような役割を担って貢献しているかを紹介します。これらのプロジェクトの実例を取り上げながら、研修中の学生さんに対して、次の鍵となる３課題に関して説明したいと思います。1）研究デザイン、データ収集、データ分析、結果の報告において、異なる研究目的に対して「なぜこういう手法を用いるのか」という論理（必ずしも数学ではない）に焦点を当てる。2）能動的に質問することによって自分が何をすべきかを見つけ出す能力を開発する。3）正確で効率／スピードの高い仕事のための整理整頓をする。 質問・意見・提案等、気軽にしてください。

※１：「大学生のための医療統計学」教育プログラムにおけるゼミ生を対象としたゲスト講義を、DSセミナーとして学内に公開します。

※２：講演言語について、スライドは英語、口頭は日本語です。 お問い合わせは以下のアドレスにメールでご連絡ください。 dser-center@biwako.shiga-u.ac.jp