東北大学大学院医学統計学分野

医学統計学（生物統計学、医療統計学などとも呼ばれます）とは、基礎・臨床・疫学といった医学研究において、どうデータをとるか（調査計画・実験計画）、どう解析するか（統計解析）の方法論を提供する応用学問です。日本では医学研究に関わる統計家の数が欧米と比べて極端に少なく、本分野は医学統計学が学べる数少ない教室の一つです。

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◎2026年度 ※スケジュールの追加更新は最新日時分のみ表示しています．: ●2026.05.13
「抄読会（分野打ち合わせ）スケジュール」を更新しました。
＊5/13の抄読会アブストラクトも追加しております。ご参照ください。; ●2026.04.21
『医学統計学分野歓迎会－2026年度』の開催報告です。; ●2026.04.17
「スタッフ紹介」を更新しました。新メンバーとして、修士課程１名が加わりました。; ●2026.03.16
「2026年度抄読会（分野打ち合わせ）スケジュール」の掲載を新たにスタートしました。
◎2025年度: ●2026.03.16
『医学統計学分野修了生送別会』の開催報告です。; ●2026.03.04
当分野教員（本所属：臨床試験データセンター）の髙田先生の論文が『Journal of the Society for Clinical Data Management』に掲載されました。
Munenori Takata, Mari Sugimoto, Masaharu Harada, Makoto Hiraide, Daisuke Ichikawa, Yukikazu Hayashi, Satoru Fukimbara, Takashi Kawaguchi, Hideki Suganami & Takuhiro Yamaguchi. Governance for Generative AI in Clinical Development: A Cross‑Sectional Survey in Japan. Journal of the Society for Clinical Data Management, Published on 26 Feb 2026.
生成AIの発展は、特に臨床開発業界において、データ分析や研究支援の効率化に貢献し、個別化医療の進展を促進している一方で、その活用に関するガバナンスや規制遵守は非常に遅れているのが現状です。
本論文は、日本の臨床開発業界における組織内での生成AIの活用とガバナンスの現状と課題に関する調査結果を報告した内容となっております。ご興味がある方は是非ご一読ください。; ●2026.03.04
当分野非常勤講師の益子先生の論文が、『Journal of the Society for Clinical Data Management』誌に掲載されました。
Tomoe Mashiko, Tempei Miyaji, Tatsuo Akechi & Takuhiro Yamaguchi. Implementation of a Fully Decentralized Clinical Trial Design in a Psycho-Oncology Trial. Journal of the Society for Clinical Data Management, Published on 26 Sep 2025.
従来、臨床研究では研究全体を通して対面での来院が中心でしたが、近年のIT技術や遠隔医療の発展に伴い、試験関連活動の一部または全てにおいて、参加者の病院への来院を必要としない分散型臨床試験(Decentralized Clinical Trial；DCT)を実施することが可能になりました。
本論文は、サイコオンコロジー領域における研究者主導臨床試験に、スマートフォンを用いた完全遠隔DCTのインフラストラクチャを提案し実装した成果を報告した内容となっております。ご興味がある方は是非ご一読ください。; ●2025.11.15-16
『OB・OG会兼研究会2025』の開催報告です。; ●2025.05.30
『医学統計学分野＆臨床試験データセンター合同歓迎会－2025年度』の開催報告です。; ●2025.05.20
当分野教員の小山田の論文が『計量生物学』誌に掲載されました。
小山田隼佑, 稲葉洋介. クラスターランダム化試験．計量生物学，46，21-50. Published 15 May 2025.
クラスターランダム化試験 (Cluster Randomised Trial) は、地域や施設、学校などを 1 つのまとまり（クラスター）としてランダム化を実施する試験デザインで、同じクラスター内の対象者個人個人に介入を割り付けることが不可能または不適切な状況（例：COVID-19パンデミック時におけるマスク着用介入の評価）では有用であるものの、詳しく解説された日本語による書籍等はこれまで存在しませんでした。
本論文は「広くクラスターランダム化試験を知っていただく」ことを目的とした、日本語による総説論文となっております。ご興味がある方は是非ご一読ください。; ●2025.04.22
「2025年度勉強会スケジュール」の掲載を新たにスタートしました。; ●2025.03.25
「2025年度抄読会（分野打ち合わせ）スケジュール」の掲載を新たにスタートしました。
◎2024年度: ●2024.11.30-12.01
『OB・OG会兼研究会2024』の開催報告です。; ●2024.11.01
当分野博士課程修了（2021年9月末まで在籍）の近藤の論文が『Therapeutic Innovation & Regulatory Science』に掲載されました。
Hidenobu Kondo, Shih-Wei Chiu, Yukikazu Hayashi, Naoto Takahashi & Takuhiro Yamaguchi. Abstract Versus Concrete Risk Identification in Clinical Research in Japan: Randomized and Prospective Pilot Research on the Effect of Risk Reduction Activities in a Risk-Based Approach. Therapeutic Innovation & Regulatory Science, Published 28 October 2024.
臨床試験におけるリスクに基づくアプローチ(Risk-based approach)は2011～2012年にかけて初めて導入され、2016年にICH E6(R2)が発行された頃には広く知れ渡っていた概念ですが、方法論に関する研究はまだ少ないのが現状です。
当論文ではリスクの特定と評価、およびリスク低減活動の計画に関する一貫した方法論の研究の成果を報告した内容となっております。ご興味がある方は是非ご一読ください。; ●2024.10.12-14
『ACPE2024 in Tokyo, Japan』の学会報告です。; ●2024.07.08
当分野博士課程修了（2024年3月末まで在籍）の八重樫の論文が
『Therapeutic Innovation & Regulatory Science』に掲載されました。
Efficiency of eSource Direct Data Capture in Investigator-Initiated Clinical Trials in Oncology. Hiroko Yaegashi, Yukikazu Hayashi, Makoto Takeda, Shih-Wei Chiu, Haruhiko Nakayama, Hiroyuki Ito, Atsushi Takano, Masahiro Tsuboi, Koji Teramoto, Hiroyuki Suzuki, Tatsuya Kato, Hiroshi Yasui, Fumitaka Nagamura, Yataro Daigo & Takuhiro Yamaguchi. Therapeutic Innovation & Regulatory Science, Published: 02 July 2024.; ●2024.06.21
当分野博士課程修了（2021年9月末まで在籍）の山田の論文が『Trials』に掲載されました。
Effectiveness of remote risk-based monitoring and potential benefits for combination with direct data capture. Osamu Yamada, Shih-Wei Chiu, Toru Nakazawa, Satoru Tsuda, Mitsuhide Yoshida, Toshifumi Asano, Taiki Kokubun, Kazuki Hashimoto, Munenori Takata, Suzuka Ikeda, Yosuke Kawabe, Yuko Tamura & Takuhiro Yamaguchi. Trials, Published: 14 June 2024.; ●2024.05.01
「2024年度勉強会スケジュール」の掲載を新たにスタートしました。; ●2024.04.11
「スタッフ紹介」を更新しました。新メンバーとして、博士課程１名・修士課程１名が加わりました。