ChatGPTによる実験計画法を効率良く作成・遂行する方法

セミナー趣旨

習得できる知識

・ChatGPTの基本的な使い方
・データサイエンスにおけるプロンプトの書き方
・実験計画法の基礎
・分散分析法の基礎

セミナープログラム

セミナー講師

(株)メドインフォ  代表取締役　医学博士　嵜山 陽二郎　氏

【略歴】
1983-87年　東京大学理科Ⅱ類入学～東京大学薬学部卒業
1987-1993年　東京大学大学院修士課程、博士課程修了（医学博士）
1993-1999年　東京都老人総合研究所、国立長寿医療研究センターにて、画像解析の業務に従事
1999-2007年　ファイザー株式会社中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
2007年　ファイザー株式会社中央研究所が閉鎖
2008年　日本薬理学雑誌に発表した論文は、薬理試験においてExcelソルバーの非線形モデルを導入した最初の試みとして話題となる1)。
2009年　ファイザー株式会社英国サンドウィッチ研究所における主要な業績の一つとして、機械学習モデルを薬物動態に応用した最初の試みが、エキスパートオピニオンジャーナルに掲載される2)。
2009-2013 グラクソスミスクライン株式会社、ヤンセンファーマ株式会社、フェリングファーマ株式会社にて医学情報・統計解析担当を歴任
2015- アスペンジャパン株式会社　メディカルアフェアーズ部　部長
2015- 株式会社メドインフォ設立　代表取締役

他にも、これまで40報を超える学術論文を執筆し、非臨床・臨床研究の解析手法において
多数の研究業績を有する。国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、
製薬企業スタッフ対象の講演会など多数の実績あり。
現在運営中のサイト「統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター」は
10万PVを超える人気サイトとなっている 。
著書に、「医師・看護師のための統計学ポイント＆アドバイス77 東京図書」があり、
わかりやすい統計学の教科書として絶賛発売中。

【専門】
医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング（Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.）
機械学習による薬物動態予測（Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.）

【簡単な経歴】
　　1993　　　　東京大学医学系研究科博士課程　終了
　　1993-2014　 製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
　　2015-　　　 株式会社メドインフォ設立　代表取締役

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