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データサイエンティスト|医療データで製薬・医療業界に貢献するベンチャー

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on 2024-06-25

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データサイエンティスト|医療データで製薬・医療業界に貢献するベンチャー

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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

採用 担当

株式会社データック's members

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

データックは、医療データ解析企業です。「医学の知の創出を加速する」をミッションに掲げ、実際の日常の臨床現場で得られる医療データである「リアルワールドデータ(RWD)」を駆使し、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には、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・健康保険組合由来の検診データなどがあります。また、近年、医療分野でのITの進展により大量のRWDを取得・解析できるようになっています。 データックには臨床医、医療職、疫学者、データサイエンティストが揃っています。RWDを最大限に活用することで、製薬企業が良質な研究と最適な医薬品提供がおこなえるようサポートしています。 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、その製品のポテンシャルについて実際に医学研究をおこない、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実施しています。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)まで実施しています。 ここ10年間でリアルワールドデータ自体が進化・充実し、製薬業界及び医学研究の在り方に大きな変化が起きています。例えば、「診断されていない」「診断されても適切な治療にたどり着いていない」という患者さんについても、実際のデータに基づく実態調査研究や啓蒙活動が行われるようになりました。医薬品の有効性や安全性についても、従来の臨床試験に加えて、既にあるデータで研究を行うデータベース研究が広まりつつあります。 このような時代変化のモメンタムを捉え、私たちはRWD業界をリードしながら会社を伸ばしている最中です。 私たちの事業は、製薬業界だけでなく医療業界にも診断や治療の向上という形で寄与し、医療の質の向上に大きく繋がっています。

What we do

データックは、医療データ解析企業です。「医学の知の創出を加速する」をミッションに掲げ、実際の日常の臨床現場で得られる医療データである「リアルワールドデータ(RWD)」を駆使し、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には、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・健康保険組合由来の検診データなどがあります。また、近年、医療分野でのITの進展により大量のRWDを取得・解析できるようになっています。 データックには臨床医、医療職、疫学者、データサイエンティストが揃っています。RWDを最大限に活用することで、製薬企業が良質な研究と最適な医薬品提供がおこなえるようサポートしています。 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、その製品のポテンシャルについて実際に医学研究をおこない、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実施しています。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)まで実施しています。 ここ10年間でリアルワールドデータ自体が進化・充実し、製薬業界及び医学研究の在り方に大きな変化が起きています。例えば、「診断されていない」「診断されても適切な治療にたどり着いていない」という患者さんについても、実際のデータに基づく実態調査研究や啓蒙活動が行われるようになりました。医薬品の有効性や安全性についても、従来の臨床試験に加えて、既にあるデータで研究を行うデータベース研究が広まりつつあります。 このような時代変化のモメンタムを捉え、私たちはRWD業界をリードしながら会社を伸ばしている最中です。 私たちの事業は、製薬業界だけでなく医療業界にも診断や治療の向上という形で寄与し、医療の質の向上に大きく繋がっています。

Why we do

データックの最大の強みは、実際の日常の臨床現場で得られる医療データである「リアルワールドデータ(RWD)」において、臨床と疫学、そしてデータサイエンスのスペシャリストが揃っている点です。 代表の二宮は東京大学医学部医学科卒業後、脳神経外科で医師として勤務した後、株式会社メドレーにてオンライン病気事典及び遠隔診療に携わり、株式会社トライディアでデータサイエンティストを務めてきました。医療の現場と製薬や医療データを活用する両面の環境を熟知しています。 代表自身が医師として働く中で、医療の質のばらつきに強い課題意識を感じ、データと医学研究を通じてその課題を解決するために、データックを創業しました。 私たちは「医薬品の普及」という切り口で良い医療の普及に貢献しています。 データベース研究は、疾患や治療の実態調査に大きく貢献できる手法です。希少疾患をはじめとして、世の中にはまだまだわかっていないことの疾患が多数あります。例えば、発症から診断までに平均数年間かかる疾患もあり、そういった実態を研究することの意義はとても大きいものとなっています。 私たちはデータの力を信じています。データが、医学・医療を少しずつ良くしていきます。現存するRWDにはまだ不足しているデータもありますが、医学を進歩させるために今できることに知恵を絞り、製薬企業や臨床医を含む研究チームで今あるデータを最大限活用することは非常にチャレンジングで、やりがいがあります。 RWDを活用し、医療革新を推し進めていくことが私たちの使命です。

How we do

◼︎メンバーについて 医師、薬剤師、データサイエンティスト、製薬会社経験者、医療機関在籍者など、医療・製薬のプロフェッショナルが揃っています。 2024年5月現在社員数20名です。社会人経験のある20代後半〜30代前半の社員が主要メンバーです。 医療・製薬業界の専門データ、マーケット、課題等を深く知っていること、高いノウハウを持っていること、これらが私たちの強みです。全社員が常に当事者意識を持ち事業に向かっています。 ◼︎文化について 私たちは様々な疾患領域の最先端の医薬品のエビエンス活動に従事しています。ライフサイエンス、薬事、臨床といった領域の最先端の情報を扱っています。 製薬・医療の業界をサポートすることで、さまざまな疾患の治療にも大きく貢献できるため、メンバー全員が製薬企業が実施するデータベース研究を通じて、医学に貢献できることを実感しています。 会社で大切にしているものとして「挑戦」「やり抜く」というものがあり、挑戦をすることやその挑戦をやり抜くという文化が醸成されています。また、ほかにも、自分が成果を出せる環境を作るということを大切にしているため、仕事をする上でより良い環境を作ることができます。 ◼︎環境について 現在はリモート中心の働き方になっており、週に1回出社推奨日を設けています。 リモート環境下でもSlack等でコミュニケーションが盛んです。また、四半期に1回社員総会をリアル開催しているため、定期的に対面での交流もできます。

As a new team member

現在データックは、大手製薬会社を含む20社近くの製薬企業と取引しています。直近2年間で前年比売上平均100%の成長を達成し、急成長しています。 私たちの事業において、医療データの解析・構築の精度を上げることや透明性・再現性を担保すること、新たなプロセスの構築や自動化・効率化をはかることは不可欠です。 これらを私たちと一緒に推進していただく方を募集しています。 ▼扱うデータ データックでは、RWDとして下記を扱い製薬会社に提供しています。 レセプトデータ・・・医療機関が保険者に提出する月ごとの診療報酬明細書 DPCデータ・・・厚生労働省が定めた1日当たりの定額点数からなる包括評価(投薬料、注射料、入院料等)と出来高評価(手術料、麻酔料等) 電子カルテデータ・・・電子カルテのデータ レジストリデータ・・・特定の疾患、疾患群、治療等の医療情報を収集した構築データ ▼主な職務内容 ・医療/製薬に関するデータベース研究におけるさまざまな解析 ・解析環境構築 ▼やりがい ・事業や経営にダイレクトに繋がるため、会社の成長に大きく携わることができます ・製薬業界や医療業界という大きなマーケットに挑み、医療業界だけでなくその先の患者の治療にも影響を与えることができます ・医療/製薬/治療データという膨大なデータを扱い、且つ人々の治療に直結するデータのため、社会貢献性が高いプロダクトに携わることができます ▼開発環境 ・開発言語: Python、SQL、R ・インフラ: Amazon Web Services ・AWS製品: EC2、S3、Redshift、Athena ・ツール: GitHub、Notion、Slack ▼必須条件 下記いずれか ・SQL、Pythonを使ったデータ解析実務経験 ・AWSを用いた解析環境構築(EC2, S3, Redshift, Athena等) ▼歓迎条件 下記いずれか ・Rでのデータ解析実務経験 ・Dockerを用いた実務経験 ・統計学に関する知識 ・医療データ(特にレセプト・DPC)解析・研究実務経験 まずはお話しを聞いてみたいというだけでも問題ありません。 ぜひお気軽にエントリーください!まずはカジュアルにお話ししましょう!
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