【書籍紹介】医療データサイエンティストを目指す人へのお勧め書籍８選 - 専門家が解説 vol.2

電子カルテやレセプトなどに基づく「リアルワールドデータ（RWD）」が活用される時代となり、「データサイエンス」という言葉もすっかり身近になりました。

データサイエンスに関心を抱く一方で、「どこから学べばいいの？」「統計は苦手だし、コードも書けない」と一歩を踏み出せずにいる医療職、研究者の方も多いのではないでしょうか？

本記事では、ヘルスケア企業でデータサイエンティストとして従事する筆者が、臨床や民間企業、あるいは行政の現場で 「これからデータを扱いたい医療職や研究者」 を対象に、データ分析のための「問いの立て方」から「プログラム実装」までを最短距離で習得できる学習ルートを提案します。

8 冊の厳選書籍と二つのオンラインサービスを目的別に紹介していますので、忙しい当直や業務の合間にピンポイントで学習することができます。

この記事を読み終える頃には、自分が何を学ばないといけないのかが分かり、学習の目的やフェーズに合った書籍を購入することができるようになっています。

毎日10 分、一行だけでもいいのでコードを書く。それだけで、半年後には「データで語れる自分」が待っているはずです。

mMEDICI Library | ひらけ、叡智の扉

叡智の扉を、全ての人が開けるように——。

学びは、限られた豊かな人々だけの特権ではありません。

経済的困難に直面する人、地方で学習資源に恵まれない人、家事や育児・仕事に追われる人。

mMEDICI Libraryではそんな人々にこそ、最高の学びを届けるため、研究・キャリア・学習・受験のあらゆるテーマでパブリックヘルスの叡智を集めました。

隙間時間にスマホひとつで、誰もが「一流の知」に触れることを叶えていきます。

「ここを開けば、誰しもが悩みを解決できる」、そんなメディアを目指します。

この記事のまとめ

この記事を読むと分かること

• 初学者でも迷わない医療データ学習ロードマップ

• テーマ設定から研究プロトコルを書いて解析するまでに学ぶべき内容

• プログラミング未経験の状態からPython/R/SQLで分析ができるようになるまでのツール

この記事は誰に向けて書いているか

• 疫学研究の論文を読んだり書いたりし始めた/始めようとしている医療従事者・企業人

• 医療データに触れられる環境はあっても何から始めたらいいか分からないプログラミング未経験者

• PECO・バイアスなど、講習で耳にしたキーワードを体系立てて理解したい疫学の初学者

書籍紹介シリーズ

vol.1：３年で副業売上1,500万円の研究者が勧める 副業まずこの１冊【ジャンル別】
vol.2：医療データサイエンティストを目指す人へのお勧め書籍８選（本記事）
vol.3：医学研究デザインの道標 ９選
vol.4：臨床研究最初の一歩おすすめ書籍９選
vol.5：因果推論おすすめ書籍８選
vol.6：英語論文執筆からアクセプトまでのおすすめ書籍５選 - 大学教授が解説
vol.7：統計解析ソフトRおすすめ本８選

執筆者の紹介

氏名：小野利展（DeSCヘルスケア　データサイエンス部所属）
経歴：CRO入社を契機に疫学と解析プログラミングを習得し、レセプト・DPCデータを用いた薬剤疫学研究でキャリアを開始。プロトコル立案や統計解析を担当し、医療経済や機械学習に関わる業務などに手広く関わる。同社ではアカデミアと協業してのセミナー開催や、薬剤疫学会のタスクフォースメンバーとしての活動など精力的に活動。現職のDeSCヘルスケアでは、保険者データ（匿名加工情報）を用いたデータベース研究などを主な業務として活動している。

データサイエンス系の保有資格：薬剤疫学会認定薬剤疫学家、データサイエンティスト検定、G検定

＊DeSCヘルスケアでは、保険者様の効果的かつ効率的な保健事業の範囲内でアカデミアや製薬企業による論文発表などのエビデンス創出に活用することに利活用許諾をいただいた匿名加工情報、および提案募集制度を介して提供を受けた行政機関等匿名加工情報が提供されています。

編集者

氏名：菊池祐介
所属：mMEDICI株式会社
専門性：作業療法学修士。首都大学東京（現東京都立大学）・東京都立大学大学院を卒業後、病院勤務を経て専門学校・私立大学にて作業療法教育、地域共生社会の醸成に向けたリハビリテーション専門職の支援に関する研究に従事。現在は心身の健康とその人らしさの実現に向け、保険内外でのクライアント支援を展開している。作業療法の社会的意義向上を信念に、mMEDICI株式会社に参画。

監修者

氏名：廣瀬直紀
所属：mMEDICI株式会社
専門性：保健学博士・公衆衛生学修士。東京大学・東京大学大学院を卒業後、外資系製薬企業の疫学専門家として薬剤疫学・リアルワールドデータ研究を専門とする。日本・グローバルの双方で活動したのちに、全ての人がアクセス可能な一流の知のプラットフォームを作り、「知に繁栄を、辺野に豊穣を」実現すべく、mMEDICI株式会社を創業。

医療者・研究者のためのデータサイエンス

近年の医療現場では、AI 診断、ロボット手術、リアルワールドデータ（RWD）の活用など、技術革新と情報の増加がかつてないスピードで進んでいます。

こうした状況の中、論文を読み解いたり、自分で論文を執筆したりと、日常的にデータに触れる機会が広がっています。

また、こうして得られた知見を患者にわかりやすく説明する力や、科学的根拠に基づいた情報発信が求められるようになり、「データを扱うスキル」によって医療者や研究者としての役割やキャリアのあり方も大きく変化しつつあります。

つまり、以下のような文脈において、データサイエンスの力がますます重要になってきているのです。

1. 複雑な臨床判断を支えるために「データを読む力」が必要

2. 現場での説明力を高めるために「データで語る力」が必要

3. キャリア形成で差別化するために「データを扱う力」が必要

一方で、統計学やプログラミングは、多忙な業務の合間に独学で習得しにくい領域です。

「まず PICO を書こう、と言われても手が止まってしまう」
「交絡やバイアスが怖いけれど、教科書は数式だらけで読み進められない」
「Pythonを始めようとしても、環境構築の時点で挫折してしまった」

こうした壁にぶつかり、悩みを抱えたまま学習の一歩を踏み出せずにいる医療者・研究者も少なくありません。

本記事は、そうした方々の心理的なハードルを徹底的に下げることを目的に、以下の３点を柱として、データサイエンスの実践的な学びを一気通貫でガイドします。

1. 最小限の理論で「良い問い」を立てる方法

2. 失敗事例から学ぶ、研究設計とデータ解析の落とし穴

3. コードと可視化で、結果を「語れる形」にするコツ

本記事を最後までお読みいただければ、ご自身の不安や課題を解決するヒントを見つけ出し、「まずはここから勉強をはじめよう」と最初の一歩を踏み出せるはずです。

おすすめ書籍紹介

本記事では、以下の学習ロードマップに沿って、学習に役立つ書籍をご紹介します。

1. 問いの立て方を学ぶ

2. 研究計画の作り方を学ぶ

3. 自身の解析結果や論文にある結果の解釈について学ぶ

4. プログラムの書き方を学ぶ

１．問いの立て方を学ぶ

臨床研究の道標 第２版　＜上・下巻＞

「"良い問い"を立てる処方箋」

医療データ初心者が最初につまずくのは「そもそも何をテーマに分析すべきか」という出発点です。まずは本書でその悩みを解決しましょう。

上巻では、PICO／PECOフレームを用いつつ、臨床で感じた「違和感」を研究仮説へと変換するプロセスを物語形式で示してくれます。

下巻では、比較研究とはどういうものか、その落とし穴としてバイアスに言及しつつ、こちらも物語形式で示してくれます。

上下巻ともに、物語のような文脈で解説され、また難解な数式も登場しないため、初学者でも無理なく学べる書籍となっています。

自身の「問い」を明確にし、「研究の意義」を最大化するにはどうすればいいかを、やさしく丁寧に学ぶことができます。

２．研究計画の作り方を学ぶ

薬剤疫学の基礎と実践

「"説得力のある研究"を作る教科書」

過去の具体的な事例を通して、研究デザインを徹底的に学ばせてくれるのが本書です。

薬害のような医学研究の失敗事例や、それが失敗と判明した経緯・解決までの道のりについて解説してくれます。

具体例から、読者は「データの裏にある人命」を強烈に意識し、良い研究設計の必要性について思いを馳せることとなります。

また、本書で紹介される失敗事例が現在の医学研究における規制制度にどう影響しているかにも触れられ、研究デザインのみにとどまらず「薬剤疫学が世の中にどう役立つか」を学ぶことができます。

さらに、「薬剤疫学」というタイトルではありますが、本書で紹介される研究デザインの考え方は「薬剤の評価」だけにとどまるものではありません。

例えば、術式の改良による効果や、外科的介入後の合併症リスク、さらにはリハビリテーションや看護プログラムの有効性の評価など、薬剤以外の多様な医療テーマにも応用可能です。

したがって、臨床医をはじめとした医療従事者、医薬品や医療機器メーカーで働く企業人、医療政策担当者など、さまざまな場面で医療に携わる方々にとって必読の一冊と言えます。

これからの薬剤疫学

「RWD 設計の虎の巻」

レセプトや電子カルテのデータ分析をする段階になると必ず「交絡をどう抑える？」「バイアスをどう診断する？」という設計上の壁にぶつかります。

本書を読むことで、それらの壁を越えるために何をどう考えるべきか理解することができます。

項目ごとに読み切りやすい構成となっているだけでなく、実際にデータベースを扱うことを想定しながら解説されているため、より実践的な目線で学ぶことができます。

前述の通り、疫学的な研究手法を学ぶことは、薬剤に限らず幅広く医療に応用できるため、医療に携わる方へ幅広くおすすめできる書籍です。

特に近年注目されているデータベースの利用についても解説している数少ない書籍ですので、従来の疫学研究に親しんだ方にとっても新しい学びがあるかも知れません。

3．解析結果の解釈の仕方を学ぶ

分析者のためのデータ解釈学入門　データの本質をとらえる技術

「分析結果チェック、最後の砦」

データ解析を終えた後は、「導き出された数字をどう解釈するか」というステップに移ります。

このステップにおいては、求められた数字を鵜呑みにせず、本書が解説する「データの本質をとらえる技術」が重要です。

「データを取得する段階で、偏りが生じていなかったのか？」「実際に取得したデータ全体には、偏りが無かったのか？」「因果関係について論じるには何が必要なのか？」といったように、データを冷静に読み解く姿勢が必要です。

また、他の人が書いた論文を読む場合にも、その研究においてどのようなデータが扱われ、どのような分析が行われているのかを深く読み解き、結果・考察との関係について吟味する力も大切です。

本書では、難しい統計処理については多く言及せず、「データの解釈」に必要となる基礎知識を分かりやすく解説しています。

データ分析に必須の知識・考え方　認知バイアス入門

分析の全工程に発生するバイアス　その背景・対処法まで完全網羅

医療専門職のための研究論文の読み方―批判的吟味がわかるポケットガイド

「本当に読めてる？論文を批判的に読む133個の視点」

多くの研究者にとって、自身自身が分析したデータを解釈する機会よりも、論文を通じてデータを読む機会の方が圧倒的に多いと思います。

しかし、論文を読みながら、「数字の意味を本当に理解できているんだろうか？」「新しい知見だがこの結果は信用していいのか？」といった疑問を持つこともあるかと思います。

本書では「論文を批判的に読むための133個の視点」が提供されています。

解説されている視点の数が多く、１ページ目から全てを網羅するのは難しいかも知れません。そのため、例えば「自分が苦手に感じる〇〇解析では、どこに着目すればよいのか？」という視点でピンポイントに学習する使い方もおすすめです。

4．プログラムの書き方を学ぶ

Python実践 データ分析 100本ノック

「現場データを"さばく"最速ドリル」

プログラム未経験でも、データ分析における基本的な作業を体験できるハンズオン教材です。

課題として使用されるのは「売上データ」ですが、データ名を置き換えて考えることで、レセプトや健診データにもそのまま転用することができます。

書籍全体として、「どういう背景で作業を求められたのか」というシチュエーションが設定されており、その場面で必要となる作業を実践していきます。

そのため、「どのような理由で、何を、どのように分析するのか」、データサイエンスの現場への理解を深めつつ、実践的なデータ分析プログラミングを体験することができます。

Python実践 データ加工／可視化 100本ノック

「現場のデータを"魅せる"最速ドリル」

「統計グラフが味気ない」「報告資料で映える図が作れない」

そんな悩みを「100の問い」で解決するのが本書です。

「現場のデータを魅せる最速ドリル」というシリーズコンセプトそのままに、グラフの選び方や作り方を体系的に説明してくれます。

また、本書は前項「Python実戦データ分析100本ノック」と同じシリーズであり、他にも多数の書籍があります。中には「機械学習のためのデータ加工」や「AIモデル構築」を扱ったものもあります。

より実践的にデータサイエンスを学びたい方は、本シリーズの書籍がとてもおすすめです。

番外編：データサイエンスを学ぶ二つのオンラインサービス

①環境構築なし！３分動画で即コーディング

paizaラーニング

データサイエンスを学び始めた初学者が、最初にぶつかる壁の一つが、自分のPCでプログラミングソフトを使うための準備、いわゆる「環境構築」です。

たとえば、「試しに簡単なコードを書いてみよう！」と思い立っても、ソフトウェアのインストールや細かな設定など、いくつものハードルが立ちはだかります。

こうした悩みを解消してくれるのが、paizaラーニングです。

環境構築は一切不要で、Webブラウザ上ですぐにPythonを体験できるという、まさに初心者の救世主のような教材です。

また、Python以外の言語も充実していますので、「実際に統計分析をするかどうかは置いておいて、とにかくプログラムを書いてみたい」と思っている方におすすめです。

まずは、プログラムがどのようなものかを体験してみることで、学習のハードルが下がって取り掛かりやすくなるかも知れません。

学習の流れもシンプルで、簡単な解説動画を見た後に動画の内容に関係する問題を解く…という練習を繰り返しているうちに、プログラミングの基本である「for 文」や「if 文」も自然と身についていきます。

②SQL / R / Python の三刀流に

データサイエンティスト協会100本ノック

代表的な三つのプログラミング言語、SQL・R・Pythonのトレーニングができる教材です。

三つのプログラミング言語で同一の課題を解くことで、言語ごとの特徴や得意分野の違いを一目で把握できます。

プログラムの実行にはDockerやGitHubの基本的な知識が求められますが、コードはすべてブラウザから確認できるため、すぐに100本ノックのトレーニングを始められます。

５．一覧表「この悩みには、この１冊」

６．まとめ

データサイエンスは一夜にして極められるものではありません。

しかし、筆者も勉強中の身ではありますが、正しい地図と道具があれば遠回りせずに進むことができます。

本記事で示した 「問い → 設計 → 解釈 → コード」の４ステップ に沿って、まずはご紹介した教材の目次を眺めていただき、気になった書籍から読んでみていただければと思います。

今日の10 分で一冊を開き、一行だけコードを書く
――それだけでも半年後には「データで語れる自分」が待っています。

小さな一歩の積み重ねが、患者・社会・あなた自身の未来を変える力になります。ぜひ書籍を手にとっていただき、最初の１ページへと進んでください。

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シリーズ一覧

• 耳から学ぶ 因果推論

• 耳から学ぶ 医療職・研究者のための生成AI活用術

• 耳から学ぶ 医学研究デザイン

• 耳から学ぶ 生物統計

• 耳から学ぶ 医療職・研究者のためのビジネス思考

書籍紹介シリーズ

vol.1：３年で副業売上1,500万円の研究者が勧める 副業まずこの１冊【ジャンル別】
vol.2：医療データサイエンティストを目指す人へのお勧め書籍８選（本記事）
vol.3：医学研究デザインの道標 ９選
vol.4：臨床研究最初の一歩おすすめ書籍９選
vol.5：因果推論おすすめ書籍８選
vol.6：英語論文執筆からアクセプトまでのおすすめ書籍５選 - 大学教授が解説
vol.7：統計解析ソフトRおすすめ本８選