研究者データベース

中谷 英仁 (ナカタニ エイジ)

  • 医学研究科医療統計学 准教授
Last Updated :2025/04/25

研究者情報

学位

  • 博士(医学)(2016年11月 京都大学)
  • 修士(臨床統計学)(2007年03月 北里大学)
  • 学士(製薬学)(2005年03月 北里大学)

科研費研究者番号

  • 80627670

ORCID ID

Researcher ID

  • O-2782-2013

J-Global ID

プロフィール

  • 医療統計学は、医学領域で行われる研究において、どのように計画を立てデータを収集するか、どうデータ解析するかの方法論を提供しています。


    新薬開発や最適治療計画のために臨床試験や疫学研究は不可欠ですが、人を対象とした標本には不確実性を伴うため、因果関係を正しく推論するのは困難です。


    主に以下のような活動をしています。


    ・治療効果などの因果関係を推論する因果推論を中心とした統計的方法論の研究


    ・臨床試験への医療統計家としての参画


    ・統計コンサルテーション


     ・臨床研究の研究デザイン選択・実施計画書(プロトコル)作成・データマネージメント・論文執筆


     ・統計レビュワーからのコメント対応


     ・難しい解析で困っている研究者の方からの相談


    ・実践(エビデンスの還元)


     ・臨床研究、臨床試験、医療ビッグデータ(臨床疫学・薬剤疫学)のデータ解析


     


    [統計的方法論]


    ・観察研究データにおける治療効果の高いサブグループの検出


    ・Data Argumentation推定下でのサンプルサイズ設計


    ・交互作用項検定の制約に関する研究


    https://scholar.google.co.jp/citations?hl=ja&user=5MBgJ7EAAAAJ&view_op=list_works


    https://www.researchgate.net/profile/Eiji_Nakatani2

研究キーワード

  • 薬剤疫学   データサイエンス   デジタルヘルス   医療統計学   臨床研究   臨床統計学   疫学   臨床試験   生物統計学   

研究分野

  • 自然科学一般 / 応用数学、統計数学 / 医療統計学
  • 情報通信 / 生命、健康、医療情報学 / 医療統計学
  • ライフサイエンス / 衛生学、公衆衛生学分野:実験系を含まない / デジタルヘルス、ビックデータ疫学、薬剤疫学
  • 情報通信 / 統計科学 / 医療統計学

経歴

  • 2025年04月 - 現在  株式会社4DINアドバイザー
  • 2024年11月 - 現在  静岡社会健康医学大学院大学社会健康医学研究科客員准教授
  • 2024年07月 - 現在  名古屋市立大学大学 院医学研究科医療統計学・データサイエンス分野准教授
  • 2023年06月 - 現在  アライドメディカル客員研究員
  • 2022年04月 - 2025年04月  京都大学大学院医学研究科客員研究員
  • 2021年04月 - 現在  静岡県立総合病院客員研究員
  • 2020年11月 - 現在  浜松医科大学訪問共同研究員
  • 2018年09月 - 現在  大阪大学 認定臨床研究審査委員会 技術専門員
  • 2021年04月 - 2024年06月  静岡社会健康医学大学院大学社会健康医学研究科准教授(医療統計学)
  • 2019年04月 - 2021年03月  公益財団法人神戸医療産業都市推進機構客員研究員
  • 2019年04月 - 2021年03月  静岡県立総合病院リサーチサポートセンター統計解析室統計解析室長
  • 2018年09月 - 2019年03月  公益財団法人 神戸医療産業都市推進機構
  • 2017年04月 - 2019年03月  静岡県立総合病院リサーチサポートセンター併任
  • 2017年09月 - 2018年08月  大阪大学医学研究科医療データ科学寄附講座寄附講座助教
  • 2011年02月 - 2017年08月  公益財団法人先端医療振興財団統計解析部スタッフ
  • 2016年11月 - 2016年11月  博士(医学),京都大学
  • 2009年07月 - 2011年02月  ジェンザイムジャパン株式会社

学歴

  • 2014年04月 - 2015年03月   京都大学大学院   医学系研究科   医学統計生物情報学 研究生
  • 2010年04月 - 2014年03月   京都大学大学院   医学系研究科   臨床試験管理学 研究生
  • 2007年03月 - 2009年09月   京都大学大学院   社会健康医学系専攻   医療統計学分野 博士後期過程
  • 2005年04月 - 2007年03月   北里大学大学院   薬学研究科   臨床統計学部門 修士課程
  • 2001年04月 - 2005年03月   北里大学   薬学部   製薬学科

所属学協会

  • ヘルスデータサイエンス学会   レギュラトリーサイエンス学会   日本臨床試験学会   Sigma-Xi   日本臨床疫学会   American Statistical Association   日本疫学会   日本薬剤疫学学会   日本計量生物学会   

研究活動情報

論文

書籍

  • JOHNS38巻6号(6月号)実例から学ぶ医学統計
    中谷英仁 (担当:分担執筆範囲:医学統計の基礎とその応用、記述統計-データの視覚化)東京医学社 2022年06月

講演・口頭発表等

  • Comparing the Effects of Biguanides and DPP-4 Inhibitors on Cardio-Cerebrovascular Outcomes, Complications, and Costs in T2DM Patients  [通常講演]
    Nakatani E; Ohno H; Satoh T; Funaki D; Ueki C; Matsunaga T; Ohata E; Nagahama T; Tonoike T; Yui H; Miyakoshi A; Tanaka Y; Igarashi A; Kumamaru H; Kuriyama N; Sugawara A
    第16回国際薬剤疫学会アジア会議_第29回日本薬剤疫学会学術総会 2024年10月 ポスター発表
  • 統計的観点から整理したディオバン事件 シンポジウム名:ディオバン事件再訪で見た「10年」〜臨床試験における統計家の役割の再考  [通常講演]
    中谷英仁
    2024年度統計関連学会連合大会(東京理科大学) 2024年09月 シンポジウム・ワークショップパネル(公募)
  • 糖尿病患者の、初回治療薬の違いによる 心・脳血管イベント、 (糖尿病関連)合併症、 1日薬剤費の長期比較  [通常講演]
    第26回日本医療マネジメント学会学術総会 2024年06月 口頭発表(一般)
  • 『初学者にもわかる臨床統計の基礎』 疫学データベースを用いた実践ハンズオントレーニング  [招待講演]
    田中仁啓; 中谷英仁
    第50回日本心血管インターベンション治療学会 東海北陸地方会 2024年04月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 静岡県市町国保データベース (SKDB)の活用: 胆石症リスク因子、大腿骨骨折後の死亡率予測、ヒドロクロロチアジドの非メラノーマ皮膚がんリスク  [通常講演]
    中谷 英仁
    第18回医療の質・安全学会学術集会 2023年11月 シンポジウム・ワークショップパネル(公募)
  • プロペンシティスコアマッチングの実践手法と論文の書き方  [招待講演]
    中谷 英仁
    佐賀大学総合診療部 第2回臨床研究スキルアップセミナー 2023年11月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 効率的な既存データ活用研究 のための研究デザインの重要性 -医療ビッグデータによる 治療効果や相互作用の再評価-  [招待講演]
    中谷 英仁
    171回薬物療法研修会 2023年10月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 医療ビッグデータを利用した仮想的なコホート研究やランダム化比較試験  [招待講演]
    中谷 英仁
    中部副作用研究会 2022年02月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • SKDBを用いたレセプト研究の意義と研究成果  [招待講演]
    中谷 英仁
    静岡健康・長寿学術フォーラム 2021年11月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • Interpretable Subclass-Wise Measures for Interaction Detection as an Alternative to Interaction Tests  [通常講演]
    Eiji Nakatani; Yoko Sato; Seiichiro Yamamoto
    JSM2021, Virtual Conference 2021年08月 口頭発表(一般)
  • 1歳6か月児童健康診査における言葉の発達に影響する要因の検討  [通常講演]
    池田玲子; 青木明子; 鈴木光恵; 高木明; 中谷英仁
    第57回静岡県公衆衛生研究会 2021年01月 その他
  • Relaxing the Interaction Test in the Cox Proportional Hazard Model for Epidemiological Studies
    Nakatani, E; Sato, Y
    In JSM Proceedings, Statistics in Epidemiology Section. 2020年12月
  • 維持透析導入のリスク因子〜KDB解析:静岡スタディ  [通常講演]
    森潔; 伊東悠貴; 山本龍夫; 森典子; 小谷仁人; 佐藤洋子; 田原康玄; 宮地良樹; 中谷英仁
    第30回日本疫学会学術総会 (京都) 2020年02月 ポスター発表
  • レセプトデータにおける併存疾患の定義準備と適応〜KDB解析:静岡スタディ  [通常講演]
    加藤円; 中谷英仁; 田原康玄; 岩崎佳実; 木苗あゆみ; 望月亜希子; 佐藤洋子; 森寛子; 佐藤康仁; 栗山長門; 森潔; 小島原典子; 長谷川敏彦; 中山健夫
    第30回日本疫学会学術総会 (京都) 2020年02月 ポスター発表
  • レセプトデータ解析における乾癬を例とした臨床イベントの定義手法〜KDB解析:静岡スタディ  [通常講演]
    岩崎佳実; 中谷英仁; 八木宏明; 後藤晴香; 天野かおり; 木苗あゆみ; 加藤円; 早坂絵里; 望月亜希子; 佐藤洋子; 田原康玄; 中山健夫; 宮地良樹
    第30回日本疫学会学術総会 (京都) 2020年02月 ポスター発表
  • レセプトデータ解析における降圧薬の網羅的リストの作成と処方の実態〜KDB解析:静岡スタディ  [通常講演]
    木苗あゆみ; 田原康玄; 中谷英仁; 岩崎佳実; 加藤円; 望月亜希子; 中山健夫
    第30回日本疫学会学術総会 (京都) 2020年02月 ポスター発表
  • 多剤併用と大腿骨近位部骨折の発生リスク〜KDB解析:静岡スタディ
    望月亜希子; 中谷英仁; 岩崎佳実; 佐野禎一; 栗山長門; 木苗あゆみ; 早坂絵里; 天野かおり; 加藤円; 田原康玄; 中山健夫
    第30回日本疫学会学術総会 (京都) 2020年02月 ポスター発表
  • 静岡県の国民健康及び高齢者保険加入者における健診時項目からの 維持透析導入予測  [通常講演]
    中谷 英仁
    公衆衛生学会 2019年10月 口頭発表(一般)
  • 静岡県立総合病院リサーチサ ポートセンターにおける医療ビックデータ解析研究の 紹介  [招待講演]
    中谷 英仁
    静岡県立総合病院 教育研修 2019年08月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • Optimal subclassification via propensity scores using graphical presentations  [通常講演]
    中谷 英仁
    JSM2019, Denver, Colorado 2019年07月 ポスター発表
  • レジストリーデータから治療効果を推定するためのMatched-pair analysis  [招待講演]
    中谷 英仁
    KMF総会 2018年11月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 臨床試験データ改ざん事件 からの学び –データ品質保証のために重要なプロセスやその考え方  [通常講演]
    中谷 英仁
    レギュラトリーサイエンス学会 2018年09月 シンポジウム・ワークショップパネル(公募)
  • 臨床試験データにおける新しい個別治療効果を用いたサブグループ探索解析  [通常講演]
    中谷 英仁
    第3回 統計・機械学習若手シンポジウム「統計・機械学習の交わりと拡がり」 2018年08月 ポスター発表
  • Subgroup discovery analysis by new individual treatment effect in randomized trials  [通常講演]
    中谷 英仁
    XXIXth International Biometric Conference (29th IBC) 2018年07月 ポスター発表
  • 薬剤師免許取得後、統計家として働く私から見た臨床研究/試験に関する事  [通常講演]
    中谷 英仁
    静岡県立大学薬学部 第133回薬物療法研修会 2018年05月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等

MISC

受賞

  • 2024年03月 静岡社会健康医学大学院大学 2023 Outstanding Teaching Award
     
    受賞者: 中谷英仁
  • 2023年03月 静岡社会健康医学大学院大学 2022 Outstanding Teaching Award
     
    受賞者: 中谷 英仁

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    研究期間 : 2024年04月 -2028年03月 
    代表者 : 辻 大樹; 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    研究期間 : 2024年04月 -2027年03月 
    代表者 : 西村 勉; 大寺 祥佑; 池田 靖子; 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    研究期間 : 2024年04月 -2027年03月 
    代表者 : 小林 栄仁; 甲斐 健太郎; 西田 正和; 上田 豊; 八木 麻未; 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    研究期間 : 2023年04月 -2026年03月 
    代表者 : 竹内 正人; 川上 浩司; 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    研究期間 : 2021年04月 -2024年03月 
    代表者 : 多胡 雅毅; 香月 尚子; 山下 秀一; 中谷 英仁; 鋪野 紀好; 吉村 麻里子; 甘利 香織; 相原 秀俊; 徳島 圭宜; 藤原 元嗣; 山下 駿; 徳島 緑
     
    我々が先行研究で開発した、寝たきり度を用いた8つの評価項目からなる院内転倒予測モデルは、入院時に、短時間で、職種を問わずに、簡便に用いることができる。本モデルは同一施設の検証では識別能、Calibrationともに良好であったが、他の施設の検証では精度がやや劣っていた。本研究は、転倒予防を行う前段階として、予防策の対象患者を選出するための転倒予測式の開発、一般化、精度の向上を目的とし、先行研究で開発した院内転倒予測モデルの妥当性を背景の異なる多施設で検証する。さらには、多施設で利用できる院内転倒予測モデルを再構築し、実用化する。 2022年は昨年度に引き続きデータ収集とクリーニング作業を継続し、2022年10月にデータをFIXし解析を実施した。その結果、我々の院内転倒予測モデルの精度は良好であることが示された。主要な結果について2023年4月の第120回日本内科学会総会・講演会で一般演題として発表し、現在英語研究論文の執筆作業を進めている段階である。またサブグループ解析、モデルの調整、再構築などのさらなる開発を進め、本予測モデルの使用に最適な集団の特定、集団ごとに異なるモデルを使用するなどの方略の検討、更に精度の高いモデルの開発などを行っていく予定である。 また転倒予測モデルの実用化に向けたアプリケーション開発については、関係者及び開発業者と打ち合わせを複数回実施し、アプリケーションについての詳細を詰め、契約内容について協議を行った。今後は開発を進め、完了後に実用化の方略について検討する予定である。
  • 行動経済学を用いた健康無関心層の類型化に基づく効果的な保健指導手法の確立
    厚生労働省:厚生労働行政推進調査事業費補助金(循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業)
    研究期間 : 2021年04月 -2023年03月 
    代表者 : 山本 精一郎; 平井 啓; 水野篤; 岡 浩一朗; 佐々木敏; 中谷 英仁; 佐藤 洋子
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業 基盤研究(C)
    研究期間 : 2020年04月 -2023年03月 
    代表者 : 小林 栄仁; 上田 豊; 平松 宏祐; 三上 幹男; 中川 慧; 金尾 祐之; 中谷 英仁; 武隈 宗孝; 木村 敏啓
     
    Ramirezらにより子宮頸がんに対して低侵襲手術が予後を悪化させる報告がNEJMになされ世界に衝撃を与えた。我々は先進医療として承認された子宮頸がんに対する腹腔鏡下広汎子宮全摘出術(LRH)を保険診療とするために、「先進医療としての腹腔鏡下広汎子宮全摘術の実態に関する調査研究-JGOG1081s-」を2016年に計画し、これまで22施設から258例のLRH症例の周術期成績、予後情報を集積してきた。JGOG1081sでは観察期間の中央値が15.6ヶ月と短く、手術手技の詳細や腫瘍学的予後に関して十分な検証がなされていなかった。 JGOG1081sの追跡期間を延長し、手術手技、再発の形式の詳細も加えて、予後に影響を与える因子をJGOG1081sA1研究として再探索した。また術式および術者の習熟が予後に影響を与えるかを検討するためビデオレビューを実施し,再発例と非再発例の1:1ケースコントロール研究を行った。術後の追跡期間の中央値は43.0ヶ月となり,再発が31例,死亡が10例観察された。全258例での5年無再発生存率(RFS)は87.2% 、5年全生存率(OS)は93.8% 。多変量解析にて,経腹ルートでのリンパ節摘出(HR 2.82)、施設としての経験症例数20症例未満(HR 2.44)を再発リスクとして同定した。 さらに,ビデオレビューを伴うケースコントロール研究JGOG1081sA1では,手技の手術の習熟において基靱帯手術操作の習熟が再発と有意に関連し、手術手技では傍子宮織の切除法が有意でないものの再発と関連していた。施設での経験症例数と習熟と予後との関連を示し子宮頸がんに対する低侵襲手術の役割について新たな知見を加えた。
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業 基盤研究(C)
    研究期間 : 2020年04月 -2023年03月 
    代表者 : 西村 勉; 大寺 祥佑; 田辺 健一郎; 中谷 英仁
     
    日本全体の日毎の男女別の「故意の自傷及び自殺による死亡数」、「交通事故による死亡数」、「不慮の損傷のその他の外因による死亡数」、「不慮か故意か決定されない事件による死亡数」、または、「加害にもとづく傷害及び死亡による死亡数」のデータを用い、説明変数は、月齢、月、K指数、Bulk speed、Proton Flux、f10.7 index、気圧、降水量、気温、湿度、風速、日照時間、降雪量、失業率、銀河宇宙線量とし、重回帰分析を行った結果については、論文を作成し、投稿した。 さらに、集団の心理状態を示す指標を目的変数に、環境要因(月齢、月、K指数、Bulk speed、Proton Flux、f10.7 index、気圧、降水量、気温、湿度、風速、日照時間、降雪量、失業率、銀河宇宙線量)を説明変数とし、重回帰分析を行った結果については、論文を作成した。 詳細な集団の心理状態を示す指標を開発するために、開発したTweetデータを収集するシステムを用いて、1年間情報を収集した。 台湾の医療保険データを用いて、ケースクロスオーバーデザインによる、気象要因(気温、湿度、気圧)、大気汚染要因(SO2、CO、O3、PM10、PM2.5、NOx, NO、NO2、THC、NMHC、CH4)、宇宙環境要因(月齢、K指数、Bulk speed、Proton Flux、F10.7 index、シューマン共振、銀河宇宙線量)の地上における自殺、交通事故、傷害事件等の発生との間の関連性を探索的に確認した。自殺については、論文を作成し、投稿した。
  • 日本人若年女性における血中ビタミンD濃度の実態調査及びビタミンD欠乏判定のための予測モデル開発研究
    日本医療研究開発機構:循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策実用化研究事業
    研究期間 : 2020年04月 -2022年03月 
    代表者 : 中谷 英仁
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業 若手研究(B)
    研究期間 : 2017年04月 -2021年03月 
    代表者 : 中谷 英仁
     
    現在までの研究活動で、疾患の臨床経過は多様性に富んでおり一概に把握するのは難しく、臨床経過を正しく示したグラフ表現モデルには高い臨床的な需要があると考えている。該当モデルが開発及び活用されれば、診療における治療の戦略や原因論的な研究の推進が加速すると考える。平成29年度は、わずかなデータ摂動により劇的に構造化モデルが変化してしまうことが課題であったためアンサンブル学習の考えを取り入れ研究を実施した。弱学習モデルを縮約する際の、アンサンブルの理解性(comprehensibility)欠如を克服するため、複数モデルを単一モデルへと縮小する方法論(2000年Danneggerらが提案したnode-level stabilizationの変法を提案)の研究を行った。しかしながら、性能評価のシミュレーションに多大な時間が必要であると判明したため論文化には未だ至ってない。 平成30年度は、上記研究のプログラムの高速化作業を行った。並行して、本研究には直接関係しないが、樹木モデルによる層別に着目した次の2つの統計学的研究を実施した。①アンサンブル学習手法を用いて治療群とコントロール群のエンドポイントを互いに予測し、それらから算出した個人ごとの平均因果効果について分類し治療効果の高いサブグループを探索する統計学的手法の研究(2017 年Power S.らの論文にあるDifferent-Basis forrestの変法)を行った。またその後、②平均因果効果の層別推定量の推定において、層内での傾向スコアの性質を考慮した適切な層別手法を考案すべく研究を開始した。 その他、上記の研究に関連して、臨床データへの応用を予測モデル構築の安定性や効果推定に注視しつつ共同研究者と実施した。

委員歴

  • 2025年04月 - 現在   国立循環器病研究センター   倫理委員
  • 2022年04月 - 現在   Healthcare   Editorial Board
  • 2021年06月 - 2022年03月   静岡健康・長寿学術フォーラム   運営委員
  • 2020年04月 - 2020年11月   訪問看護事業所の質の確保に向けた自己評価を支援するための研究事業   WG➌データ分析システムの構築及び特徴の可視化のためのWG委員会

担当経験のある科目

  • 統計プログラミングI(SAS)(4コマ)大阪大学
  • 観察研究解析学静岡社会健康医学大学院大学
  • 医療統計学概論静岡社会健康医学大学院大学
  • 臨床試験解析学静岡社会健康医学大学院大学
  • 健康・医療ビッグデータ特論(2コマ)静岡社会健康医学大学院大学
  • 医療統計学特論静岡社会健康医学大学院大学
  • 健康・医療ビッグデータ特論静岡社会健康医学大学院大学
  • 統計プログラミング横浜市立大学データサイエンス学部データサイエンス学科

その他のリンク

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