Tag: JPN Student D4G

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パブリックデータを使った子宮頸がんを取り巻く日本の状況の可視化

2021年11月、国が一時停止している子宮頸がんを防ぐHPV(ヒトパピローマウイルス)ワクチンの積極的な接種の勧奨の再開が厚生労働省の専門家による検討部会によって正式に承認されました。このHPVワクチンは世界保健機関(WHO)がその接種を推進しており、日本をはじめとして多くの先進国では公的接種とされています。この記事はData for Good活動の一環として、パブリックデータを用いて問題を可視化することで、子宮頸がんに対する認知や関心をより持っていただき、今後のHPVワクチンの普及につなげることを目的としています。   子宮頸がん 子宮頸がんのほとんどはヒトパピローマウイルス(HPV)というウイルスの感染が原因となり子宮の頸部に発生するがんの一種です。感染の経路は主に性的接触によるものであり、成人女性の大部分はHPVに感染するとされています。HPVに感染してもその多くは自然に消失しますが、一部は頸部の細胞が異常な変化を起こした子宮頸部異形成というがんの前段階(前がん病変)になります。そしてさらにその一部が数年から10年ほどで悪性腫瘍へと進展し、子宮頸がんを発症します。この子宮頸部異形成(前がん病変)の早期段階では自覚症状はほぼなく、病変を発見するためには子宮頸がん検診を受けることが必要ですが、自覚症状があまりないために検診を受けた段階で既に進行がかなり進んでしまっているケースもあります。 国立がん研究センターがん情報サービスは国立がん研究センターが運営している公式サイトであり、日本国内のがんに関する統計情報ががん種別に公開されています。今回はその統計情報の中から、子宮頸がんに該当するデータ(がん種:子宮頸部)を抜き出し、無料で利用可能なSAS OnDemand for Academicsを利用して可視化を行いました。日本での死亡者数は2019年度時点で年間約3,000名、罹患者数は2018年時点で約11,000名ほどとなっており、下図のように増加の一途をたどっています。 出典:国立がん研究センターがん情報サービス「がん統計」(人口動態統計) より作成 ま子宮頸がんの罹患者数は2009年~2018年(最新)まで10年連続で1万人を超えており、罹患者数は30歳頃から増え始め現在は45-49歳が最も罹患が多い年代層となっています。また罹患する年齢層が若年化していることも危険視されています。子宮頸がんに対して我々ができることは以下の二つです。 子宮頸がん検診を受けること(発見) HPVワクチンを接種すること(予防) 私たちにとって重要なことは、2年に1度の受診が推奨されている子宮頸がん検診によって異形成(前がん病変)を早期に発見すること。そして検診と同様に重要ことが、HPVワクチンを接種し対応するHPVの感染を防ぎ、子宮頸がんとなるリスクを下げることです。   HPVワクチン 子宮頸がんの原因となるHPV(ヒトパピローマウイルス)は現在100種類以上の存在が知られており、そのうちのいくつかは子宮頸がんを引き起こしやすいハイリスク型に分類されます。HPVワクチンにも様々なタイプがありますが、日本では定期接種の対象となっているのは2価(サーバリックス)と4価(ガーダシル)のワクチンで、接種することでおおよそ50~70%程の感染を防ぎ子宮頸がんになるリスクを減らすことが可能です。また2021年2月24日からは9価ワクチンも日本での取り扱いが開始されましたが定期接種の対象ではないため自費での接種となっています。     「接種の積極的な勧奨」について HPVワクチンは下図のようにいくつかの事業、法案の後押しもあり、その対象となる年齢の女性へ接種の積極的な勧奨が行われていました。しかし公費での定期接種開始後に副反応の報告が相次ぎ、副反応と接種との因果関係や、その頻度、海外での詳しい実態調査が必要とされ、厚生労働省は約半年間をめどに「接種の積極的な勧奨」の一時中止という決定を2013年6月に下しました。当初は半年間がめどとされていたものの、一時停止はその後も続き、ワクチンの有効性が様々な研究により示され2021年11月に接種の積極的な勧奨の再開が正式に決定されるまで約8年の月日がかかりました。 専門家らの研究結果によると、接種の積極的な勧奨が一時停止されるまではおおよそ70%であった定期接種の対象年齢での接種率もこの一時停止により現在は1%未満にまで落ち込んでしまっています。論文のデータをもとに出生年ごとのワクチン接種率を可視化したものが下図です。 Nakagawa S, Ueda Y, Yagi A, Ikeda S, Hiramatsu K, Kimura T. Corrected human papillomavirus vaccination rates for each birth fiscal year in Japan. Cancer Sci. 2020;111(6):2156-2162. doi:10.1111/cas.14406 より作成

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第五回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは”Data for Good”を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しています。このコミュニティは、Data For Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを体験する場として設立されました。今回紹介する勉強会も、その活動の一環です。詳しくは「Data for Goodを通じて"本物の"データサイエンティストになろう!」の記事をご覧ください。活動の様子についてはFacebookにて共有していますので、そちらもご参考にしてください。 五回目の勉強会では海洋汚染をテーマに、Data for Goodの活用事例から課題設定の部分を学びました。また、今回は初めてオンラインでの開催をしましたので、その様子もお伝えしたいと思います。   海洋保護に向けたD4Gの取り組み/マイクロプラスチック問題 SDGsの一つに“海の豊かさを守ろう(LIFE BELOW WATER)”という項目があります。日本でも2020年7月からスーパーやコンビニエンスストアにてレジ袋の有料化が始まりました。その背景の一つにはマイクロプラスチック問題があります。コミュニティのメンバーがこのテーマでData for Goodに取り組んでいるので、今回はその活動について共有しました。 マイクロプラスチック問題とは、特に海洋環境において微小なプラスチック粒子が海洋生物に対し悪影響を及ぼしてしまうことです。また生物濃縮により海洋生物だけでなく、人間にも間接的に影響があります。レジ袋の有料化や製品へのスクラブ等使用の規制の動きが世界的に進んでいます。環境保全にいち早く取り組んでいる海外の先進諸国のデータをもとに、今後日本にも導入するべき取り組み、推進していくべき取り組みを明確にしようというのが今回の活動目的になります。 今回の勉強会の活動紹介では、この問題の現状と最新の研究、既に行われている取り組みの効果検証について取り上げました。意思決定の場に置いて、ある施策が目的とするものに対して効果があるのかどうかは非常に重要です。特にマイクロプラスチック問題のように規模が大きい問題に対してはその効果の大きさだけでなく、費用対効果にも注目しなければなりません。しかし、効果の推定には比較実験が必要になりますが多くの場合それは存在しないため、自然実験という考え方を用いてアプローチしていきます。 詳細については今後このブログの中でご紹介していきます。   海洋プラスチック汚染問題をデータで解決する 今回は、コミュニティーメンバーがテーマとして活動している「海洋汚染」に関連して、オランダに拠点を置く非営利のエンジニアリング環境団体 The Ocean Cleanupの事例を紹介しました。 The Ocean Cleanupは、太平洋で無人のゴミ回収装置であるクリーンアップシステムを開発しています。その運用においてある課題が浮かび上がりました。太平洋には多くのプラスチックが集まっているとされる「太平洋ゴミベルト」と呼ばれるエリアがありますが、その範囲は非常に広大かつ陸地から遙か遠くにあります。システムを運用する費用を考慮して、効率的にゴミを回収するにはどうすればよいでしょうか。この課題に対して、The Ocean Cleanupではビッグデータを用いて太平洋ゴミベルトの可視化を行いました。 調査団はこれまでの海洋研究の知見とともに、独自に大規模な調査を行いました。太平洋ゴミベルトのサイズ・位置・プラスチックの量・プラスチックの分布と4つの可視化の観点などから進められてきました。 プラスチック汚染は複雑で大規模な問題であるため、包括的で大掛かりな解決策が必要となります。そのため、データサイエンスの活用によって、問題を理解し効率よく解決するための知見が得られます。クリーンアップシステムでは、監視カメラや衛星との交信による位置情報から実際のシステムの動きや回収度を確かめることができます。ビックデータによる分析結果だけでなく、実際のパフォーマンスデータから得られた知見からより良いシステムの構築が現在も行われ続けています。 以上の話を踏まえて、最後に参加者同士でディスカッションを行いました。自分たちの生活と繋げて考えたり、事例の中で興味深かった点についてお互いに話すことが出来ました。また、海洋保護をテーマに今後活動していく上で考えるべき点についても触れながら議論を進められ、有意義な時間になりました。 今回は初めてのオンライン開催でしたが、オンラインであることの良さを活かして定期的に勉強会を企画するとともに、次回から更に質の高い勉強会をつくっていきたいと思います!   コミュニティメンバー募集中! SAS Japan Student Data for Good

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第四回Data for Good勉強会 活動レポート

SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good Community」を運営しています。このコミュニティは、Data for Goodを題材にデータサイエンスの一連の流れを体験する場として設立されました。今回紹介する勉強会も、その活動の一環です。詳しくは「Data for Goodを通じて"本物の"データサイエンティストになろう!」の記事をご覧ください。 四回目の勉強会ではFood Bankをテーマに、データを活用した課題解決の手法を学びました。 Food Bank   Food Bankとは、品質に問題がないにもかかわらず市場で流通出来なくなった食品を、福祉施設などに提供する活動のことです。この取り組みは食に困っている人の支援だけでなく、食品ロスの削減の一翼も担っています。しかしながら、Food Bankの高頻度の利用は自立を妨げることにも繋がりかねず、利用者への適切なサポートが多くのFood Bankで課題となっています。 イギリスのHuddersfieldを拠点とするFood BankのThe Welcome Centre(TWC)もその一つです。利用者のある一部は、日を追うごとにパントリーの訪問回数が増え、依存度を増していくことがTWC内で問題となっていました。とは言うものの、沢山の利用者がいるの中で「誰がFood Bankに依存しているのか」を調査するのは非常に労力のかかる作業です。そこでTWCはDatakind社と共同のプロジェクトを開始し、Analyticsを用いて効率的に依存性の高い人を発見し、優先的なサポートを施すことに挑戦しました。このプロジェクトでは、実際に Food Bankへの依存性を推定する機械学習モデルの構築 依存性の高い人にフラグを立て、優先して支援すべき利用者を可視化する ことに取り組んでいます。詳しい内容はDataKind社の事例紹介(英語)をご覧ください。 解くべき課題を設定する これらの事例を踏まえ、私たちのコミュニティが「日本のFood Bankの課題」に取り組む場合、解くべき課題は何か・解決するために誰のどのような意思決定が必要か・どのようなデータが必要か、ディスカッションを行いました。 議論を進めていく中で、さまざまな意見が飛び交いました。その中には、「寄付を受けた食料品を完璧に消費するために、新規パントリーを出店する際の食料品の需要予測が必要ではないか」や「限られたボランティアの中で食品配送ルートの改善が大きなインパクトをもたらすのではないか」といった意見が出ました。ディスカッションをすることで、自分では思いつかない新鮮な発想に触れることができたり、テーマに広がりを持たせられることを感じました。アナリティクスの結果を活用するアクションを考えるための「課題設定」を実際に体験できた勉強会になりました。 コミュニティメンバー募集中! SAS Japan Student Data for Good communityでは引き続き学生の参加者を募集しております。社会貢献を目指す活動を通してデータサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できます。 興味をお持ちでしたら下記の事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。 大学名 / 高校名 名前 メールアドレス

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