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サスメドが目指すもの
Sustainable Medicine
わたしたちは、現代の医療を取り巻く課題に対して、独⾃の視点と技術⼒を発揮し、これからの社会のスタンダードとなる「持続可能な医療」を実現します。
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Vision持続可能な医療
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Mission患者・医療システムへの貢献
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Valueサイエンスと専門性の融合
サスメドの行動指針
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常に社会的意義を考える
単なる「意義(価値)」ではなく、社会的な意義を大切にしましょう。
社会とは、現在、そして未来の世の中、患者さん、医療従事者、取引先企業、家族、自分自身だと考えます。自分の仕事は、社会にとってどんな価値があるのか、どんな意味があるのか、そこを想像するところから始めましょう。
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本質的な成果にこだわる
本当の課題、あるべき姿、サスメドだから提供できる価値にこだわりましょう。
みんなの時間は有限です。私たちが解くべき本質的な課題を特定し、サスメドが社会に提供する価値を極大化することに集中しましょう。
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プロフェッショナルとして尊重する
それぞれの専門性をフラットに補い合い、磨き合うことで、さらに大きな成果を実現しましょう。
異なる専門性を持ったメンバーだけど、目指すゴールは同じはず。同僚をプロとして尊重し、上下関係や馴れ合いではない、緊張感を持ったチームワークでより大きな成果へとつなげます。
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成長を楽しむ
サスメドが切り拓く挑戦的な環境を利用し、その中で、自身の成長を追求しましょう。
安易に困難や面倒を避けようとせず、正面からぶつかって、楽しみながら乗り越えて、サスメドという場を使って自分自身を成長させていきましょう。チャレンジする姿勢は、きっとメンバーからの共感と支援を呼び寄せます。
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客観的に考え、主体的に動く
科学的思考を大切にするサスメドでは、事実に基づく説明が何よりも求められます。
その一方、一見矛盾するようですが、実際に物事を動かすタイミングでは「自分ごと」として動き出す情熱も必要です。
サスメドのカルチャーデック
働く人々
企業・プロダクト
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概要
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治療用アプリ・デジタル治療
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ブロックチェーンによる臨床試験の効率化
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業務提携
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スズケン
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住友商事
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沢井製薬
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日本ケミファ
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EPS ホールディングス
「ブロックチェーン技術」を活用した治験業務の効率化
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シミックホールディングス
デジタルセラピューティクス開発支援
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募集職種
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エンジニアリング
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データ分析
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臨床開発
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デザイン
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ビジネス
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コーポレート
研究開発活動/ 論文(一例)
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治療用アプリ/ デジタル医療
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Ochi, Eisuke, et al. "Cardiorespiratory fitness in breast cancer survivors: a randomised controlled trial of home-based smartphone supported high intensity interval training." BMJ Supportive & Palliative Care (2021).MORE
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Shimizu, Yoichi, et al. "Study protocol for a nationwide questionnaire survey of physical activity among breast cancer survivors in Japan." BMJ open 10.1 (2020): e032871.MORE
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Tsuji, Katsunori, et al. "Effect of home-based high-intensity interval training and behavioural modification using information and communication technology on cardiorespiratory fitness and exercise habits among sedentary breast cancer survivors: habit-B study protocol for a randomised controlled trial." BMJ open 9.8 (2019): e030911.MORE
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ブロックチェーン
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医療データ解析
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鈴木一洋, et al. “がん診療統合データベースシステムにおける機械学習を用いた NCD 術式の予測可能性の検討." 医療情報学 Vol.40 No.5 (2021): 257MORE
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市川太祐. "機械学習を活用したリアルワールドデータからの継続的なエビデンス創出 (特集 医薬品マーケティングにおけるデジタルトランスフォーメーション: その変革の実際)." Pharm stage 20.5 (2020): 6-11.MORE
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上野太郎. "ブロックチェーン技術を用いた臨床開発." Pharm stage 20.5 (2020): 71-76.MORE
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Inoue, Tomoo, et al. "XGBoost, a Machine Learning Method, Predicts Neurological Recovery in Patients with Cervical Spinal Cord Injury." Neurotrauma Reports 1.1 (2020): 8-16.MORE
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