Development of Evaluation Metrics for Survival Time Prediction Models: Improvement of C-statistics through a Bayesian Approach

• Project/Area Number: 25K13458
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 稲葉 洋介 千葉大学, 医学部附属病院, 講師 (90800201)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川崎 洋平 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90711573) ; 高橋 康平 千葉大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (41008239)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: c統計量 / 生存時間 / 予測モデル / ベイズ / 評価指標

Outline of Research at the Start

c統計量とは予測スコアの判別性能の評価指標だが、生存時間データに対して適用する際は打ち切りによるバイアスや信頼区間の過小評価といった問題を抱えている。本研究の目標は、Stress Strength modelとベイズ流アプローチを組み合わせた新たなc統計量の推定法を開発し、これらの問題を解決することである。本研究の強みは、申請者がこれまで開発してきたStress Strength modelの臨床試験データ解析への応用技術を基盤としている点にある。具体的には、確率変数間の相関を考慮し、先行研究のデータを事前情報として活用することで、より信頼性の高い推定を実現する。