救急集中治療RCT再評価:ベイズ統計と機械学習による隠れた有効治療・治療対象の発掘

• Project/Area Number: 25K13500
• 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: Department of Clinical Research, National Hospital Organization Mito Medical Center
• Principal Investigator: 堤 悠介 独立行政法人国立病院機構水戸医療センター(臨床研究部), なし, 医長 (50627320)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 土谷 飛鳥 東海大学, 医学部, 准教授 (20530017) ; 辻本 康 昭和医科大学, 医学部, 兼任講師 (20921919)
• 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: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 救急医学 / 機械学習 / ベイズ統計 / RCT

Outline of Research at the Start

ランダム化比較試験(RCT)は治療の有効性評価の標準的手法であり救急集中治療領域でも多数のエビデンスが構築されている。しかし、従来の頻度論的解析は検出力不足や個別治療効果の異質性考慮に限界があり、真に有効な治療の見逃しや個別化医療の障壁となっている。本研究は救急集中治療領域の過去10年間の RCT をベイズ統計と機械学習で再評価し新たな知見を得ることを目的とする。Web サイトを作成し、ベイズ再解析と異質性検証の結果を提示し広く広報する。本研究により、従来見過ごされていた有効治療や最適治療対象集団が特定され、救急集中治療領域の個別化医療の発展に貢献できる。