Semiparametric statistical theory and inference methods for efficient clinical studies

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15K15954
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Statistical science
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics
• Principal Investigator: Noma Hisashi 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (70633486)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: セミパラメトリック統計理論 / 臨床研究 / 臨床試験 / メタアナリシス / ネットワークメタアナリシス / 不完全データ / 漸近有効性 / Precision Medicine

Outline of Final Research Achievements

In clinical and epidemiological studies, improvements of statistical precision and powers are relevant problems that can influence the feasibility for these studies. In addition, in recent advanced medical studies, large-scale genome and omics data are also measured. In evidence synthesis for these studies, the statistical problems are also important. To assure scientific validity and to improve efficiency of these studies, improved statistical methods are required. We developed several effective statistical methods to address these issues.

Free Research Field

医療統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究において開発した統計手法は、臨床研究・臨床試験や、それらのエビデンス統合解析（メタアナリシスなどの手法）、大規模ゲノム・オミックス研究に、有効に活用することができ、また、いくつかの実証的評価も行っている。近年、社会の高齢化による医療費の高騰なども大きな問題になっているが、医療技術評価におけるComparative Effective Researchなどにも、意義の大きな成果を得ることができている。