2021 Fiscal Year Annual Research Report
A Study of Exploratory Meta-Analysis Based on Analytic Meta-Analysis and SDA
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18H03207
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
水田 正弘 北海道大学, 情報基盤センター, 教授 (70174026)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 信夫 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (00332130)
南 弘征 北海道大学, 情報基盤センター, 教授 (80261395)
松井 佑介 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (90761495)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | SDA / コンセプト / データ統合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、これまでの研究成果を基に、基礎理論の拡充と実践的応用を目指した。具体的には、以下の事項について研究を実施した。
（１）サブグループ検出(subgroup identification)について：治療効果が顕著なサブグループを抽出する方法を検討した。この種の課題においては、治療効果の有無が短時間で判断できる場合の研究報告が中心であった。しかし、多くの場合、治療効果を評価するのに時間がかかり、生存時間が１つの尺度となる。そこで、生存時間Bump hunting法を提案し、この問題を扱った。（２）応用研究として、食物に含まれる各種脂肪酸のデータに対する次元縮小法の適用法について成果が得られた。また、ネットワークの障害の要因をシンボリックオブジェクトと設定することで、障害検知および対策に関する成果が得られた。（３）分布値データに対する検討：メタデータを分布値データとして扱う方法について検討を進めた。特に、非線形な関連性に関する尺度を活用することを検討した。非線形構造の尺度としては、21世紀の相関係数と評価されているMICおよびそれを改良した指標に着目し、非線形構造の抽出および非線形な次元縮小法の開発をした。（４）応用に関する検討：放射線治療を含む医療において、本研究の成果の応用を研究した。特に、眼底写真からの画像診断について検討を進めた。（５）理論構築に関する検討：メタ解析およびSDAにおいては、統計学をはじめとした広範囲な分野からの検討が求められる。より精緻な理論を構築した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
7本の学術論文を投稿・採録された。学術講演は、14本であった。それぞれ、本研究課題に関する重要な成果であると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究成果を基に、基礎理論の拡充と、実践的応用を目指す。具体的には、以下の事項について研究を実施する。
（１）サブグループ検出(subgroup identification)について：これまで開発してきたサブグループの列挙方法のアルゴリズムの精緻化と高速化をめざす。特に、使いやすいシステムとする。（２）特徴的な群の導出：メタ解析においてSDAの手法を適用することで、介入が効果的である群の同定を実施する。これは、COVID-19をはじめとするワクチンや治療薬の効果的な利用に寄与するものである。（３）モダルデータおよび分布値データに対する検討：メタデータをモダルデータまたは分布値データとして扱う方法について検討を進める。特に、非線形な関連性に関する尺度を活用することを検討する。これらにより、単純な基礎統計量のみならず豊富な情報を用いた解析を実施することが可能になる。（４）応用に関する検討：医療を中心に広範囲な分野における応用について検討する。特に、放射線治療および眼科分野への応用に尽力する。（５）理論構築に関する検討：メタ解析およびSDAにおいては、統計学をはじめとした広範囲な分野からの検討が求められる。これまでの理論的成果をもとに一般的な理論構築を目指す。
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