2020 Fiscal Year Research-status Report
機械学習による自動的変数選択をもちいた新しい治療効果推定手法の提案
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20K20247
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
加葉田 大志朗 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 特任助教 (40793435)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 因果推論 / 機械学習 / 変数選択 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題の目的と意義は，以下の通りである．
（目的１）機械学習による変数選択を伴う因果推論手法の適切な利用方法の提案
（目的２）DMLを改変したより推定パフォーマンスの高い推定手法の提案
（意義）近年，機械学習手法を用いた処置効果の推定が注目されている．しかし，本来必要な情報が機械学習によって取捨選択されること，また機械学習がデータに過適合することによって，処置効果推定値の推定パフォーマンスが低下する問題が懸念されている．この問題点を解決するために計量経済学分野においてはDouble/debiased Machine Learningなどの手法が提案されているが，臨床研究研究分野においては十分に普及していない．またそれらの手法を用いたとしても，因果推論の側面において効率的な変数選択がなされる保証はなく，どのような機械学習手法を利用するべきかについても課題が残る．本課題ではこれらの問題を解消するために，上記目的を設定し，研究を実施している．
（当該年度に実施した成果）目的１については，機械学習を因果推論手法に応用した手法のサーベイと，既出の手法に関する性能評価等を行った．目的２については，outcome-adaptive lasso等を中心に，因果推論において推定パフォーマンスを向上させることが期待される機械学習手法を中心に，DMLへの応用可能性を検討している．またそれらの手法に関して，状況依存的なパフォーマンスを評価している．これらの成果については，現在専門国際誌に投稿中である．
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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
目的１，目的２ともに，シミュレーション等の実験が概ね完了し，論文を国際雑誌へ投稿中である．現在，追加での状況依存的なパフォーマンスの評価や他手法提案の検討を行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在国際雑誌へ投稿中の内容については引き続き進める．また採録までの過程において，複数のシミュレーションについて検討する可能性がある．
また追加での手法提案についても，順次進めていく予定である．
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| Causes of Carryover |
物品購入に係る経費の誤差により差額が生じた．
次年度分と併せて利用する予定である．
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