医学・人工知能・統計科学を融合した最適治療計画法の構築
Project/Area Number |
06J02736
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Hygiene
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
蔡 志紅 Kyoto University, 医学研究科社会健康医学系専攻, 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2006 – 2007
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2007)
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Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2007: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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Keywords | 因果効果 / 反事実モデル / 治療効果 / 線形計画法 / 因果ダイアグラム / 選択バイアス |
Research Abstract |
本年度は,「ノンパラメトリック反事実モデル」に基づく「最適治療計画法」の開発を目的とした研究を行い,次の結果を得た. (1)非逐次因果モデルに基づいて,反応変量の分散への因果的効果を定式化するとともに,その性質を調べた,その結果,非逐次的因果モデルの下では,大域的な最適な外的操作が存在せず,過度な調整によりハンティング現象が引き起こされることが明らかとなった.また,ハンティング現象を回避するための外的操作の条件を明らかにした. (2)直接効果を評価するためのノンパラメトリックな方法論を開発した.また,評価を行う際の共変量の役割を明らかにし,適切な共変量を解析に取り入れることで,直接効果の存在範囲を絞り込むことができることを示した.
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Report
(2 results)
Research Products
(11 results)