非構造的臨床データにおける特徴量重要度の算出手法の開発と臨床研究への応用

• Project/Area Number: 23K16327
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 日高 優 京都大学, 医学研究科, 講師 (80884311)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 特徴量重要度 / 予測モデル / 臨床データ

Outline of Research at the Start

本研究は，非構造的臨床データを用いた臨床ガイドラインに対する新たなリスク因子の検討において，特徴量重要度を正しく評価する手法を確立し，実データを用いてその有効性を検証することを目的とする。具体的には，特徴量重要度を「既存のガイドラインに新たな特徴量を加えたモデルの予測精度」と定義し，数値実験により既存法の真値からのバイアスを確認する。そして，問題点を整理した上で特徴量重要度を正しく評価する手法を構築し，抗血栓薬内服患者における内視鏡的粘膜下離術後人工潰瘍出血に関するデータを用いて適応可能性を検証する。本研究は，複雑な背景を有する患者の臨床データの解析法の確立に寄与することが期待される。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，非構造的臨床データを用いた臨床ガイドラインに対する新たなリスク因子の検討において，特徴量重要度を正しく評価する手法を確立し，実データを用いてその有効性を検証することを目的とする。令和5年度は文献検討を行い、現在使用されている特徴量重要度についてレビューし、先行研究で指摘されている特徴量重要度の問題点を整理した。その結果、本研究の目的とする臨床ガイドラインの予測モデルを再構築した際の特徴量の重要度を検討するものとしてはLOCOが定義に合致していることを確認した。そして、現在は統計ソフトに実装されているPFIとGIが主に用いられており、LOCOは医学研究で用いられた実例が少ないことが分かった。また、LOCOもPFIと同様に、特徴量同士に相関がある場合に特徴量重要度にバイアスが入ることが指摘されていることが分かり、先行研究で検討されている現象について、モンテカルロシミュレーションを行って確認した。その過程で、LOCOはPFIと比較してアルゴリズムのランダム性により数値のばらつきが大きいことが明らかになり、現在詳細を検討している。さらに、より複雑な臨床データを想定し、希少疾患や有害事象の発現を検討する研究において問題となる、予測したい事象のサンプルサイズがごく少数となる不均衡データに対する検討も進めている。医療データにおける不均衡データに適応する予測モデルの構築方法について実データを用いて検討しており、次年度に学会発表予定である。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

産前産後休暇および育児休業を取得し、一部の研究活動を行うことが出来なかったため。

Strategy for Future Research Activity

医療データを解析する際に遭遇する複雑な状況を想定したシミュレーション実験を続けて行い、医療データにLOCOを適応する際の問題点を明らかにし、その改良点を検討する。
また、本研究では実データを用いた検討も計画しており、研究協力予定の臨床医とともにデータの準備を進める。