| 研究課題/領域番号 |
20K10471
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
鈴木 越治 岡山大学, 医歯薬学域, 研究准教授 (10627764)
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| 研究分担者 |
頼藤 貴志 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00452566)
篠崎 智大 東京理科大学, 工学部情報工学科, 講師 (60644482)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 因果推論 / 因果関係 / AI / 傾向スコア / 疫学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
交絡バイアスなどを制御するため、多くの疫学研究では「傾向スコア」モデルが用いられている。本研究の目的は、傾向スコアモデルの理論的問題を明らかにして、交絡バイアスなどを制御するための新たな因果推論手法を構築し、その有用性を実データで検証することである。さらに、機械学習などのAI技術も応用することで、疫学研究の質の向上に資することをめざす。
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| 研究成果の概要 |
新たな因果モデルとして提唱されているmarginal sufficient component cause modelの有用性について評価し、理論的問題や限界を考察した。また、因果メカニズムの観点からヒルの基準について考察し、因果律を評価するために、適切な因果モデルを相補的に用いる重要性を示した。さらに、因果推論の観点から介入効果を評価する指標を構築した。因果メカニズムの評価や交絡の問題について理論を構築し、AI時代における疫学の展望について考察した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は、近年注目されている因果推論手法を活用したものであり、リアルワールドデータから因果関係を評価する上で有用な理論的知見である。これらの知見は、十分原因モデルと潜在アウトカムモデルいう重要な2種類の因果モデルの対応を発展させており、傾向スコアモデルを開発する基盤となる。また、交絡バイアスなどを適切に制御し、因果メカニズムを評価するために重要な研究成果である。
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