研究課題
基盤研究(C)
医療ビッグデータの基盤整備と医療費削減に対する社会的要請を背景に、より効果の大きな患者に治療を限定する「個別化医療」への期待が高まっている。しかし、日常診療では、いったん開始した治療を患者個人にどう適応させて継続・修正するのかも実際的な「個別化医療」の問題である。本研究は「統計的因果推論」の理論を軸として、データ取得の方法（臨床試験デザイン）と解析手法から後者の要請に応えるものであり、個別化医療の文脈で高いエビデンス供出力を維持しながら、研究対象人数・コスト面で実施可能性の高い研究方法の普及を目指す。
本研究では、個別化医療の確立に向けた統計学的なアプローチの一つとして「動的な治療レジメン」に着目し、レジメン不遵守に対して頑健な解析手法と治療レジメンの変更が最適な治療選択に与える影響を最小化する試験デザインの開発を目的に研究を行った。本研究では主に、（1）傾向スコア解析の理論整備、（2）変数間に複雑なフィードバック構造を持つ繰り返し測定データによる直接効果推定手法の提案と評価、（3）動的治療レジメンを応用した臨床研究のデータ解析、（4）g-公式の性能評価を行った。
データに基づく個別化医療の達成に向けたアプローチの一つである「動的治療レジメン」に関する解析手法の理論的基盤は未だ広く議論されているわけではない。本研究課題における、複雑なデータ構造における統計的因果推論を土台とした手法開発によって、傾向スコア解析（複雑なフィードバック構造データ解析で中心的役割）の理論整備、直接効果（複数変数への複雑な介入の定式化）、g-公式（広範な因果効果の一般化された識別公式）の理論検討につながった点で学術的意義を有する。さらに、がん臨床試験やCOVID-19の観察研究データ解析への適用により緊急性の高い疾患への医学的知見を創出することにもつながった。
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