機械学習選択の誤りに頑健な治療効果推定量の提案とリアルワールドデータへの応用

• 研究課題/領域番号: 23K17245
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90140:医療技術評価学関連
• 研究機関: 大阪公立大学
• 研究代表者: 加葉田 大志朗 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 特任助教 (40793435)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 臨床研究 / 観察研究 / 因果推論 / 機械学習 / リアルワールドデータ

研究開始時の研究の概要

治療効果を適切に評価するためには、研究対象者の患者特性を治療群間で均質にする必要がある。特に膨大な患者特性を含むリアルワールドデータなどを扱う際には、機械学習によって情報を集約する方法も提案されている。しかし、研究内容に応じた適切な機械学習手法を選択することは容易ではなく、誤った手法選択は、リアルワールドデータから得られた結果の信頼性を低下させる。この問題を解消するために、本研究課題では、幅広い状況下において、機械学習手法の選択の誤りの影響を受けにくい新しい治療効果推定量を提案する。