反事実因果モデルにもとづく標的（ターゲット）を定めた統計推測理論の統合と実践

• 研究課題/領域番号: 24K14864
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 篠崎 智大 東京理科大学, 工学部情報工学科, 准教授 (60644482)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 標的学習 / 標的試験エミュレーション / 因果推論 / 異質性効果 / 動的治療レジメン

研究開始時の研究の概要

近年急速に応用が進んでいる「標的学習」と「標的試験エミュレーション」は、医療ビッグデータを含む現代医学研究の強力なツールである。本研究課題では、両者で「標的」とされている推定対象（estimand）を同じ反事実因果モデルで記述し、数値実験とデータベースへの適用を通して柔軟性の高い標的試験による医学的リサーチクエスチョンの透明性のある定式化とあらゆる治療レジメンに対する効果推定手法の統一的な整理・開発を目標とする。複雑かつ大規模なデータベースが利用可能な現代で期待される、個別化医療をはじめとする現実的で正確なリアルワールド・エビデンス供出に繋がる方法論の展開を目指す。