ベイズ因果推論と決定理論に基づくリアルワールドデータの利用

• 研究課題/領域番号: 24K20739
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 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: 大東 智洋 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (90980863)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 臨床試験 / ベイズ因果推論 / ベイズ決定理論 / リアルワールドデータ

研究開始時の研究の概要

近年の医薬品開発では，リアルワールドデータを利用して，臨床試験を効率化することが注目されている．本研究では，新規試験がランダム化比較試験で，対照群データにリアルワールドデータを組み込む状況を想定する． リアルワールドデータと対照群データの間には，データ収集時期などの違いが存在し，未測定交絡因子の働きを示すことがある．本研究では未測定交絡因子に相当する影響を考慮するために，両データの間に存在する「アウトカムの分布の違い」と「共変量の分布の違い」をベイズ因果推論の枠組みで対処する解析手法を構築し，その解析手法を用いる際の試験デザインをベイズ決定理論の枠組みで構築することを目指す．