| 研究課題/領域番号 |
15K00044
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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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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 和歌山県立医科大学 |
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研究代表者 |
下川 敏雄 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (00402090)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 樹木構造接近法 / アンサンブル学習法 / 治療効果(treatment effect) / 生存時間解析 |
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| 研究成果の概要 |
近年，疾患レジストリデータあるいは大規模臨床試験データに基づいて，個々の患者に対する最適な治療を行うこと，すなわち，個別化医療が脚光を浴びている．このような時流のなか，治療×背景情報あるいは治療×遺伝子情報による交互作用の評価を行うための統計的方法が開発されている．さらに，近年では，治療効果(新治療と既存治療の差)を適切に予測するための統計的方法が注目されている．本研究では，上記の目標を達成するための統計的方法を樹木モデルおよびその拡張手法に基づいて開発した．
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| 自由記述の分野 |
医学統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究では，近年注目されている疾患レジストリ及び大規模臨床試験データに基づいて，治療効果を推定するための方法を開発した．このような方法は，治療効果モデル(treatment effect model)と呼ばれ，近年注目されている．一方で，医学においてニーズの高い，生存時間データにおける開発は発展途上である．本研究では，生存時間データに対する非線形回帰モデルに基づく治療効果推定の方法を開発した．これらを疾患レジストリデータに応用することで，複数の治療レジメンの中から最適な治療法をがん患者に届けることができる．
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