| 研究課題/領域番号 |
15K15954
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
野間 久史 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (70633486)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | セミパラメトリック統計理論 / 臨床研究 / 臨床試験 / メタアナリシス / ネットワークメタアナリシス / 不完全データ / 漸近有効性 / Precision Medicine |
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| 研究成果の概要 |
臨床研究・臨床試験を実施する上では、一般的に大きな費用と労力が必要となり、統計的な評価における推定精度・検出力の改善は、研究の実施可能性を左右することにもなる重要な問題となる。併せて、近年の先端医学研究では、ゲノム・オミックスレベルの大規模データも測定されるようになっており、これらの研究では、さらに膨大な実験コストが必要となる。また、同様に、これらの問題解決は、それらのエビデンス統合解析にも重要な問題となる。医学研究全般の科学的妥当性の保証と研究効率の向上のために、これらの基盤的方法論を整備することは重要な課題であり、本研究では、それらの研究開発に取り組んだ。
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| 自由記述の分野 |
医療統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究において開発した統計手法は、臨床研究・臨床試験や、それらのエビデンス統合解析（メタアナリシスなどの手法）、大規模ゲノム・オミックス研究に、有効に活用することができ、また、いくつかの実証的評価も行っている。近年、社会の高齢化による医療費の高騰なども大きな問題になっているが、医療技術評価におけるComparative Effective Researchなどにも、意義の大きな成果を得ることができている。
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