異質な集団を含むデータに対する統計的学習理論を用いたモデル開発と臨床医学への応用

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K11197
• 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: 慶應義塾大学
• 研究代表者: 林 賢一 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70617274)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 医学統計学 / IDI / ROC / 欠測値 / 因果推論 / 二値回帰モデル / 生存時間解析

研究成果の概要

異質な部分集団によって構成されるデータに対し，予測力と解釈可能性を兼ね備えた統計的方法の構築に寄与することを目指した本研究の主な成果は，(1)予測力の改善指標となるIDIの改良版であるodds-IDIの開発，(2)臨床試験における諸種の状況を考慮した統計的解析法の提案，(3)異質性を考慮した生存時間回帰モデルの提案である．(1)では既存の指標を性能面で優越する結果が得られ，提案指標の理論的側面と解釈可能性を研究した．(2)では欠測などによって異質性が特徴づけられる場合の統計的解析法を研究した．(3)は潜在的な治癒群と未治癒群の混在を想定した場合の生存時間回帰モデルについて研究した．

自由記述の分野

統計科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の成果の学術的意義は，従来の統計手法では十分に対応できなかった異質性を含むデータに対する新たな視点からの解析法を提示したことである．予測力と解釈可能性を兼ね備えた新たな統計的手法の開発は，大量・複雑になるデータの特徴を人間が理解する上で重要な意義をもつ．この課題に対し，疫学や臨床試験を想定する諸種のデータについて予測精度のより高い統計モデルを開発し，またそれらのモデルの評価指標を提案した．これらの成果は，様々な分野におけるデータ分析の精度向上と新たな知見の創出に貢献し，社会全体の利益に資する可能性をもつと考えられる．