Clinical AI Coding 100– category –

学習のポイント: 「因果発見」の全体像 データから「特定の矢印」を検証する因果推論から一歩進み、因果関係の「地図そのもの」を描き出す「因果発見」のアプローチと、その主要な手法を概観します。 🗺️ → 🧭 推論 vs 発見 目的の違い 因果推論は、仮定し...

学習のポイント：AIと因果推論の融合 本章では、従来の「平均的な効果(ATE)」から一歩進み、AI（機械学習）と因果推論を融合させて「個人の効果(CATE)」を推定する手法と、その臨床応用（アップリフトモデリング）について学びます。 🎯 1. The "Why" 「平...

学習のポイント：準実験的デザイン 「AがBの原因か？」という因果関係を知ることは、医療現場や政策決定で不可欠です。最強のRCTが使えない時、私たちは「準実験的デザイン」という賢い道具を使います。これらは、実世界のデータから「もしも」の比較対象...

学習のポイント：交絡（こうらく） データ分析で「真の原因」を探る際、必ず現れる「見えない敵＝交絡」。この敵の正体と、それを倒すための強力な統計的武器（層別化、傾向スコア、MSMなど）の基本戦略を学びます。 🕵️ 交絡とは？ (The Problem) 見えない...

生存時間分析の全体像 生存時間分析は、「いつ」イベントが起こるかを扱う統計手法です。医療データ特有の「打ち切り（情報が不完全な患者）」を、情報を捨てずに正しく分析するのが核心です。 ❓ なぜ必要？ 「打ち切り」データ問題 5年研究で「3年再発」...

学習のポイント 回帰分析は、原因（予測因子）と結果（アウトカム）の関係を「数式」としてモデル化し、データに基づく未来予測を可能にする強力な技術です。AIアルゴリズムの基礎でもあります。 🎯 回帰分析の核心 基本となる予測モデル 線形回帰は、連続...

学習のポイント 臨床現場の「問い」に答えるため、信頼できる証拠（エビデンス）を生み出す学問が臨床疫学です。研究デザインの強みと弱み、バイアスの回避、データを正しく測る指標を理解することが重要です。 🗺️ 研究デザイン 証拠の「強さ」を決める設...

因果推論のポイント 🧭 データから「原因と結果」の関係を見抜くための考え方を整理します。「相関」と「因果」の違いを理解し、見せかけの関係に騙されないための重要なステップと仮定を学びましょう。 ⚠️ 相関 ≠ 因果 見せかけの関係に注意 データ上で2...

学習のポイント この章では、臨床データに潜む「偶然のノイズ」から「真の効果（シグナル）」を見抜くための2大ツール、仮説検定と信頼区間を学びます。これらはEBM（根拠に基づく医療）を実践するための科学的な「作法」です。 ⚖️ 仮説検定 (The Trial) ...

学習のポイント 統計学は、データの“声”を聞くための「聴診器」です。目の前のデータ集団の姿を捉え、その背後にある大きな集団の性質を科学的に読み解き、不確実性の中でより良い判断を下すための基本作法を学びます。 📊 データの声を聞く 記述統計と可...