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[Medical Data Science 100 : S46] 操作変数と回帰不連続~交絡を乗り越える因果推論の有力なアプローチ~
学習のポイント 理想的な実験(RCT)が難しい観察データから真実を探るには、「交絡」という見えないバイアスを乗り越える必要があります。ここでは、データに隠された「偶然」を利用する2つの強力な分析アプローチ、「操作変数法」と「回帰不連続デザイン... -
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[Medical Data Science 100 : S45] 差分の差分法(DID)と合成コントロール法:政策評価の鉄板ツールを医療データで使いこなす
学習のポイント RCT(ランダム化比較試験)ができない状況でも、観察データから「真の効果」を探ることは可能です。ここでは、そのための強力な分析手法である「差分の差分法 (DiD)」と「合成コントロール法 (SCM)」の基本コンセプトを解説します。 🤔 課... -
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[Medical Data Science 100 : S44] IPTWとMSM:時間経過に伴う因果関係を捉える統計的アプローチ
学習のポイント リアルワールドデータから信頼性の高い治療効果を導き出すには、時間と共に変化する患者の状態が引き起こす「時間依存性交絡」というバイアスを乗り越える必要があります。本稿で解説するIPTWとMSMは、この複雑な問題を解決するための統計... -
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[Medical Data Science 100 : S43] 傾向スコア・マッチング入門:不揃いなデータから「真の効果」を見抜く統計学の知恵
傾向スコア・マッチングの要点 観察研究やリアルワールドデータでは、患者の背景が不揃いなため治療効果を正しく比較できません。傾向スコアは、この「不公平さ(交絡バイアス)」を乗り越え、あたかもランダム化比較試験のように公平な比較を実現するため... -
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[Medical Data Science 100 : S42] 「混ぜこぜ」のデータを解きほぐす!交絡調整の基本と回帰分析の賢い使い方
学習のポイント:交絡と回帰分析 原因と結果の関係を誤解させる「交絡」の正体と、その影響を取り除き、より正確な結論を導くための強力な統計手法「回帰分析」の仕組みを解説します。 🤔 交絡とは? 見せかけの因果関係 原因と結果の両方に影響を与える「... -
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[Medical Data Science 100 : S41] 【因果推論の実践】研究計画の羅針盤!サンプルサイズと検出力入門
学習のポイント その「効果」、本当に治療のおかげですか? この記事では、信頼できる結論を導き、研究に参加する人々の善意を無駄にしないための「サンプルサイズ設計」の重要性を解説します。研究という冒険に不可欠な羅針盤を手に入れましょう。 🧭 研... -
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[Medical Data Science 100 : S40] RWDで“理想のRCT”を再現する:Target Trial Emulation入門
学習のポイント Target Trial Emulation (TTE)は、現実のデータ(RWD)を使いながらも、理想的な臨床試験(RCT)の発想で分析することで、観察研究の信頼性を高める画期的な思考フレームワークです。 🤔 臨床研究のジレンマ 理想と現実のギャップ 理想的なRCT... -
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[Medical Data Science 100 : S39] 回帰モデルの“統一理論”!一般化線形モデル(GLM)で医療データ解析の世界を広げよう
一般化線形モデル (GLM) の学習ポイント GLMは、線形回帰の「縛り」を解き放つ強力な分析の道具箱です。データの性質に合わせて「確率分布」と「リンク関数」という部品を交換することで、YES/NOの確率やイベントの発生回数など、多様な医療データを統一的... -
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[Medical Data Science 100 : S38] がん再発や喘息発作は一度きりじゃない!「何度も起こるイベント」を追いかける縦断的分析の世界
縦断的イベント分析のポイント 従来の分析では見過ごされがちだった「初回イベント以降の物語」を読み解くための高度な手法群です。繰り返すイベント、見えない個人差、バイオマーカーの動態をモデルに組み込み、患者さんの全経過をより深く理解します。 ... -
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[Medical Data Science 100 : S37] 生存時間分析の「落とし穴」に挑む:競合リスクと多状態モデルで、もっと現実に近い未来を予測しよう
学習のポイント:競合リスク分析 生存時間分析でよく見るKaplan-Meier曲線は、複数のイベントが起こりうる状況(競合リスク)では結果を誤解させる危険があります。ここでは、その問題点と、より現実に即した分析手法の要点を解説します。 ⚠️ K-M法の「死...
