【WT2】因果フォレスト入門

【企画趣旨】

臨床疫学における多くの研究では、対象となる治療や要因の効果はすべての人に均一ではなく、異質な治療効果（heterogeneous treatment effect）を評価することが重要であると考えられています。従来の回帰モデルや傾向スコア法では、これらの個人ごとに異質な治療効果を捉えるのは難しく、近年、この問題を解決するための柔軟な機械学習の方法として、因果フォレスト（causal forest）という方法が開発されました。本講演では、最新の国際医学誌に公表された応用事例を紹介しつつ、因果フォレストの原理と活用方法、そのエビデンスの読み解き方について、平易に解説します。

【演者】

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  野間 久史

略歴：

情報・システム研究機構統計数理研究所教授。2011年、京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻修了。博士（社会健康医学）。情報・システム研究機構統計数理研究所助教，准教授を経て、'23年より現職。鳥取大学医学部附属病院教育研究顧問，昭和医科大学臨床疫学研究所客員教授などを兼務。先端的なデータサイエンスの研究・振興に取り組むとともに、全国の大学や研究機関において、臨床研究の教育・コンサルテーションを行っている。