AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「サブグループ解析でAI系の手法を使えばいい」と言われまして。ただ、うちのような小さな治験サイズだと結局データ不足で信用できないのではないかと心配なのです。要するに、小さなRCTでも意味のある結論を出せるようになる手法があるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論から言うと、基礎情報（ベースライン共変量）と外部データを賢く組み合わせることで、小規模なランダム化比較試験（Randomized Controlled Trials (RCT)）（ランダム化比較試験）におけるサブグループ解析の検出力を改善できるんです。
外部データというと、過去の臨床データとか公的なデータベースのことですか。うちの現場ではそうしたものが手に入るかどうかも分かりませんが、まずはどんな考え方なのか教えてください。
はい、外部データとはまさに過去試験や観察コホート、医療記録などを指します。ポイントは三つです。第一に、RCTの小さなサンプルだけで推定すると不確かさが大きい点、第二に、ベースライン共変量が結果に強く効く場合はそれを調整すると精度が上がる点、第三に、外部データをうまく取り込めば実効サンプルサイズを増やせる点です。
これって要するに、小さな試験でも外部の良いデータと重要な変数を活用すれば、効果の差を見つけやすくなるということですか？ただし、外部データの質が悪かったら逆効果になりませんか。
おっしゃる通りです。良い着眼点ですね！そこで論文では、外部データを無批判に使うのではなく、バイアスを抑えるための「デバイアス推定器（debiased estimators）」「デバイアスド機械学習（Debiased Machine Learning (DML)）（デバイアスド機械学習）」などを提案しています。さらに、実務で問題になる「ポジティビティ違反（positivity violations）（割当確率の偏り）」に対しても対処する方法が設計されています。
ポジティビティ違反という言葉は初めて聞きました。要は、ある条件の人が実際にはほとんど試験に入ってこないような状況のことを指すのですね。現場でよくある問題で、なるほどそれを考慮しないと外部データと混ぜたときに変な結果になりますね。
素晴らしい理解です！その通りです。著者らは実務的な解として三つの推定器を示しました。一つはRCT内データだけで共変量調整する方法、二つ目は自動化されたDML推定器、三つ目は較正（キャリブレーション）を行うDML推定器です。これらは使う場面や外部データの質に応じて使い分けられます。
投資対効果の観点から聞きたいのですが、これをやるとどれくらい現場の工数が増えて、どれくらい結論の確度が上がる見込みでしょうか。現場の負担と得られる価値のバランス感が知りたいです。
良い質問です。ここも要点を三つで整理しますね。第一に、初期コストはデータ収集と前処理、外部データの検証にかかるが、既存のデータ資産を使えば抑えられる。第二に、解析は既存の統計ソフトと機械学習ライブラリで実行可能で、専門家による実装は1プロジェクト単位で現実的である。第三に、シミュレーションでは検出力（power）が一貫して改善しており、特に予後を強く予測する共変量が利用できる場合に顕著に効果が出るという点です。
なるほど、コストはかかるが得られる信頼度も上がる。これなら経営判断として検討に値します。では、最後に私の言葉で整理していいですか。要は、ベースラインの有力な予測変数と適切に検証された外部データを、バイアス補正法で慎重に取り込めば、小さいRCTでもサブグループの違いを見つけやすくなる、ということですね。
その通りです、田中専務。素晴らしい要約ですね！大丈夫、やれば必ずできますよ。次は実務的な導入設計を一緒に考えましょう。
