拓海先生、最近部下が「RCTのデータでAIに治療を推薦させるべきだ」と言っておりまして、しかし現場を見ると検証の証拠が全部そろっているわけではないと聞きました。こういう欠けたデータで本当に信頼できる推薦が作れるものなのでしょうか。投資対効果の観点からも判断材料が欲しいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、これは想像以上に実務的な問題ですから対処法がありますよ。今回の論文はランダム化比較試験（RCT: Randomized Controlled Trial）データに含まれる「割り当てられた治療だけに対する検証結果しかない」状況でも、別の治療の効果を推定して推薦できる方法を提示しています。要点を三つで言うと、1) 欠けた検証証拠を扱う手法、2) 反事実（counterfactual）を用いた検証の枠組み、3) RCTデータでの学習と検証を両立させる工夫、です。安心してください、一緒に噛み砕いて説明しますよ。
これって要するに、実際にその治療を受けた患者が少なくても、別の治療を受けた患者のデータから“もしあの患者が別の治療を受けていたら”という推定ができる、ということですか？それで現場に導入しても安全かどうかの判断につながるのですか。
いい理解です、ほぼその通りです。反事実（counterfactual）というのは「もし別の選択をしていたらどうなっていたか」を推定する考え方で、臨床では実際に観察されない治療結果を推定するために使えます。論文はその推定を不偏に近づけつつ、学習データと検証が混ざってしまう漏洩（leakage）を避ける工夫も示しています。投資対効果という観点では、導入前にどの治療が期待値として上回るかの根拠を整えられる点がメリットです。
なるほど。ただ現場での不安は「RCTの割り当てで本当にランダムになっているのか」「学習時に使った情報が検証に混じってしまっていないか」です。実務的にはその辺りが曖昧だと説得できません。現場の医師や管理者を納得させるためのポイントは何でしょうか。
素晴らしい質問です。現場を納得させるには三点セットで説明すればよいですよ。1) データの出どころとランダム化の担保、2) 反事実推定の方法とその検証（例えばアラインメントと呼ぶ評価手順）、3) 予測の信頼度をどう扱うか、の三点です。論文ではこれらに対して具体的な評価プロトコルを示しており、特に検証証拠が欠ける場合の評価方法が工夫されていますよ。
検証の話が出ましたが、現実には「ある治療について患者数が少ない」ことも多いのです。そういう場合はどうやって推定のバイアスを抑えるのですか。信頼区間とかは計算できますか。
その点も重要ですね。論文では、少ない患者群に対しては平均差を訓練セットで調整するような補正を導入し、さらに予測の不確実性（confidence）を後処理で取り込む将来の拡張を論じています。現状はまず期待改善量（expected treatment outcome）の調整推定を行い、それを比較して推薦を作りますが、信頼度をどう扱うかは今後の課題だと明言しています。つまり現場運用では低サンプル数の治療には慎重な扱いルールを設けることが必須です。
分かりました。最後に確認ですが、これをうちのような現場に持ち帰るとき、最初に何を整えれば良いですか。データの準備やガバナンスで注意点を教えてください。
大丈夫、一緒にできますよ。準備するのは三つで十分です。まずデータの追跡性を確保すること、次にどの治療がどの患者に割り当てられたかのメタデータ（割り当て根拠やプロトコル）を整理すること、最後に運用上の意思決定ルール──例えば信頼度が低ければ専門家レビューを必須にする──を定めることです。これができれば論文の手法を現場で段階的に評価していけますよ。
なるほど、つまり要するに「RCTの既存データから反事実を推定し、欠けた検証証拠を補って治療の期待値を比較する仕組みを作る。信頼度やサンプル数の差は運用ルールで補う」ということですね。よく分かりました、まずはデータの整理から始めます。
