[1P4-OS-1b] データセットとベンチマークの技術的・社会的な視点

[1P4-OS-1b-04] データコラボレーション解析を用いた生存アウトカムに対するハザード比推定手法の提案

〇中山 友琉¹、河又 裕士²、 豊田 明広¹、岡田 幸彦^2,3 (1. 筑波大学サービス工学学位プログラム、2. 筑波大学人工知能科学センター、3. 筑波大学システム情報系)

キーワード：プライバシー保護、データコラボレーション、傾向スコア

生存時間分析によって生存アウトカムに対する処置の因果効果を求める研究は多くなされている．因果効果の推定には周辺ハザード比がしばしば用いられる．多機関に分散するデータを集約できれば精度の良い推定が行えるが，機関を跨いだデータ共有はプライバシーの観点から難しい．プライバシーを保護しつつ傾向スコアを用いて周辺ハザード比を求める方法は複数存在している一方で，サンプルが分散した状況のみが想定されており，サンプルと共変量が分散する場合に対応した手法は提案されていない．傾向スコアの推定において，共変量の不足は正確な傾向スコアの推定を難しくする．そこで，本研究ではデータコラボレーション解析(DC解析)を応用し，サンプルだけでなく共変量が分散した場合にも対応できるフレームワークを提案し，その有効性の検証を行うことを目的とする．人工データに対する実験の結果，DC解析を用いた提案手法は，1つの機関で推定を行った個別解析よりも精度が良く，全てのデータをそのまま共有した理想的なケースである集中解析に近い結果が得られることが確認された．