🌊臨床回帰分析とAI推論

ヘルスケアの意思決定がますますデータに基づいて行われる時代において、回帰分析は臨床医と研究者双方にとって最も強力なツールの一つとして登場しました。転帰の予測、交絡因子の調整、生存時間のモデリング、診断能の理解など、回帰モデルは生のデータを臨床的洞察へと変換するための統計的な基盤を提供します。

🧠AI推論

しかし、単純な線形回帰から、Cox回帰、ポアソンモデル、関数データ解析といったより高度なモデルまで、手法が多様化する中で、これらのツールがどのように関連し、異なり、相互に補完し合うのかを見失いがちです。各モデルは、連続測定、カテゴリカルな転帰、反復観測、潜在変数などを扱うかどうかにかかわらず、独自の目的を果たします。

この投稿では、臨床での利用事例、転帰の種類、方法論的な複雑さに基づいて回帰モデルを分類するための構造化されたアプローチを紹介します。その目的は、ランダム化比較試験を分析する場合、大規模なEHRデータを探索する場合、診断精度研究を設計する場合など、適切なツールを選択するための実践的な参考点を提供することです。

連続アウトカム回帰、生存時間モデル、検証的分析、潜在変数アプローチといった概念的なグループにこれらの方法を整理することで、統計的な選択を研究目的とより良く整合させ、臨床所見の解釈可能性と影響力を向上させることができます。

回帰モデルの全体像を理解することは、単なる統計的な演習ではありません。それは、より透明で、正確で、実行可能なヘルスケア研究への一歩なのです。