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機械学習と因果関係の流れを学ぶ

2021年9月4日  ドクター寄稿

今回は少し毛色が変わりますが、米イエール大学の成田悠輔先生にアルゴリズムと因果関係のことについて教えていただきました 今日のポイントは まずアルゴリズムは自然実験(介入試験・RCTとして考えることができる) 数学的モデリングから因果関係を考える、そして多次元化 政策例から少しイメージを沸かして、頭を働かす の3本立てで参ります! 1. アルゴリズムは自然実験か? 成田悠輔先生 (以下 : 成田) まず抽象的なコンセプトを理解してもらいたいと思います。意思決定Zを行うためにアルゴリズムを用いているとします。このアルゴリズムは様々な入力変数Xを用います。その場合、他のすべての変数は定義上、意思決定Zに影響を与えないということになります。つまり、Zはあらゆる要因から独立ということになります(図1)。 図1. いきなり追いつくのが大変ですが、このような理解でよいか、例を挙げて考えたいと思います。 心房細動の抗凝固療法の適応はCHADS2-VASCスコア(アルゴリズム)を用いて、抗凝固療法を行うかどうか(Z)を決めている場合には、Zは操作変数として他のあらゆる要因から独立しているという理解。そし...