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応用統計学会2026年度年会において本学大学院生が優秀ポスター発表賞を受賞しました。

受賞者

創域理工学研究科　情報計算科学専攻　修士課程1年　原田　真樹

指導教員

創域情報学部　情報理工学科　准教授　安藤 宗司
創域情報学部　情報理工学科　助教　桃﨑 智隆

受賞題目

2d-BOINデザインの事後解析にパラメトリックモデルを適用した最大耐用量選択法の提案

内容

2剤併用がん第Ⅰ相試験に用いられる2d-BOINデザインにおける最大耐用量(MTD)選択の精度向上を目的とし、すべての毒性発現データ収集後の毒性発現確率の推定にパラメトリックモデルを適用する手法を提案した。従来の2d-BOINデザインでは、ベータ二項モデルにより毒性発現確率を推定し、単調性違反がある場合にはPAVAにより単調性制約を満たすよう補正しMTDを決定する。2剤併用試験では、単剤試験よりも用量組み合わせあたりのデータが少なくなるため、用量間の情報借用が可能なパラメトリックモデルの使用により推定の安定化が期待される。本研究では、コピュラモデル、ロジスティックモデル、オッズ回帰モデルの3 種類のパラメトリックモデルを検討し、MTDの正選択割合の向上を図った。シミュレーションの結果、提案手法は従来手法に比べて正選択割合が向上し、有用性が示された。以上に述べた研究成果により、応用統計学会2026年度年会 優秀ポスター発表賞に相応しいものと判断された。

受賞日

2026年5月14日

関連リンク
応用統計学会 2026年度年会
応用統計学会

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