本論文では、がん治療における個別化意思決定支援のための課題と解決策について述べている。
まず、現在多く開発されている予測モデルは、過去の治療方針に基づいて構築されているため、新しい治療方針を提案する際の価値を評価できないことを指摘している。予測精度が高くても、実際の治療意思決定に役立つとは限らない。
そのため、因果性に基づいたモデル構築が重要であると述べている。具体的には、仮想的な介入下での予測モデルを構築し、それを用いて治療方針の評価を行うことが重要である。この際、観察データを用いる場合は交絡因子の調整が必要となる。
また、クラスターランダム化比較試験やRCTデータを用いた検証方法についても説明している。個別の患者の価値観を考慮した評価の重要性も指摘している。
最後に、因果性に基づいたモデル構築の難しさと、クラスターRCTの実施が困難な場合の代替手段としての因果推論手法の活用について述べている。
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