Takeshi Emura 研究室

主宰者：Takeshi Emura
広島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医学や工学などの実際のデータ分析で生じる不完全な情報をどのように扱うかに取り組んでいます。具体的には、患者の追跡調査中に観察期間外で起こるイベント（打ち切り）や、研究開始前に既に発生していたイベント（左側打ち切り）といった複雑なデータ構造に対応する統計手法を開発しています。特に、従来の統計学では想定していない「イベント間の関連性がある場合」の分析方法に力を入れており、コピュラと呼ばれる数学的ツールを用いて、複数の現象の依存構造を柔軟に表現する方法論を構築しています。 がん患者の生存予測や臨床試験の評価など、医療応用を重視した研究を多く展開しています。遺伝子発現データから患者の予後を予測する際に、従来の方法では見落とされていた打ち切りの依存性を考慮したモデルを提案し、より正確な予測を実現しています。また、複数の治療法の効果を同時に評価する手法の開発も進めており、これらの方法は実装可能なプログラムパッケージとして実際の研究者に提供されています。 並行して、統計推定の理論的側面にも注力しています。小さなサンプルサイズの場合に最尤推定量の精度を改善する縮小推定法や、高次元データへの対応、ベイズ的アプローチによる推定など、多角的な統計的手法の開発を進めています。これらの成果は、医療統計学、信頼性工学、メタ分析など、多様な分野での実際の問題解決を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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