ランダム化試験と実世界データの生存分析に向けたベイズ融合フォレスト

arXiv stat.ML ・ 2026-07-31

原題: Bayesian fusion forests for heterogeneous treatment effects on survival from randomised and real-world data

AI による要約

ランダム化比較試験と実世界データを組み合わせて生存アウトカムに対する異質的治療効果を推定するノンパラメトリックなフレームワークを提案する。ベイズ木アンサンブルを用いてデータの交絡バイアスを吸収しつつ、情報源間の異質性を捉える点が重要である。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv stat.ML）をご確認ください。