実世界データを用いた臨床試験拡張のための機械学習による分布バランス調整

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Original title: Distributional Balancing with Machine Learning for Clinical Trial Augmentation Using Real-World Data

Z Ke et al., arXiv preprint arXiv:2609.23524, 2026

  • 臨床試験において、治療群と対照群の共変量（covariate）が類似していることを保証するため、機械学習を用いた新しい手法「dbml」を提案。
  • <dbml>は、実世界データ（Real-World Data）を活用して臨床試験を補強し、群間の分布のバランスを調整することを目指す。

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