人の疾患を研究対象とする医学研究は、疾患メカニズムの解明から、疾患の予防法、診断法、治療法などの医療技術の開発、さらに、社会での医療技術の適正使用に向けた研究と、とても広範かつ多岐に渡ります。しかしながら、医学研究の大半は、極めて複雑な生体メカニズムと大きな個体差、さらに、測定を含めた研究方法の限界に由来する大きな不確実性の問題に直面しています。私たちの研究室は、医学研究や医療現場で観察される不確実な現象の背後にある真実を帰納的に推論し、不確実な現象を予測するためのデータサイエンスの方法論と実践について研究しています。その中核には、様々な医療技術の有効性・安全性のエビデンスの獲得に欠かせない医療統計学（biostatistics）があります。さらに、今後の「集団から個人」に向けた医療の実現に向けて、機械学習やAIの適用による診断の精密化と個別化予防・治療を評価するための新たなデータサイエンスの枠組み・方法論が必要となります。医学研究のタイプや疾患領域を問わず、様々なデータサイエンスの問題に横断的に取り組むことが私たちの研究室のユニークなところです。

研究・教育について

私たちの研究室での研究テーマは、人を対象とした医学研究のデザインとデータ解析全般です。
現在進行中の方法論研究のテーマ（一部）：

• 自己対照研究や要因研究における治療効果の異質性解析
• 臨床試験の適応的デザインと治療効果の推定
• データ駆動イベント後の選択的推論
• 医薬品の用量探索における能動学習、適応的実験計画の応用
• 転移学習を用いた外部コントロールの活用
• 脳画像データの階層・潜在構造モデリング
• 類似研究セットを用いたベイズ流情報借用メタアナリシス
• AI医療を含めた個別化医療の信頼性、臨床的有用性の評価

以上の方法論研究とは別に、様々な疾患領域の研究者との共同研究を多く行っています（医学・医療におけるデータ科学の実践）。

研究業績

1. Seno K, Igeta M, Matsui K, Dimon T, Matsui S. Statistical and machine learning methods for phase I dose-finding design. In Handbook of Statistics in Clinical Oncology, 4th Edition. (eds. J. Crowley, A. Hoering, M. Othus), CRC Press, in press, 2025.
2. Matsui S, Igeta M. Phase II and III clinical trial designs for precision medicine. In Handbook of Statistics in Clinical Oncology, 4th Edition. (eds. J. Crowley, A. Hoering, M. Othus), CRC Press, in press, 2025.
3. Emoto R, Igeta M, Matsui K, Ishii K, Takamura T, Matsui S. Evaluating treatment-effect modifiers using data from randomized two-sequence, two-period crossover clinical trials: Application to a diabetes study. Journal of the Royal Statistical Society, Series C, in press, 2025.
4. Emoto R, Nishikimi M, Shoaib M, Hayashida K, Nishida K, Kikutani K, Ohshimo S, Matsui S, Shime N, Iwami T. Prediction of prehospital change of the cardiac rhythm from nonshockable to shockable in out-of-hospital patients with cardiac arrest: A post hoc analysis of a nationwide, multicenter, prospective registry. Journal of the American Heart Association 2022; 11(12): e025048.
5. Emoto R, Kawaguchi A, Takahashi K, Matsui S. Effect-size estimation using semiparametric hierarchical mixture models in disease-association studies with neuroimaging data. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2020; Article ID 7482403.
6. Matsui S, Crowley J. Biomarker-stratified phase III clinical trials: Enhancement with a subgroup-focused sequential design. Clin Cancer Res 2018; 24(5): 994-1001.
7. Matsui S, Noma H, Qu P, Sakai Y, Matsui K, Heuck C, Crowley J. Multi-subgroup gene screening using semi-parametric hierarchical mixture models and the optimal discovery procedure: Application to a randomized clinical trial in multiple myeloma. Biometrics 2018; 74(1): 313-320.
8. 丹後俊郎，松井茂之（編）．臨床試験事典．朝倉書店, 2023年.
9. 丹後俊郎，松井茂之（編）．新版医学統計学　ハンドブック．朝倉書店, 2018年.
10. Matsui S, Buyse M, Simon R. (eds). Design and Analysis of Clinical Trials for Predictive Medicine. CRC Press, 2015.