ボストン大学助教授 | ハーバード大学PhD (疫学・社会行動科学) | 大規模データを使った因果推論で健康を科学する研究者&おとん | ソーシャル・ヘルス
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Joined December 2016
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因果推論入門の講義資料を公開しました。
「なんとなく回帰分析を使っていろいろ「調整」している」
くらいの人がメインターゲットですが、傾向スコアマッチングやIPWなど手法間の違い、機械学習の応用にも少しだけ言及しました。
krsk-phs.com/entry/causalinf…
#whatif勉強会
「AIを使おうが論文の内容がよければ良い」に自分も異論はないんだけど、AIっぽさを感じる論文で内容が良いものにﾏｯｯｯｯｼﾞで出会ったことなくて、結局その「AIっぽさ」に気づけないor隠す努力ができない人はサイエンスも残念なんだろうな。
「◯◯について(研究で)証明」という表現が使われているかどうかは、サイエンスへの理解や誠実さがあるかどうかの指標としてとても感度良く機能することが知られています。
恐縮ですが、この考え方は許容できないですね・・
×「効果があるだろうと感じ研究で証明できれば」
○「効果があると感じてしまっているが、その認識自体がバイアスかもしれないし、複数の第三相試験のように誰もが納得できるほど客観的な検証を経て効果が示されずに、偏っている可能性のある思い込みや生物学的な自論による医療が世の中に蔓延しては、公衆にとっての害にはなっても利にはならない。こうした非標準医療の適切な発展に向けて粛々と研究できればと考えています。」
くらいか・・効果があると信じて研究しながら、帰無仮説に基づいた検定を行ったりする医療研究はよくある⚕️
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そうそう、AIによる査読は些末な点の修正ばかり要求してきて非効率なんだよなぁ。で、結果として全方向に配慮したエッジのない論文になるというか。最近はそんな査読コメントばかりくる。
