VEN-DEC第II相試験（高齢AML・Allo-SCT適応患者対象）における生成AIと傾向スコアマッチングモデルの設計と検証；無作為化第III相試験に対する探索的アプローチの評価 (VenDec-AI)

同種造血幹細胞移植（Allo-SCT）適格な新規診断急性骨髄性白血病（AML）高齢患者（60歳以上、75歳未満）における「ベネトクラックス（VEN）とデシタビン（DEC）併用療法（VEN-DEC）の第II相試験」の検証のための、生成人工知能と傾向スコアマッチング手法に基づくモデルの設計。 ランダム化第III相試験の代替としての探索的アプローチの評価。

傾向スコアマッチングの目的 PSM法は、観察データを用いて治療効果を推定する際の交絡効果を軽減するために使用できます。 本分析の目的は、60歳以上の中間/高リスクAML患者においてCRを誘導し、移植と治癒の確率を高めるという点で、VEN-DEC治療プログラムが従来の化学療法治療よりも効果的であることを検証することです。

生成人工知能とプロペンシティスコアマッチング手法に基づくモデルの設計により、「同種造血幹細胞移植（Allo-SCT）適格な新規診断急性骨髄性白血病（AML）高齢患者（60歳以上、75歳未満）を対象としたベネトクラックス（VEN）＋デシタビン（DEC）（VEN-DEC）の第II相研究」の検証を行います。 ランダム化第III相研究の代替としての探索的アプローチの評価。

AIの目的 AI生成手法により、60歳以上のAML患者におけるVEN-DECの優位性の確認と、VEN-DEC第II相研究患者集団と類似した臨床的特徴を有するが60歳未満のAML患者におけるVEN-DECまたは類似治療の使用を導く有用な情報の取得を目的とします。