統計と機械学習：何が違い，臨床・研究でどう使い分けるか—「説明」と「予測」をつなぐ実践的ロードマップ—

抄録

脈管学領域では，統計学的手法に加えて機械学習を活用した研究が急速に増加している。統計は「なぜ起きているのか」を説明するのに適し（explanation），機械学習は「これからどうなるか」を予測するのに強い（prediction）。両者は対立概念ではなく目的に応じて使い分けることで，より実践的で信頼性の高い臨床研究が可能となる。本稿では臨床医が直感的に理解できるよう，説明モデルと予測モデルの違いを平易に整理し，両者を組み合わせる「ハイブリッド運用」の実践手順を，フローチャートや具体例を用いて提示する。