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現代の医学研究では統計的誤りが頻発しており、専門家不足によって研究の質が十分に保証されないという深刻な課題があります。AIの時代において、この問題を解決するため、統計家だけに頼るのではなく、DSA（分布構造分析）、DAG（有向非巡回グラフ）を活用して分析プロセスを標準化することで「統計の民主化」が期待されています。この手法は、データの歪みや複雑な因果関係を可視化することで、研究の設計段階における致命的なミスを未然に防ぐ役割を果たします。高度な専門家の思考をモジュール化して現場に普及させることで、限られたリソースでも研究の信頼性と効率を両立させることが可能になります。最終的には、専門家が重要な局面のみを精査するハイブリッドな体制を築くことが、次世代の研究品質を支える鍵となります。