役職

大学院先進理工系科学研究科 准教授，情報科学部担当，AI・データイノベーション教育研究センター 研究員　併任

略歴

主な研究内容

私は, 医学データの統計解析手法の応用を主に行っています. 近年では, データ収集法やデータ分析ツールの向上によってビッグデータの収集・分析が可能となり, よりパーソナライズされた治療法の確立が期待されています. その中でも個人を追跡してデータを収集する経時データは, 「個人差」を捉える為の重要なリソースとなります. このような経時データを分析するには機械学習を用いて高い予測率が得られるモデルを確立する方法やモデリングを行って個人差の生じるメカニズムを説明するアプローチ等, 多岐に渡って存在します. 私の研究では, これらの多様な統計学的手法を用いて経時データの特徴やメカニズムを解明していくこと, さらには統計学的手法を応用していくことで生じた問題点から新たな統計開発手法を開発していくことも目標にしています.

主な研究業績

査読付き論文

• Monden, R., Wardenaar, K.-J., Stegeman, A., Conradi, H.-J. & de Jonge, P. Simultaneous decomposition of depression heterogeneity on the person-, symptom-and time-level: the use of three-mode principal component analysis. PloS One, 10 (7), e0132765, 2015. DOI: 10.1371/journal.pone.0132765
• Monden, R., Stegeman, A., Conradi, H.-J., de Jonge, P. & Wardenaar, K.-J. Predicting long-term depression outcome using a three-mode principal component model for depression heterogeneity. Journal of Affective Disorders, 189, 1-9, 2016. DOI: 10.1016/j.jad.2015.09.018
• Monden, R., de Vos, S., Morey, R., Wagenmakers, E.-J., de Jonge, P. & Roest, A.-M. Toward evidence‐based medical statistics: a Bayesian analysis of double‐blind placebo‐controlled antidepressant trials in the treatment of anxiety disorders. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 25 (4), 299-308, 2016. DOI:10.1002/mpr.1507
• Monden, R., Roest, A.-M., van Ravenzwaaij, D., Wagenmakers, E.-J., Morey, R., Wardenaar, K.-J. & de Jonge, P. The comparative evidence basis for the efficacy of second-generation antidepressants in the treatment of depression in the US: a Bayesian meta-analysis of Food and Drug Administration reviews. Journal of Affective Disorders, 235, 393-398, 2018. DOI: 10.1016/j.jad.2018.04.040
• Monden, R, Rosmalen, J.-G, Wardenaar K.-J, Creed F. Predictors of new onsets of irritable bowel syndrome, chronic fatigue syndrome and fibromyalgia: the lifelines study. Psychological Medicine, 52 (1), 1-9, 2020. DOI: 10.1017/S0033291720001774