UNOSがMITのモデルで肺配分を再設計—2023年3月9日に全国で採用

全米臓器分配ネットワーク（UNOS）は1984年以来、米国の臓器調達・移植ネットワークを運営しており、その配分方式が候補者ごとに誰に提供肺を割り当てるかを決めている。2019年、同組織は新しいポイント制度を軸に国の肺配分政策を再設計する取り組みを開始した。明示的な目標は、待機リスト上の候補者を優先する方法として、より効率的かつより公平な結果—より多くの移植、より公平な分配—を生み出すことだった。

マサチューセッツ工科大学（MIT）とUNOSの合同チームが、OPTN肺移植委員会の政策設計作業に加わった。MITのグループは、MITで開発された最適化・回帰・シミュレーションを組み合わせた分析枠組みを持ち込んだ。その役割は委員会に答えを渡すことではなく、重要なトレードオフを明らかにすることだった。すなわち、提案されたポイント属性の重みの組み合わせごとに、待機リスト全体で結果がどう変わるかを分析が示し、各重み付けの選択がもたらす人的コストを採用前に可視化した。

委員会はチームの分析が示した配分方式の重みを選択し、2023年3月9日、その提案は米国全土の国の肺配分政策として実施された。この成果は、高度分析とオペレーションズ・リサーチの実践賞である2022年ダニエル・H・ワグナー賞の特集号（INFORMS Journal on Applied Analytics）で評価され、MITとUNOSの協働は最終候補に名を連ねた。

待機リスト方式そのものの重みを最適化する

配分方式におけるあらゆる重み付けは倫理的かつ医学的な判断であるため、誠実な決め方は各重み付けが何をもたらすかをシミュレーションすることであり、形容詞を論じ合うことではない。

配分政策はめったに改定されず、しかも全国規模であるため、採用前にトレードオフを定量化する意思決定ツールは、失敗した導入後の事後分析よりもはるかに価値が高い。

分析者を委員会への報告者ではなく委員会の内部に組み込んだことで、委員会の疑問がモデルの次の実行になった—分析は選択のまさにその瞬間に選択を形作った。

この枠組みの三つの手法が作業を分担した。回帰が臨床データを捉え、最適化が重みの空間を探索し、シミュレーションが現実的な到着に対して提案方式をストレステストした。

配分ルールそのものが成果物である場合、そのルール自体を設計空間として扱うべきである。採用前にその重みをシミュレーションし、承認者を分析の内部に置いておくこと。

委員会が選択した重み付きポイント制度は、2023年3月9日に米国の国の肺配分政策として施行され、待機リスト上のすべての候補者について従来の優先規則に取って代わった。この協働は、2022年ワグナー賞に関連するINFORMS Journal on Applied Analytics特集号の「Applying Analytics to Design Lung Transplant Allocation Policy」に記録され、移植政策に、他の臓器システムや国が模倣できるモデル主導のルール設計の実例を与えた。