Yoshinori Takeuchi 研究室
主宰者：Yoshinori Takeuchi
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、医学・獣医学・工学など幅広い分野を対象に、現実のデータから因果関係や疾病リスクを明らかにする統計手法の開発と応用に取り組んでいます。特に日本の医療記録データベースや大規模調査データを活用して、医療介入の安全性評価や疾病予測を実施しており、高齢者の予防接種後の神経障害や眼疾患のリスク、糖尿病治療薬と尿路感染症の関連性など、臨床上重要な課題を検討しています。
手法の面では、自己対照ケース・シリーズ研究や周辺構造モデルなど、既存のデータから因果推論を行う高度な統計解析手法を開発しています。欠損値への対応や時間変化する治療効果の推定、追跡期間の適切な分割など、実データ解析で直面する課題に対する方法論的な解決策を提示することで、より正確で信頼性の高い研究結果の実現を目指しています。
加えて、猫や犬の鼻腔疾患の診断モデル構築や高齢者の栄養状態と健康寿命の関連、褥瘡の実態把握など、医療現場や介護現場で直面する具体的な臨床課題にも統計手法を適用しており、理論と実践の両面から医療の質向上に貢献する研究を展開しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（42 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc63619.2025.10849218
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- DOI: https://doi.org/10.2188/jea.je20240245
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- DOI: https://doi.org/10.2196/43940
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tvjl.2023.105993
- DOI: https://doi.org/10.1080/09286586.2023.2289990
- DOI: https://doi.org/10.2196/43940
- DOI: https://doi.org/10.1002/pds.5634
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- DOI: https://doi.org/10.37737/ace.3.3_67
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- DOI: https://doi.org/10.1111/dom.14353
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.schres.2021.02.016
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.schres.2021.02.016
- DOI: https://doi.org/10.37737/ace.3.3_67
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