Toshiyuki Nagai 研究室

主宰者：Toshiyuki Nagai
北海道大学・Hokkaido University Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、心臓病患者の診断と予後予測を改善することを目指し、多角的なアプローチで研究を進めています。心不全患者における身体機能評価や脳血管構造の計測、稀少疾患であるファブリー病の臨床的特性把握など、様々な心臓疾患を対象としています。特に、患者の臨床情報から予後不良のリスクを事前に同定することに焦点を当てており、これにより治療方針の最適化や患者管理の質向上を目指しています。 診断・予後評価には、画像検査データの定量的解析と機械学習を組み合わせた手法を用いています。例えば、心臓カテーテル治療前の画像計測値から治療後の再入院リスクを予測したり、患者の臨床情報から高齢心不全患者の身体虚弱度を自動評価したりするモデル開発を行っています。また、実臨床での多施設データを用いた前向き研究や後ろ向き解析を通じて、環境要因（降雪）や患者の状態変化（せん妄の遷延）などが臨床転帰に与える影響も検討しています。 加えて、心臓疾患患者における感染症や慢性炎症などの合併症リスク要因の探索も進めており、微生物叢の変化や炎症動態の観察を行っています。これら基礎的知見と臨床データを統合することで、より個別化された患者ケアと予防戦略の開発につながる研究展開を図っています。

※ 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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