Naoki Nakashima 研究室
主宰者：Naoki Nakashima
九州大学・Kyushu University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、医療現場で生じるさまざまな健康課題に対して、データに基づいた実証的なアプローチで取り組んでいます。環境要因と疾患の関連性、医療従事者の労働環境と健康状態、患者の臨床経過など、多角的なテーマを扱っており、気温と精神疾患の入院との関係や、心血管疾患患者に対する薬物療法の効果と安全性など、実際の診療データを用いた横断的・縦断的な調査研究を実施しています。
手法としては、大規模なレジストリーデータベースや電子カルテデータ、全国統計情報など、実臨床環境から得られた多様な情報を統計学的に分析する方法を採用しています。さらに近年は、機械学習やAIを活用して患者の予後予測や臨床経過に関わる因子の抽出を行うなど、データサイエンスの手法も導入しています。
これらの研究を通じて、気温などの環境変化が精神疾患の入院リスクを高める可能性、職種による職業ストレスと健康状態の違い、臨床検査値が患者の有害事象と関連すること、治療方針の遵守が腎疾患の進展を抑制することなど、医療現場の課題解決に直結した知見を生み出しています。
※ 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（86 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1111/vox.13787
- DOI: https://doi.org/10.1089/tmr.2025.0015
- DOI: https://doi.org/10.2196/preprints.87062
- DOI: https://doi.org/10.2196/71617
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti251076
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- DOI: https://doi.org/10.2196/46840
- DOI: https://doi.org/10.1161/hypertensionaha.123.22084
- DOI: https://doi.org/10.1111/nep.14250
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-42964-8
- DOI: https://doi.org/10.2196/50895
- [2023] Non-linear association between body weight and functional outcome after acute ischemic strokeDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35894-y
- DOI: https://doi.org/10.2486/josh.josh-2023-0004-ge
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.6110
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- DOI: https://doi.org/10.3390/app13031623
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13031564
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10157-022-02202-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2022.100061
- DOI: https://doi.org/10.2196/41586
- [2022] Portable Health Clinic System for Maternal and Child Health Care in COVID-19 Pandemic SituationDOI: https://doi.org/10.3233/shti220700
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40748-022-00143-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-022-01038-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-022-03433-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16451-5
- DOI: https://doi.org/10.4178/epih.e2022059
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271179
- DOI: https://doi.org/10.3961/jpmph.22.178
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti220053
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti220303
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-061674
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e21125
- DOI: https://doi.org/10.3390/children9030305
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0266141
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19095483
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-022-13089-w
- DOI: https://doi.org/10.3390/allergies2020004
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754925
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.14924
- DOI: https://doi.org/10.15017/4400020
- DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare9121724
- [2021] Machine learning for classification of postoperative patient status using standardized medical dataDOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106583
- DOI: https://doi.org/10.1111/jgh.15732
- DOI: https://doi.org/10.2337/dc21-1081
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256894
- [2021] An Association between Maternal Occupations and Low Birth Weight Infants in Japan from 1995 to 2015DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18158040
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92442-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106156
- DOI: https://doi.org/10.15017/4400022
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-021-01422-z
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