Hiromasa Yoshimoto 研究室

主宰者：Hiromasa Yoshimoto
東京大学
兼任：東京工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、大規模な医療保険請求データを用いて、集団レベルの健康現象と医療政策の効果を明らかにすることを主要な目的としています。抗菌薬の処方動向、肝炎ウイルスの治療成績、慢性疾患の継続性、および感染症の疫学的変化など、多様な医療課題を対象としています。全国規模または地域的な行政データベースを活用し、数十万人規模の患者集団を追跡することで、政策導入前後の変化や長期的なトレンドを統計的に評価しています。 手法としては、請求データから抽出した医療利用パターンの時系列分析やネットワーク分析を行う一方で、人工知能・機械学習技術を導入した疾患予測システムの開発にも取り組んでいます。また、自然言語処理技術を用いて、大量の医療情報を自動で政策報告書に変換するダッシュボードの構築も進めています。さらに、親子相互作用や乳幼児の感覚知覚と社会的行動の関連性を観察研究で調べるなど、行動科学的なアプローチも並行して展開しています。 主要な知見として、国家的な感染症対策の実施により抗菌薬処方が大幅に減少したこと、新規治療法の導入に伴い肝炎関連疾患の負担が軽減されたこと、および新型コロナウイルス感染症が慢性疾患患者の医療継続性に影響を与えたことが報告されています。これらの成果は、実装された政策の有効性を検証し、将来の医療システム改善に向けた根拠を提供しています。

※ 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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