Satoko Yamaguchi 研究室

主宰者：Satoko Yamaguchi
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

山口研究室では、大規模な医療データベースを活用して、様々な疾患や治療の実態と予後を明らかにする研究を展開しています。特に、全国規模の保険請求データや病院診療記録から、特定の疾患や治療法が患者の転帰にどのように影響するかを統計学的手法により検証しており、循環器疾患、腎臓疾患、癌、感染症などの多岐にわたる臨床課題に取り組んでいます。 研究の手法としては、数百万から数千万件の患者記録を含む実臨床データベースを利用した後ろ向き観察研究を中心としています。症例対照研究や傾向スコア法による補正など統計的な解析手法を用いて因果関係の推定を行い、同時に機械学習を導入して予測モデルの開発も進めています。このアプローチにより、新型コロナウイルス感染症のような社会的変化が医療現場に及ぼす影響についても定量的に評価しています。 主要な知見としては、治療薬の選択や周術期管理、予防医療の継続が患者の入院死亡率や重篇な転帰と関連することが報告されており、これらの知見は臨床決定を支援する根拠となります。同時に、診断コード自体の正確性や、既存の予測スコアの改善可能性についても検証しており、臨床実践に基づいた医療の質向上を目指す実用的な研究成果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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