Shouhei Hanaoka 研究室

主宰者:Shouhei Hanaoka
東京大学・University of Tokyo Hospital

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

この研究室は、医療画像と自然言語処理を組み合わせた診断支援システムの開発に取り組んでいます。具体的には、コンピュータ断層撮影(CT)や胸部X線撮影などの医療画像から、筋肉量や脂肪組織などの身体組成パラメータを自動で抽出したり、放射線科医の記述する報告書から臨床情報を抽出・分類したりする技術を研究しています。これらの手法により、がん患者の予後予測や糖尿病発症リスク評価、肺がんの進行度判定といった臨床的意思決定の支援を目指しています。 技術面では、深層学習モデルやトランスフォーマー、自然言語処理モデルなど複数のアプローチを活用しています。大規模な医療データセットを用いた自動臓器分割、年齢や性別に応じた正常値の確立、プライバシーを保護しながらデータを共有する連合学習の改善など、臨床応用に向けた実践的な課題に対応しています。また日本語の医療報告書を対象とした処理も重視しており、言語特性に対応したモデルの開発を進めています。 さらに近年の大規模言語モデルの診断精度をも検証するなど、医療画像診断分野における人工知能技術の実装と検証を包括的に行っています。これらの研究は、医師の診断負担軽減と診療の質向上に貢献することを目標としています。

※ 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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