Masato Takeuchi 研究室
主宰者：Masato Takeuchi
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、大規模医療データベースと臨床研究を活用して、実際の医療現場における治療効果や疾患予防の実証的評価を行っています。日本の公的医療保険データやカルテ情報を用いた観察研究を通じ、心血管疾患やがん、腎臓病、代謝疾患など様々な疾患を対象に、介入治療のリアルワールドでの有効性を検証しています。特に傾向スコアマッチングや逆確率重み付けといった統計手法を駆使し、観察研究に伴う偏りを最小化した因果推論を実施しているのが特徴です。
同時に医薬品開発の領域では、臨床薬理学的アプローチにより、新規治療薬の体内動態や用量設定の最適化に関する研究を展開しています。量的システム薬理学モデルやカテゴリー化森などの機械学習手法を用いて、個々の患者の薬物応答性の違いを予測し、より効果的な投与設計を提案する取り組みを行っています。さらに地域的な大規模出生コホート研究データを活用し、妊娠・新生児期の環境因子や栄養摂取が小児の健康転帰に及ぼす影響についても調査しており、基礎から臨床応用まで幅広い医学的課題に対してデータ科学的手法を活用している研究室です。
※ 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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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2023.05.065
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10157-023-02341-1
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- DOI: https://doi.org/10.1111/ases.13039
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- DOI: https://doi.org/10.37737/ace.23002
- DOI: https://doi.org/10.1159/000526326
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajem.2022.09.011
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp56921.2022.9960273
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- DOI: https://doi.org/10.1002/lary.30367
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00262-022-03281-7
- DOI: https://doi.org/10.1002/oby.23516
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40560-022-00627-2
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