Tomohiro Kuroda 研究室
主宰者：Tomohiro Kuroda
京都大学・Kyoto University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
黒田知寛研究室は、医療現場で生じる様々な課題を、情報技術を活用して解決する研究に取り組んでいます。主な研究対象は、患者と医師の情報のズレ、診療記録の品質、医療スタッフの業務効率化、そして医療データの有効活用です。具体的には、患者が報告する症状と医師が記録する内容の違いを分析したり、人工知能を用いて診療記録を自動生成したり、患者の同意情報をより正確に共有するシステムを構築したりしています。
技術的には、深層学習や大規模言語モデルなどの機械学習手法を中心に、映像解析、自然言語処理、データベース構築など多様なアプローチを組み合わせています。手術室の監視映像から医療スタッフの行動を認識したり、超音波診断の訓練用に仮想病変を動的に埋め込むシステムを開発したり、医療機器のアラーム音を自動判別するなど、現実の臨床環境に即した応用研究も特徴です。
さらに、国内外の医療情報交換システムの構築と運用にも関わり、ラオスなどの資源限定環境での電子健康記録の相互運用性向上、日本の医療データを用いたがんリスク予測、社会メディアからの血液供給動向分析など、幅広い規模と地域の医療課題に対応しています。これらの研究を通じて、医療の質向上と業務効率化の両立を目指しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
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研究成果（64 件）
- DOI: https://doi.org/10.2196/preprints.94614
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10055-025-01308-9
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.15.323
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10877-026-01428-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41409-025-02781-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.imu.2025.101707
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.14.328
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata66926.2025.11402053
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41698-025-01157-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41409-025-02753-5
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- DOI: https://doi.org/10.1080/20479700.2025.2583162
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-025-06917-0
- DOI: https://doi.org/10.2196/35987
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10916-025-02260-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.taap.2025.117525
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti250875
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti250871
- [2025] Video-Based Compensatory Movement Assessment for Supporting Upper Limb Rehabilitation EvaluationDOI: https://doi.org/10.3233/shti250998
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti251276
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti251113
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.14.303
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10877-025-01314-x
- DOI: https://doi.org/10.2196/65575
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13278-025-01437-8
- DOI: https://doi.org/10.2196/50086
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti240678
- [2024] Individual Activity Anomaly Estimation in Operating Rooms Based on Time-Sequential PredictionDOI: https://doi.org/10.3233/shti230972
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti240503
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti240657
- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis61014.2024.10760164
- DOI: https://doi.org/10.1145/3665463.3678788
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti240757
- DOI: https://doi.org/10.2196/56263
- DOI: https://doi.org/10.2196/59858
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bjao.2024.100301
- DOI: https://doi.org/10.2196/51270
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0303493
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti240765
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clcc.2024.04.001
- DOI: https://doi.org/10.1080/01972243.2024.2332319
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf58974.2023.10405025
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf58974.2023.10404778
- DOI: https://doi.org/10.1145/3608298.3608343
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.12.171
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti230183
- [2022] Investigation on factors related to poor CPAP adherence using machine learning: a pilot studyDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21932-8
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41557-022-01065-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chest.2022.07.032
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0264390
- DOI: https://doi.org/10.2196/28877
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xops.2022.100125
- [2022] Data Processing Model for Compliance with International Medical Research Data Processing RulesDOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.48
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.16
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.37
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10384-021-00816-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-20992-0
- DOI: https://doi.org/10.2196/16458
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669865
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-99516-1
- DOI: https://doi.org/10.1002/prp2.877
- DOI: https://doi.org/10.1136/bjophthalmol-2021-319403
- DOI: https://doi.org/10.18178/ijpmbs.10.2.60-67
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18063135
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