Shuntaro Yada 研究室

主宰者：Shuntaro Yada
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療現場で生成される膨大なテキストデータから有用な情報を自動抽出・活用する自然言語処理技術の開発と応用に取り組んでいます。電子カルテや看護記録などの臨床文書に記載された患者の症状や治療経過は、しばしば非構造化されたテキスト形式であるため、手作業での分析には膨大な手間がかかります。研究室では、機械学習やニューラルネットワークなどの最新技術を活用して、こうした臨床テキストから医薬品の有害事象（副作用）、患者の症状、治療内容などの情報を自動認識・抽出するシステムを開発しています。 医療情報抽出の基盤となる資源構築にも注力しており、大規模な日本語医療用語辞書の構築・メンテナンスや、複数言語の医療対話データセットの整備などを行っています。さらに研究室の技術は、既存医薬品の新しい治療効果を発見するといった臨床応用にも活かされています。具体的には、抗がん剤による副作用を軽減する既存薬の効果を、電子カルテテキストの分析を通じて検証する研究が報告されています。 加えて、生成型AI（大規模言語モデル）を医療現場で安全かつ有効に活用するための研究も進めています。限定的な訓練データからの学習、プライバシーを保護する合成データの生成、複数の医療機関間での知識移転など、実務的な課題の解決を目指しており、医療の質向上と患者安全の実現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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（73 件）

続きを表示（残り 63 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。