Hideki Terai 研究室

主宰者：Hideki Terai
慶應義塾大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の診断・予測・長期経過を医療画像解析を中心に究明しています。胸部CT画像の定量的な解析を主要な手法とし、肺の炎症パターン、筋肉量や脂肪組織の分布、骨密度、冠動脈石灰化など、体全体の構造変化を詳細に測定しています。特に人工知能を活用した自動解析システムを用いることで、大規模臨床データベース（日本COVID-19 Task Force）から1000人以上の患者情報を効率的に処理しています。 これらの画像マーカーと患者の臨床転帰の関連性を調査し、誰が重症化・死亡するリスクが高いのか、長期的な後遺症がどの患者に生じやすいのかを予測しています。その結果、肺病変の広がり、体の筋肉量と脂肪の比率、骨の強度など複数の要因が、重症度判定や予後予測に有用であることを報告しています。 また本研究室は、身体的な変化だけでなく、患者の心理社会的側面にも焦点を当てています。長期的な疲労感や呼吸困難などの後遺症と、不安・抑うつなどの精神健康との関連、さらには仕事の生産性低下や経済的負担の実態を調査しており、COVID-19の包括的な影響把握を目指しています。

※ 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。

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