Yoshitada Sakai 研究室
主宰者：Yoshitada Sakai
神戸大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yoshitada Sakai研究室では、加齢に伴う身体機能の低下や疾患後の運動機能障害に対する包括的なリハビリテーション医学の研究を展開しています。具体的には、心臓手術後の患者や骨転移を有するがん患者、脊髄損傷患者など、多様な対象者における身体機能の回復を目指す介入や評価手法に取り組んでいます。研究では栄養補給や薬物療法、物理療法などの複合的なアプローチの有効性を検討し、患者の日常生活活動度や生活の質の向上を目指しています。
同時に、最新の計測・分析技術を活用した客観的な評価システムの開発にも力を入れています。赤外線カメラやポーズ推定AI、生体電気インピーダンス解析などを用いて、従来は専門的検査が必要だった嚥下機能や歩行能力を、簡便かつ繰り返し評価できるシステムの構築を進めています。これにより、医療現場での効率的なリハビリテーション実施や早期の合併症予測が可能になると期待されます。
さらに研究室は、多職種連携による治療戦略の構築と実装にも注力しています。整形外科医、内科医、リハビリテーション医療者、患者支援者などの関係者の合意形成を図り、骨転移患者やがん患者に対する統一的で実行可能なケアシステムの確立を目指しており、高齢化社会における医療課題の解決に貢献しています。
※ 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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研究成果（62 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwaf398
- DOI: https://doi.org/10.2490/prm.20250038
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- DOI: https://doi.org/10.1093/eurjcn/zvaf158
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm14113980
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbo.2025.100703
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2025.04.002
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12282-025-01699-2
- DOI: https://doi.org/10.3390/osteology5010009
- DOI: https://doi.org/10.1302/2046-3758.1410.bjr-2024-0338.r3
- DOI: https://doi.org/10.1177/23259671241239325
- DOI: https://doi.org/10.2490/prm.20240003
- DOI: https://doi.org/10.2490/prm.20240032
- DOI: https://doi.org/10.14245/ns.2347012.506
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.12.030
- DOI: https://doi.org/10.1302/0301-620x.106b12.bjj-2024-0100.r1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knee.2024.09.013
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.transproceed.2023.03.089
- DOI: https://doi.org/10.2147/ppa.s413871
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00167-023-07492-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15041251
- DOI: https://doi.org/10.2490/prm.20230008
- [2023] 高齢者に対する心臓リハビリテーション
- DOI: https://doi.org/10.2490/prm.20220022
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11216227
- DOI: https://doi.org/10.2490/jjrmc.21060
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurjcn/zvac084
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nmd.2022.05.004
- [2022] Investigation of Inspection Methods in Acoustic Analysis Using Pronunciation Feature ExtractionDOI: https://doi.org/10.1109/icmlc56445.2022.9941300
- DOI: https://doi.org/10.1177/23259671221093985
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- DOI: https://doi.org/10.23919/wac50355.2021.9559453
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02562-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knee.2021.10.013
- DOI: https://doi.org/10.1109/cybconf51991.2021.9464133
- DOI: https://doi.org/10.1253/circrep.cr-21-0066
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jamda.2021.03.025
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02404-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00380-021-01793-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbo.2021.100352
- DOI: https://doi.org/10.3892/ol.2021.12468
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.15394
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.lungcan.2021.10.012
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2021.11.003
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