S Shibata 研究室

主宰者：S Shibata
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Shibata研究室では、心臓病の診断と管理を高度化するための機械学習技術の開発に取り組んでいます。特に、心不全患者の状態変化を非侵襲的かつ継続的に追跡することを目標としており、複数の医療画像データを統合して分析する手法を構築しています。異なる検査モダリティ（例えば胸部X線と心電図）から得られた情報を統一された枠組みで処理し、患者の病態を正確に判定することで、早期介入や継続的な監視を実現する仕組みを開発しています。 具体的には、深層学習モデルを用いた心電図解析に力を入れています。時系列で記録された複数の心電図データを分析し、心不全患者の状態が悪化したのか改善したのか、あるいは変化がないのかを自動判定するシステムを構築しました。さらに、急性冠症候群患者の予後予測では、光学画像検査データを深層学習で処理し、従来の人間による視覚的判定では見落とすリスク情報を自動抽出することに成功しています。 これらの研究を通じ、多様な医療データを活用した個別化医療の実現を目指しており、様々な臨床現場での心疾患管理の質向上に貢献することを目指しています。

※ 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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