Yoko M. Nakao 研究室

主宰者：Yoko M. Nakao
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、心臓血管疾患や代謝性疾患の予測と予防を目指して、大規模な医療データと機械学習を活用した研究を展開しています。研究の対象は心不全、心房細動、冠動脈疾患など、重大な健康被害をもたらす循環器疾患です。これらの疾患が発症する前に危険度の高い患者を見分け、早期の診断や治療につながるツール開発を目指しています。 研究の手法としては、電子カルテデータや保険請求データ、大規模な人口コホート調査など、日常的に蓄積される医療情報を活用しています。機械学習アルゴリズムを用いることで、従来の統計手法では捉えきれない複雑な関連性を明らかにし、より正確な予測モデルを構築しています。同時に、英国や日本といった異なる医療システムの大規模データでモデルを検証し、実装の可能性を検討しています。 主要な成果として、心房細動や心不全の発症リスクを評価するスコアやアルゴリズムの開発が報告されています。また、患者の性別や年齢による疾患の特徴の違い、治療成績の格差、社会経済的因子との関連性など、疾患と予防戦略の実態を可視化する研究も進めています。これらの取り組みを通じて、より多くの患者が症状が重くなる前に治療へたどり着く医療システムの構築に貢献しています。

※ 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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