Ryo Emoto 研究室

主宰者：Ryo Emoto
京都大学
兼任：名古屋大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医学における複雑で多様な臨床現象を、大規模データベースや統計・機械学習の手法を用いて解明することに取り組んでいます。重篤な呼吸器疾患や心停止、がんなど様々な疾患を対象として、患者の転帰に影響を与える要因を多角的に調査しています。特に、単純な平均的な患者像ではなく、個々の患者の背景や状態によって治療効果や予後がどう変わるのか、という患者間の違いに注目することが特徴です。 具体的には、重症肺炎や卵巣がんの患者における複数の検査値や臨床所見から、より詳細な患者の下位分類（サブフェノタイプ）を行い、それぞれのグループで予後を予測するスコアを開発しています。心停止患者の薬物治療や妊娠中の代謝異常と妊娠高血圧症候群の関連、肺腺がんの画像診断での予後判定など、臨床の現場で即座に活用できる予測モデルを構築することも目指しています。 また、統計手法の開発にも力を入れており、多施設から集められた大規模な患者データから偏りを除いた正確な因果関係を引き出す方法論を工夫しています。こうした定量的アプローチにより、治療方針の個別化と医療の質向上に貢献する研究を展開しています。

※ 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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