Norihiko Inoue 研究室

主宰者：Norihiko Inoue
東京医科歯科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室では、大規模な医療データベースを用いて、臨床現場での治療選択が患者の転帰にどのような影響を与えるかを解明する研究に取り組んでいます。特に、抗菌薬の使用方法や抗凝固薬の投与時期、手術のタイミングなど、医療現場における重要な治療判断が患者の生存率や機能障害、入院期間にどう関連するかを調査しています。日本の全国規模の入院患者データベースを活用することで、実際の臨床現場で起きている現象を大規模に追跡することが可能になっています。 手法としては、傾向スコア法などの統計手法を用いて患者背景を調整した上で、異なる治療法や薬剤を比較する観察的コホート研究が中心となっています。新規医薬品や治療法の有効性を、実際の診療データから検証する「実臨床研究」のアプローチです。さらに近年では、機械学習を用いて手術後の予後を予測するモデル開発にも広がっており、より個別化された医療意思決定の支援を目指しています。 これらの研究を通じて、複数の治療選択肢がある場合にどの治療法が患者にとって最適かを明らかにし、医療の質向上と安全性確保に貢献することが研究室の目標です。特に感染症治療の最適化や循環器疾患患者の管理、高齢患者への治療方針など、臨床的に重要な課題に取り組んでいます。

※ 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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