Daiju Ueda 研究室
主宰者：Daiju Ueda
東京都立大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Ueda研究室は、医療画像診断とAI技術の融合を中心に研究を展開しています。放射線画像（X線、MRI、CT）に対して深層学習モデルを適用し、疾患検出や予後予測の精度向上を目指しています。具体的には、肺がんリスク評価、脳腫瘍の診断支援、肝臓がん術後の再発予測など、複数の疾患領域でAIモデルの開発と検証を行っています。また画像の品質や形式の違いがモデル性能に与える影響を検討するなど、実臨床への実装に向けた基礎的な課題にも取り組んでいます。
医療AI導入時の課題解決も重要なテーマです。大規模言語モデル（ChatGPTやGeminiなど）が診断支援や放射線レポートの自動構造化に利用される一方で、人口統計学的な偏り（性別・人種による診断精度の差異）の検出と軽減、不十分な報告品質の改善、医療用AIソフトウェアの規制における透明性確保など、安全で信頼できるAI活用に必要な環境整備を進めています。さらに医師の法的責任や新しいガバナンス枠組みに関する政策的考察も行い、急速に進化するAI技術に対応した動的な規制モデルの提案につなげています。
※ 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（68 件）
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-026-12652-y
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.03.07.26347853
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-026-02021-6
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-026-02236-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01942-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05370-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01945-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejro.2026.100731
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2026-0019
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-026-02024-9
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- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.05.17.26353439
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-026-01997-5
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- DOI: https://doi.org/10.4274/dir.2025.253550
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-12010-4
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- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/3243
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11547-025-02097-6
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01552-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-024-03322-1
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- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.231040
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- DOI: https://doi.org/10.1016/s2666-7568(23)00133-2
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.223016
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-023-03252-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08752-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-022-01726-8
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-04667-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01370-2
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20220058
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-022-00691-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110433
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265751
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvir.2022.03.010
- DOI: https://doi.org/10.1148/ryai.210221
- DOI: https://doi.org/10.1200/po.20.00176
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2021203692
- DOI: https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztab102
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-021-08847-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2021.06.003
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