Hao‐Ji Yan 研究室
主宰者：Hao‐Ji Yan
順天堂大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療現場における予測・診断の精度向上を目指し、機械学習や画像解析の手法を活用した研究を展開しています。特に食道がん、肺移植、リンパ節転移といった臨床課題に対して、患者の生存予後や合併症の発症リスクを予測するモデル開発に取り組んでいます。従来の統計手法に加えて、ランダムフォレストや勾配ブースティングといった機械学習アルゴリズムを組み込むことで、複数の因子を組み合わせた高精度な予測ツールの構築を実現しています。
医療画像から有用な情報を抽出する研究にも力を入れており、CT画像やエコー画像の放射線学的特徴量を自動解析することで、がんの転移や術後合併症の有無を診断しています。これらの予測モデルは複数施設での検証を経て、臨床への応用を目指して段階的に開発されています。
さらに本研究室は動物実験モデルを用いた基礎的な検討も行っており、肺移植後の慢性拒絶反応に対する治療薬の効果検証など、新たな治療戦略の探索にも携わっています。画像解析、統計解析、実験医学を統合したアプローチを通じて、患者個別の予後判定や治療選択の最適化に貢献する研究が進められています。
※ 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（31 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2026.102420
- DOI: https://doi.org/10.1093/icvts/ivaf293
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-025-18610-0
- DOI: https://doi.org/10.1097/tp.0000000000005517
- DOI: https://doi.org/10.21037/asvide.2025.129
- DOI: https://doi.org/10.21037/asvide.2025.128
- DOI: https://doi.org/10.21037/jtd-2025-54
- DOI: https://doi.org/10.21037/jtd-2025-1599
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-025-18787-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2025.10.008
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-024-02635-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtcvs.2024.05.010
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-024-15271-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-024-12306-6
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-024-15197-w
- DOI: https://doi.org/10.17615/vsck-8v23
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-023-02492-5
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-023-11055-2
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.12022
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2022.986358
- DOI: https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.898705
- DOI: https://doi.org/10.1111/1759-7714.14582
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtcvs.2022.05.046
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2022.106764
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.healun.2022.01.190
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2022.859952
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.healun.2022.03.010
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.trim.2022.101556
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xjon.2022.01.020
- DOI: https://doi.org/10.21037/atm-21-5200
- DOI: https://doi.org/10.1093/ejcts/ezab191
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