Tomoyuki Kabutoya 研究室

主宰者：Tomoyuki Kabutoya
自治医科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Tomoyuki Kabutoya研究室は、心臓・血管疾患の診断と治療成績の向上を目指し、診療データと医学的検査情報を組み合わせた研究を行っています。特に、冠動脈疾患や心不全の患者を対象に、経皮的冠動脈インターベンション後の予後や合併症（出血や心臓突然死など）を予測するモデルを開発しています。電気生理学的検査、画像検査、血液検査データを活用して、どの患者がどの合併症のリスクが高いかを見分ける方法を確立しようとしています。 手法としては、複数の医療機関から集積した大規模な診療録データベース（CLIDAS）を活用した統計解析と機械学習が中心です。心電図波形の解析では、深層学習を用いて左室機能の低下や不整脈発症の予測因子となるパターンを自動抽出しています。また、動物実験モデルを用いた高周波アブレーション治療の最適化、および複数の臨床スコアの有用性検証なども並行して行っています。 これらの研究から、心電図のP波形態やQT間隔などの単純な指標が、心房細動や脳卒中、心臓突然死といった重篤な心血管イベントの発症を予測できること、また血圧管理や薬物療法の選択が患者背景によって異なる影響を持つことが明らかになりつつあります。最終的には、個別化医療の実現に向けて、患者ごとの治療方針決定を支援する予測ツール開発を目指しています。

※ 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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