Kensuke Tanioka 研究室

主宰者：Kensuke Tanioka
同志社大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑で高次元のデータから意味のある情報を抽出し、医療や社会問題の解決に活かすための統計学的手法の開発を行っています。特に、患者ごとに治療効果が異なる現象（治療効果の個人差）に着目し、患者の特性に応じた最適な治療法を見つけることを目指しています。このような「精密医療」の実現に向けて、解釈可能な機械学習の手法を多く提案しており、単一の疾患だけでなく複数の転帰を同時に扱う方法も開発しています。 データ解析の手法としては、統計的最適化や次元削減、ネットワーク推定など多岐にわたります。遺伝子データや臨床試験データなど異なる複数の情報源を統一的に扱う方法や、ノイズに強い堅牢な手法の開発にも取り組んでいます。さらに、脳活動を測定する機能的近赤外分光法（fNIRS）を用いて、実際の社会活動（経済的な意思決定やドライビング、スポーツ活動など）と脳機能の関係を調べる実験的研究も展開しています。 加えて、基礎研究として実験的な医療介入（プロバイオティクスやヒアルロン酸注入）の臨床的有効性を検証する臨床試験も実施しており、統計学的手法の開発と実際の医療応用を統合した研究を進めています。

※ 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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