Sumiko Anno 研究室

本研究室は、気候変動の影響を受けて拡大する感染症やその他の公衆衛生上の危機に対し、データサイエンスを活用した早期検出と予測に取り組んでいます。特に、社会的な関心の高い健康被害の発生パターンを、複数の情報源から捉え、機械学習を通じて識別・予測することを目指しています。 具体的には、複数のアプローチを採用しています。オンラインの投稿データから主観的な健康情報を抽出する場合、深層学習による言語モデルを用いて、その信頼性を判定する研究を行っています。一方、気象や衛星観測データなど客観的な環境情報を活用する場合には、深い階層構造を持つニューラルネットワークモデルを導入して、疾病の地理的・時間的な分布を予測する手法を検討しています。さらに、人的な移動ネットワーク（交通網や航空路線など）に着目し、グラフ構造で表現されたデータを処理するアルゴリズムにより、広域における感染症の動態を予測する研究も行っています。 これらの研究を通じて、多様なデータ源と計算手法を組み合わせることで、公衆衛生上の脅威をより正確に把握し、効果的な対策実装に貢献することを目指しています。