Nobuo Nishi 研究室
主宰者：Nobuo Nishi
医薬基盤・健康・栄養研究所
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Nobuo Nishi研究室は、日本の公衆衛生課題を解明するため、大規模集団調査データと数学的シミュレーション手法を組み合わせた研究に取り組んでいます。研究の対象は、塩分摂取、身体活動、食事内容などの生活習慣と、高血圧や心臓病、2型糖尿病といった生活習慣病との関連性です。特に、塩分摂取量と心血管疾患の発症・死亡との関係を重点的に調査しており、全国および都道府県レベルの長期的な疫学データを活用して、集団全体の健康改善効果を定量的に推定しています。
手法として、全国健康・栄養調査といった実測データに基づくシステムダイナミクスモデルや機械学習を用いた予測分析を展開しています。これらの手法により、食産業の自主的な製品改良や公衆衛生施策が実際にもたらす健康利益と経済効果を、国や地域のレベルで見通すことが可能になります。
さらに同研究室は、新型コロナウイルス感染症による生活様式の変化が身体活動や食事パターン、精神健康に及ぼす影響も追跡調査しています。フレイル（加齢に伴う虚弱状態）の早期発見と予防についても検討するなど、個人の健康状態から社会全体の疾病負荷まで、多層的なスケールで公衆衛生課題に取り組む研究室です。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（46 件）
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- DOI: https://doi.org/10.3390/nu18060933
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-026-02590-z
- DOI: https://doi.org/10.1093/joccuh/uiaf045
- DOI: https://doi.org/10.1265/ehpm.24-00292
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00431-025-06700-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-025-02433-3
- DOI: https://doi.org/10.5264/eiyogakuzashi.83.54
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- DOI: https://doi.org/10.3390/nu17030532
- [2024] Development of a Machine Learning Model for Classifying Cooking Recipes According to Dietary StylesDOI: https://doi.org/10.3390/foods13050667
- DOI: https://doi.org/10.3390/systems12110478
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu16101473
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2024.102635
- DOI: https://doi.org/10.2188/jea.je20220284
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-023-01497-3
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2023.1227303
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ehb.2023.101283
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2023.102348
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2023.1116105
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283430
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0001229
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4341751
- DOI: https://doi.org/10.3177/jnsv.68.s98
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-063213
- DOI: https://doi.org/10.2196/40404
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu14183747
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu14173606
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103147
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.830578
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-022-00933-0
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- DOI: https://doi.org/10.11236/jph.20-150
- [2021] 1249Trends and disparities in adult body mass index across 47 prefectures in Japan, 1975–2018DOI: https://doi.org/10.1093/ije/dyab168.308
- DOI: https://doi.org/10.1093/ije/dyab168.488
- DOI: https://doi.org/10.11236/jph.20-111
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254706
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12199-021-00978-6
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-021-10844-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41371-021-00500-z
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