Hiroyuki Satō 研究室
主宰者：Hiroyuki Satō
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療・健康分野における重要な臨床課題の解明と解決を目指しています。具体的には、がん患者における不眠障害の発症リスク、新興感染症の診断特性、認知機能低下に関連する生活習慣要因など、実臨床データベースを活用した疫学的な関連性の検証に取り組んでいます。また、がん患者やその家族が直面する心理社会的課題、例えば子どもへの病気告知や療養中の生活支援についても、実臨床の相談記録を通じて現状把握と課題抽出を行っています。
さらに本研究室では、医療情報システムの構築と安全管理にも力を入れています。輸血療法における安全性と追跡可能性の向上を目的とした情報管理モジュールの実装や、医療データの取り扱いにおけるセキュリティと個人情報保護の強化などが挙げられます。これらの研究を通じて、臨床現場のニーズに基づいた情報基盤の整備と、患者の安全性および生活の質向上に貢献することを目指しています。
※ 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。
外部リンク
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研究成果（100 件）
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.105826
- DOI: https://doi.org/10.1201/9781003763253-88
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics15132880
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics15112475
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.71913
- DOI: https://doi.org/10.1109/icme59968.2025.11209121
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec65147.2025.11043045
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec65147.2025.11043009
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec65147.2025.11043071
- DOI: https://doi.org/10.30574/ijsra.2025.14.3.0600
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- DOI: https://doi.org/10.18999/nagjms.87.1.105
- [2025] Exploring the association between happy hypoxia and Coronavirus disease 2019 in the triage phaseDOI: https://doi.org/10.1080/20565623.2025.2458413
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10870590
- DOI: https://doi.org/10.3327/jaesjb.67.10_593
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-025-01021-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaibd64986.2025.11081982
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00415-025-13509-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispa67752.2025.00198
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.htct.2025.105904
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2024.113338
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2024-016
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3467158
- DOI: https://doi.org/10.52731/ijskm.v8.i1.704
- DOI: https://doi.org/10.3327/jaesjb.66.7_342
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.265
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- DOI: https://doi.org/10.3327/jaesjb.66.12_607
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760253
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ispa63168.2024.00095
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccci61916.2024.10736478
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2024.3451995
- DOI: https://doi.org/10.1115/icone31-135407
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- DOI: https://doi.org/10.1109/aitest62860.2024.00029
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- DOI: https://doi.org/10.1109/compsac61105.2024.00135
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cec60901.2024.10611832
- DOI: https://doi.org/10.1145/3639478.3643105
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec60901.2024.10611831
- DOI: https://doi.org/10.1109/tqe.2024.3364546
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52733.2024.01947
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2023.102243
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw60564.2023.00022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2023.11.006
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3634814.3634833
- DOI: https://doi.org/10.1145/3634814.3634845
- DOI: https://doi.org/10.1145/3637792.3637796
- DOI: https://doi.org/10.3233/his-230013
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai59060.2023.00126
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec53210.2023.10254006
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.27.69
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaibd57115.2023.10206123
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13063958
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23796
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2023.105502
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce56470.2023.10043426
- DOI: https://doi.org/10.1109/sera57763.2023.10197716
- DOI: https://doi.org/10.2490/prm.20230004
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- [2023] Suitable Scalability Management Model for Software-Defined Perimeter Based on Zero-Trust ModelDOI: https://doi.org/10.52731/ijskm.v7.i1.702
- [2023] VALIDATION OF EVALUATION MODEL FOR ANALYSIS OF STEAM REFORMER IN HTGR HY DROGEN PRODUCTION PLANTDOI: https://doi.org/10.1299/jsmeicone.2023.30.1074
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeicone.2023.30.1371
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeicone.2023.30.1320
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmepes.2023.27.a232
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmepes.2023.27.a231
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmepes.2023.27.a242
- DOI: https://doi.org/10.3720/japt.88.454
- DOI: https://doi.org/10.11406/rinketsu.63.7
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020753
- DOI: https://doi.org/10.1080/09638288.2022.2151652
- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis55246.2022.10002035
- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis55246.2022.10001918
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw57323.2022.00060
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014326
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2022.111964
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10922-022-09700-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/mce.2022.3207862
- DOI: https://doi.org/10.1115/icone29-91761
- DOI: https://doi.org/10.1109/mobilecloud55333.2022.00008
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec55065.2022.9870375
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cec55065.2022.9870314
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec55065.2022.9870390
- DOI: https://doi.org/10.1145/3512290.3528841
- DOI: https://doi.org/10.1145/3512290.3528874
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.14455
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2022.164938
- DOI: https://doi.org/10.3390/app12073415
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2022.111697
- [2022] Clustering-based Iterative Optimization Method for Aircraft Landing Sequence under Crowded ConditonDOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.142.198
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3177905
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