Yoshimasa Kawazoe 研究室

主宰者：Yoshimasa Kawazoe
東京大学・University of Tokyo Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療データに自然言語処理（NLP）と機械学習を適用し、臨床現場で得られる膨大な情報を有効活用することを主たる課題としています。特に、診療記録や退院サマリーなどの非定型テキストに記載された医療情報の自動抽出・解析に力を入れており、従来は構造化データから得られにくかった症状や副作用の検出を実現しています。例えば、抗がん薬の副作用や免疫療法に関連する有害事象を臨床文献から自動抽出し、既存薬の新たな治療効果を探索する薬剤の適応拡大（ドラッグリポジショニング）に応用しています。 また、大規模言語モデル（LLM）の医療応用にも取り組んでおり、LLMが医療倫理的に適切な判断を下すか、患者属性に基づく偏見がないかを評価するための枠組みを構築しています。こうした評価フレームワークの開発は、臨床現場でAIツールを安全に導入するために重要です。さらに、実臨床のビッグデータを用いた疫学研究も実施し、術後心合併症や周産期合併症の予測モデルを機械学習により開発するなど、個別患者の層別化された医療提供に向けた基盤構築も進めています。これらの研究を通じて、医療データの充分な活用とAI技術の倫理的な臨床応用を両立させ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。

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