Eiichiro Uchino 研究室

主宰者：Eiichiro Uchino
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Eiichiro Uchino研究室では、電子カルテなどの医療データと機械学習を組み合わせて、患者の病状の変化や疾患の発症を予測・分析する研究を行っています。具体的には、複数の検査値や生活習慣データから患者の内部状態を時系列で追跡し、疾患発症の直前にどのような変化が起きているかを明らかにすることを目指しています。脳卒中後の予後判定、急性腎障害の発症予測、がん患者の死亡時期の推定など、様々な急性疾患と慢性疾患を対象としており、医療現場での意思決定支援への応用を目指しています。 同時に、これらの予測モデルがなぜそのような判断を下したのかを解釈可能にする工夫にも力を入れています。複数の検査パラメータが複雑に関連して疾患が発症する場合、患者ごとに異なる原因メカニズムが存在することに着目し、個人差を考慮した分析方法を開発しています。さらに、異なる医療機関のデータセット間での予測精度低下に対処するため、ドメイン適応技術を用いた汎用的なモデル構築にも取り組んでいます。 加えて、基礎医学的な観点から、腎臓における女性ホルモンの作用メカニズムや、腎線維化時の細胞の分化・変換過程など、疾患の生物学的背景を明らかにする研究も並行して進めています。これらの基礎研究の知見と臨床データ解析を統合することで、より深く患者の病態を理解し、個別化医療の実現に貢献することを目標としています。

※ 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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