Ko Nakajo 研究室

主宰者：Ko Nakajo
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、感染症や慢性疾患の発生パターンと経過を、大規模な医療データベースと数学的モデルを組み合わせて明らかにする研究に取り組んでいます。具体的には、医療保険請求データや電子カルテなどの実際の患者データから、疾患の発症率や患者数の時間的変化を追跡し、患者の背景特性や治療選択の傾向を定量的に把握しています。このアプローチにより、炎症性腸疾患や肺がんといった複数の疾患について、日本や海外との比較を含めた疫学的特徴を抽出しています。 感染症の拡大メカニズムの解析も重要なテーマです。呼吸器感染症や新興感染症について、症状の有無や年齢といった要因が感染の広がりにどの程度影響するかを、数学モデルを用いて定量化しています。例えば、症状がない感染者からの伝播リスク、異なる年齢での重症化率、地域全体での流行の時間的推移といった点を、実地データに基づいて推定しています。 これらの研究を通じて、本研究室は医療政策や公衆衛生対策の意思決定に必要な基礎情報を提供することを目指しています。大規模データの統計的解析と感染・疾患の動態をモデル化する手法の組み合わせで、臨床現場や集団レベルでの重要な課題に取り組んでいます。

※ 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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