Feng Han 研究室

主宰者：Feng Han
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Feng Han研究室では、複雑なデータから有用な情報を抽出し、実生活の課題を解決することを目指した研究を行っています。具体的には、医療データ、ソーシャルメディアデータ、エネルギーシステムデータなど多様な領域のデータを対象にしており、機械学習やニューラルネットワークなどの計算手法を用いて、データに潜む意味や規則性を明らかにしようとしています。 医療分野では、電子カルテデータから薬物の血中濃度予測や症状の度合いを表現する言葉の抽出を行い、より正確で個別化した診断・治療支援を実現することを目指しています。また、医学文献から重要な用語を自動抽出する際に、医療分野と一般分野のデータのバランスがどう影響するかを検証するなど、データ品質と処理精度の関係を調べています。さらに社会的な課題として、パンデミック期間中の公衆衛生政策に対する市民感情の変化をソーシャルメディアから分析し、人間の主観的な判断や感情を定量化することにも取り組んでいます。加えて、複雑な相互作用をモデル化するニューラルネットワークアーキテクチャの改善や、浴槽療法などの身体現象の予測といった、基礎的な機械学習手法の開発も進めています。

※ 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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