Takeshi Hase 研究室（慶應義塾大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、医療診断と疾患予測の向上を目指し、機械学習・深層学習などの数学的手法を臨床データや生物学的データに応用する研究を進めています。頭部外傷後の神経症状悪化、薬剤性腎障害、アルツハイマー病など、医学的に重要な事象や疾患を対象として、患者の医療記録や検査データから予測モデルを構築しています。これにより、早期発見や個別化医療の実現につながる診断支援の精度向上を目指しています。さらに研究室では、画像解析や分光分析といった非侵襲的な計測技術とデータ解析を組み合わせた研究も展開しています。顕微鏡画像から幹細胞の性質を判定したり、分光データから乳がんの病理診断を支援したり、脳神経活動の複雑なネットワーク構造から機能的なパターンを抽出したりするなど、多様な生物学的現象を効率的に解析する方法の開発に取り組んでいます。これらの研究を通じて、医療現場でより正確で迅速な診断や治療支援が可能にな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

研究成果（16 件）

[2025] Explainable machine learning algorithm for classifying resting-state functional MRI in amyotrophic lateral sclerosis
DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.108359
[2025] Explainable machine learning algorithm predicting working memory performance in Parkinson’s disease using task-fMRI
DOI: https://doi.org/10.1007/s00415-025-13438-w
[2025] A machine learning model to predict neurological deterioration after mild traumatic brain injury in older adults
DOI: https://doi.org/10.3389/fneur.2024.1502153
[2024] Prediction of Vancomycin-Associated Nephrotoxicity Based on the Area under the Concentration–Time Curve of Vancomycin: A Machine Learning Analysis
DOI: https://doi.org/10.1248/bpb.b24-00506
[2024] Neural network embedding of functional microconnectome
DOI: https://doi.org/10.1162/netn_a_00424
[2024] Noninvasive, label-free image approaches to predict multimodal molecular markers in pluripotency assessment
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-66591-z
[2024] Machine Learning Prediction of Tongue Pressure in Elderly Patients with Head and Neck Tumor: A Cross-Sectional Study
DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13082363
[2024] DTox: A deep neural network-based <i>in visio</i> lens for large scale toxicogenomics data
DOI: https://doi.org/10.2131/jts.49.105
[2023] Aberrant morphometric networks in Alzheimer's disease have hemispheric asymmetry and age dependence
DOI: https://doi.org/10.1111/ejn.16225
[2023] Development of a predictive model for nephrotoxicity during tacrolimus treatment using machine learning methods
DOI: https://doi.org/10.1111/bcp.15953

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[2023] Serial Metabolomic Analyses Identify Distinct Clinical Implications of Biomarkers in Severe COVID-19 Patients
DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2023.207.1_meetingabstracts.a1652
[2023] Polysulfide Serves as a Hallmark of Desmoplastic Reaction to Differentially Diagnose Ductal Carcinoma In Situ and Invasive Breast Cancer by SERS Imaging
DOI: https://doi.org/10.3390/antiox12020240
[2022] A Prehospital Triage System to Detect Traumatic Intracranial Hemorrhage Using Machine Learning Algorithms
DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2022.16393
[2022] Toxicity Analysis of Pentachlorophenol Data with a Bioinformatics Tool Set
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2265-0_7
[2022] Japanese Clinical Practice Guidelines for Aspiration and Pharyngeal Residual Assessment during Eating and Swallowing for Nursing Care
DOI: https://doi.org/10.5630/jans.42.790
[2021] Artificial intelligence-based computational framework for drug-target prioritization and inference of novel repositionable drugs for Alzheimer’s disease
DOI: https://doi.org/10.1186/s13195-021-00826-3

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