Yoshihiko Hamamoto 研究室

主宰者：Yoshihiko Hamamoto
山口大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、医学と情報処理を組み合わせた診断・予測システムの開発に取り組んでいます。主な関心は、医療画像や臨床検査データから疾患の有無や重症度を判定する際に、人工知能や統計的パターン認識を活用する点にあります。具体的には、超音波画像からの肝硬変診断、内視鏡画像の病変分類、手術後の合併症予測など、複数の医学的課題に対してコンピュータビジョンと機械学習手法を適用しています。 実験的アプローチとしては、深層学習（ディープラーニング）や離散Bayes識別則といった統計的意思決定理論に基づくモデル開発を進めています。特に、訓練データが限定的な実臨床の状況において、転移学習やデータ拡張などの工夫により認識精度を向上させる研究が特徴です。また複数の遺伝子や免疫マーカーの組み合わせから、がん再発リスクや薬剤応答性を予測するなど、生物学的マーカー探索も行っています。 さらに、東洋医学（漢方医学）の診断教育にも着目し、舌診の客観的評価システムやWeb型の学力測定システムを構築しています。これらを通じて、医療従事者の生涯学習支援と個別化医療の実現を目指す、医学と情報科学の融合領域で活動する研究室です。

※ 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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