Takuma Shibahara 研究室

本研究室は、医療ビッグデータと機械学習を組み合わせることで、疾患の進行予測と治療効果の判定に関わる要因を明らかにする研究を行っています。多発性骨髄腫や糖尿病性腎臓病、乳がんといった複数の疾患を対象に、患者の臨床データや分子レベルの情報を統計解析モデルによって分析し、どのような患者が治療に応答しやすいのか、あるいは病状が急速に悪化するのかを予測できる因子を探索しています。 特に注目されるのは、説明可能性に優れた機械学習モデルの開発です。深層学習は予測精度に優れていますが、なぜそのような結論に至ったのかが不透明になりやすい課題があります。本研究室では、個々の患者に対してカスタマイズされた統計モデルを自動生成するアプローチを用いることで、医療従事者にも理解しやすい形で、どの遺伝子や血液検査値が診断や予後判定に重要な役割を果たしているのかを明示する技術を開発しています。 これらの研究は、実際の診療データベースを活用した後ろ向き観察研究として実施されており、学術的な知見だけでなく臨床現場への実装を目指しています。たとえば、漢方薬の有効性評価や、既存の治療法では十分な効果が得られない患者の特性把握など、医学的に重要な課題への適用も進められています。