Yoshihiro Kawade 研究室

主宰者：Yoshihiro Kawade
名古屋市立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、複数の異なる健康課題に対して、データ解析と実験的手法を組み合わせたアプローチで取り組んでいます。 まず、感染症対策の観点から、新型コロナウイルス感染症の流行パターンを数学的モデルを用いて予測する研究を展開しています。時系列データの周期性を分析することで、地域ごとの感染波の特徴を捉え、より正確な流行予測を目指しています。また、薬剤師などの医療従事者を対象とした調査を通じて、感染症対応における知識と実践の現状を把握する研究も進めています。 次に、加齢に伴う虚弱状態の検出と予防に注目した研究を行っています。加速度センサーを用いた歩行データの解析により、中高年者の虚弱状態を機械学習で自動判定する手法を開発しています。さらに、高齢者を対象とした家庭での運動プログラムの効果検証も実施しており、独立した生活の維持を支援する方策の探索を進めています。 加えて、がん治療薬の有害事象に関する研究も展開しており、特に化学療法薬が性機能障害を引き起こす機序を動物モデルを用いて解明しようとしています。医療データベースの統計解析と動物実験を組み合わせることで、治療に伴う副作用の予防・軽減につながる知見の獲得を目指しています。

※ 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。

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