医療AI

医療の現場で得られる画像やゲノム情報には、健康や病気を理解するための手がかりが含まれています。 私たちは、こうしたデータから知識を引き出す機械学習を通じて、医療従事者の判断を支え、 一人ひとりに合った医療に貢献することを目指しています。 以下は、その実現に向けて取り組む研究の方向性です。

医工連携で、予防と診療を支える

健康を長く維持するためには、病気の治療に加えて、予防や早期発見を支える技術が大切です。 画像処理や機械学習を用いて医療データの特徴を捉え、診療に役立つ情報を提示する方法を研究します。

重視するのは、医療現場の課題に即した解析です。 医療従事者との連携を通じて、どのような情報が判断の助けになるかを考え、 診断精度の向上や業務の支援につながる医工連携の研究を目指します。

ゲノム情報を、一人ひとりに合った医療へ

同じ病気でも、患者さんによって分子レベルの特徴は異なります。 こうした違いを考慮して予防や治療を考えるのが、**精密医療（Precision Medicine）**です。

次世代シークエンサーから得られる大規模なゲノム情報などを解析し、 治療への反応や病気の特徴を捉えるための手法の開発を目指します。 生命情報解析の技術と医療データを結び付け、個人ごとの違いを理解することが、 より適切な医療を考える基盤になると考えています。

プライバシーに配慮して、データから学ぶ

医療データの活用には、個人の情報を適切に保護する仕組みが欠かせません。 とりわけゲノム情報は個人に深く結び付くため、解析の有用性とプライバシー保護を両立させる必要があります。

本研究室では、差分プライバシーなどの保護技術に基づく機械学習を、 健康・医療や生命科学のデータ解析に活用することを目指します。 予測性能だけでなく、個人のデータをどのように守りながら学習できるかも、研究の重要な課題です。

生命データを解析する技術を、安心して活用できる医療の基盤へ。 アルゴリズムの開発から、医工連携による検証、将来の社会実装につながる研究を進めていきます。