実社会情報健康医療学

About研究室について

医療ビッグデータから、病気のリスクを探る。

実社会情報健康医療学研究室は、ゲノム情報やレセプト、電子カルテなどの大規模な医療・健康データを活用し、病気の発症や重症化につながる危険因子を探しています。
データサイエンスや生物統計、疫学などを組み合わせて、発症や重症化を予測するアルゴリズムの開発も進めています。
これらをもとに、最適な予防策や介入策を示すことで、医学・保健学分野の発展を目指しています。
研究を通して、ビッグデータを扱える医療・保健分野のデータサイエンティストの育成にも取り組んでいます。

Research研究テーマ

近年は、ゲノムをはじめとするオミクスデータや、レセプトや電子カルテなどのリアルワールドデータといった、大規模で多様な医療ビッグデータが蓄積されています。この研究室は、データサイエンスや生物統計、疫学などでそれらを多角的に分析し、危険因子の探索、発症や重症化の予測アルゴリズムの開発、最適な予防策・介入策の提示を行っています。

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疾患や体質のゲノムデータ解析↗

体質の個人差をもたらす遺伝的要因を、国内外の研究機関と協力し、一塩基多型（SNP）やコピー数バリアントなどのゲノムデータから探っています。遺伝情報による疾患の発症リスク予測モデルの開発も進めています。

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血中オミクスデータによる診断・予測↗

地域住民の血液から、DNAメチル化、miRNA、タンパク質といったオミクスデータを取得しています。生活習慣病や筋萎縮性側索硬化症などの早期診断や発症予測につながる因子の同定と、予測モデルの開発を進めています。

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健診データによる発症予兆の予測↗

青森県弘前市岩城地区の住民を対象に蓄積してきた健康診断データやゲノムデータから、生活習慣病や精神疾患の発症リスク要因の探索と、予兆を検知する予測モデルの開発を行っています。ビッグデータに基づくライフスタイルの策定も進めています。

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新生児の予後予測↗

早産児の死亡リスクを出生前に正確に予測できれば、高リスクの早産児を同定して早期の新生児ケアにつなげられます。日本人新生児とその母親のデータをもとに、機械学習やAIを使って高リスクな早産児を同定するアルゴリズムを開発しています。

Voices先輩の声

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