医療課題へデータによる
新たな切り口を提案し、ともに進む

医療課題へデータによる
新たな切り口を提案し、
ともに進む

現代社会では機械化・オンライン化が進み、無意識に様々なデータが生み出されています。このデータの活用、現場・社会への還元は未来への重要な貢献です。データと医療現場をつなぎ新たな発見をともに経験することで、新たなステージへともに進みます。
Forecast Data 01

透析患者さんでの低筋量予測モデル

骨格筋の量と機能の喪失を特徴とするサルコペニアは、血液透析患者さんにとって深刻な問題です。 しかし、ベッドサイドでの簡単なスクリーニングは困難です。 この予測モデルは、ベッドサイドで得られる情報をもとに低筋肉量の存在を示すことができます。
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研究者紹介
Profile
滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション 
研究推進センター 講師
池之上辰義
Ikenoue Tatsuyoshi
2003年 防衛医科大学校医学部卒。2013年 京都大学社会健康医学系専攻専門職学位課程修了。2015年~京都大学社会健康医学系専攻助教として臨床研究者養成コース担当。2021年~滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター講師。現役内科医師としての現場経験を持ちます。一般的な臨床研究とともに、既存のデータを有効に使う研究を得意としています。現場の医師やコメディカルの皆さんと臨床現場の曖昧な疑問を臨床研究として可視化してきました。
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