高山幸三教授　城西大学薬学部

Drug Delivery Systemを中心に人工ニューラルネットワークなどを活用した研究で世界的に著名な高山幸三教授

人工ニューラルネットワークを医学の領域で検証した事例はまだ少ないようです。

生物界における事象の多くは非線形式により関係性があらわされるものが少なくありません。医学分野も例外ではないでしょう。

予測医学研究所での解析は医療データを新たな視点での検証することで、これまで見えなかった非線形の関係も捉える事が出来るようになると期待されます。

渡辺勲史教授　元東海大学医学部付属八王子病院院長

東海大学医学付属八王子病院院長

予測医学研究所の解析手法である人工ニューラルネットワーク、自己組織化マップの手法には大きな期待を寄せています。

これらの手法を用いることで既存のデータを別の切り口で検証することが可能であると考えられます。これまでに当院で蓄積したデータや、予測医学研究所と当院消化器内科の市川仁志講師らを中心とした共同研究成果をもとに、シミュレーションによる薬剤投与量の最適化や発症予測を地域の皆様に還元し健康に資するとともに新たな知見を広く伝えていきたいと考えています。

先日は講演もお願いし、盛況裡に終わりました。講演内容から新たな着想を抱かれた先生方もおられ、これまでに蓄積してきたデータの検証が予定されていると聞き大変うれしく思っています。今後の益々の拡がりに期待を寄せています。

市川仁志講師　慶應義塾大学病院予防医療センター

難病である炎症性腸疾患を専門とされ臨床研究、基礎研究の分野において国内外で御活躍

予測医学研究所の所長とは大学の先輩後輩にあたり、専門を同じくし、臨床および研究に日夜研鑽を積んできました。予測医学研究所が専門とする統計解析は医学分野において新たな知見を導くものととらえ、現在共同で研究を行っております。

これまでの統計学的手法に加え、新たな解析ができることは大きな魅力です。また、将来を予測するという医師にとって重要な能力に一定の示唆を与える本手法は今後の医療に大きな影響を持つと感じています。

同じく内科医の観点からはメタボリックシンドロームの発症予測は、発症予測とその予防のための明確な体重目標を提示でき、従来の健診と比較して遥かに高い動機づけとなると感じています。データヘルス計画にも活用が期待されます。

胃ろうについても患者をリスクにより分類可能であり、患者さんの得られる情報として非常に有用に感じています。

また、ブルガリア共和国との共同研究のタイアップでは予測医学研究所所長に同行していただき、大使、Tokuda Hospital Sofia Drenski院長やStoinov教授、Lactina社へのプレゼンテーションに参加していただきました。

共同研究のタイアップには大変にご尽力いただいたことを感謝しております。

その他の研究についても引き続き複数のプランにおいて共同研究をさせていただいており、今後の結果が期待されます。