研究の背景

心電図（ECG）と心エコー図（エコー）は、循環器診療で最も広く使用される検査です。しかし、これらのデータから将来の病態を予測するには、人間の目では捉えきれない微小なパターン変化を検出する必要があります。

研究内容

当研究室では、深層学習（Deep Learning）を用いて心電図・心エコーの大規模データを解析し、心疾患の早期発見と高精度なリスク予測を実現しています。具体的には：

• 12誘導心電図からの心筋症・不整脈スクリーニングAIの開発
• 心エコー動画からの心機能自動評価システムの構築
• 長期的な心血管イベント予測モデルの確立

社会貢献

研究成果は臨床現場での早期介入に繋がり、患者予後の改善と医療費の削減を目指します。