医用人工知能研究部

研究部紹介

人工知能、いわゆるAIの利用は医療分野でも拡大の一途をたどり、さまざまな試みが続けられ、患者側だけでなく、医療を提供する側にも大きな恩恵をもたらしています。当研究部は病院のさまざまな診療部門と連携し、医療ビッグデータを基に、ディープラーニングや大規模言語モデルを活用して、基礎的な生命科学研究に加え、これまでにない新しい医療の開発に貢献しています。

研究内容

ディープラーニングと大規模言語モデルを主要技術としており、最近ではAI駆動型開発の手法を積極的に取り入れ、研究課題は基礎的な生命科学から医療まで多岐にわたります。ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトームデータを用いた遺伝子発現制御の理解、画像データを用いた病理診断支援、感染症起因菌の判別、先天代謝異常症や小児眼科疾患のスクリーニング、糖鎖データから再生医療製品の品質判別、ゲノム多型データから免疫応答予測、医療的ケア情報から組織的支援体制の提案、さらに、ナショナルセンター横断的な医療データからライフステージを縦断する医療AIの開発などにも取り組んでいます。AIだけでなく、事前問診システムや、動物実験管理システム開発といったDXにおいても研究所や病院に貢献しています。データ収集から、アノテーション、GPU搭載計算機、機械学習フレームワーク、ウェブサービス、コンテナ化、クラウドを利用したサーバレスなど、AI構築のための全過程の提供が可能です。

教育活動

プログラミングを含めたデータサイエンスの教育活動、技術書の会読、研究部のコロキウムは、研究所、病院だけでなく、オンライン会議等を利用して共同研究機関にまで門戸を広げています。教育コンテンツに関しては定期的に動画を収録し、臨床研究入門サイトから一般にも公開しています。

メンバー

岡村浩司 Kohji Okamura（部長）
髙村恒人 Tsunehiko Takamura（研究員）
山村倫啓 Michihiro Yamamura（研究員）
川崎範子 Noriko Kawasaki
野辺美紀 Miki Nobe
山田夏彦 Natsuhiko Yamada
福瀬弘朗 Hiroaki Fukuse
山中宏勇 Hiroshi Yamanaka
中嶋郁 Iku Nakajima

発表論文

Machine learning approach to analyzing complex care coordination patterns for medically complex children: Aoto S, Ito Y, Morooka S, Ito A, Umezawa A, Okamura K, Nakamura T
BMC Med. Inform. Decis. Mak. [doi: 10.1186/s12911-026-03691-y] (2026)
Automated detection of mulberry bodies in urinary sediment for non-invasive Fabry disease screening: Yamanaka H, So T, Sakamoto N, Aoto S, Li XK, Wang Y, Shen Q, Migita O, Kosuga M, Okamura K
Clin. Chem. Lab. Med. 64, e227–e231 (2026)
Detection of pediatric cataracts through non-invasive facial photography using deep convolutional neural networks for early diagnosis: Hayashi H, Kashizuka E, Sakata K, Motomiya N, Asakawa Y, Hayasaki M, Yokoi T, Yoshida T, Nishina S, Okamura K
BMC Ophthalmol. 26, 282 (2026)
Biomimetic microfibers for myelin-enhancer screening and neural regeneration: Quan L, Uyeda A, Sekiguchi A, Zhang Z, Sakai K, Takamura T, Zhang R, Ichinohe N, Umezu S Nuramatsu R
Cyborg Bionic Syst. 7, 0565 (2026)
CYCS-related thrombocytopenia in three Japanese families with a novel variant in one family: Yamada N, Sakamoto A, Nagoshi R, Endo S, Yamamoto M, Saito S, Yamada Y, Uchiyama T, Yanagi K, Kaname T, Kunishima S, Ishiguro A
Int. J. Hematol. 123, 611–616 (2026)
Exploring deep learning and data requirements through image classification of Erigeron annuus and Erigeron philadelphicus: Yamanaka H, Okamura K
BMC Res. Notes 19, 127 (2026)
Chromosomal and hormonal factors involved in human sexual dimorphism: Fukami M, Okamura K, Sasaki S, Kagami M, Dateki S
Endocr. J. 73, 175–181 (2026)
Privacy-preserving retrieval-augmented generation on local devices for regenerative medicine applications: Takamura T, Umezawa A
medRχiv 2025.10.20.25337146 (2025)
Removing extracellular matrix from the cell surface prior to seeding enhances the adhesion of primary human hepatocytes to the culture vessel: Miyai M, Tanaka-Yachi R, Aizawa K, Okamura K, Kusuhara H, Akutsu H, Nakamura K
Genes Cells 30, e70059 (2025)
Applicability of the regression approach for histological multi-class grading in clear cell renal cell carcinoma: Shibata M, Umezawa A, Aoto S, Okamura K, Nasu M, Mizuno R, Oya M, Yura K, Mikami S
Regen. Ther. 28, 431–437 (2025)
Supervised machine learning of outbred mouse genotypes to predict hepatic immunological tolerance of individuals: Morita-Nakagawa M, Okamura K, Nakabayashi K, Inanaga Y, Shimizu S, Guo WZ, Fujino M, Li XK
Sci. Rep. 14, 24399 (2024)
Proof of mechanism investigation of Transcutaneous auricular vagus nerve stimulation through simultaneous measurement of autonomic functions: a randomized controlled trial protocol: Katsunuma R, Takamura T, Yamada M, Sekiguchi A
Biopsychosoc. Med. 18, 15 (2024)
Machine learning trial to detect sex differences in simple sticker arts of 1606 preschool children: Matsubara K, Ohgami Y, Okamura K, Aoto S, Fukami M, Shimada Y
Minerva Pediatr. 76, 343–349 (2024)
Systematic reduction of gray matter volume in anorexia nervosa, but relative enlargement with clinical symptoms in the prefrontal and posterior insular cortices: a multicenter neuroimaging study: Tose K, Takamura T, Isobe M, Hirano Y, Sato Y, Kodama N, Yoshihara K, Maikusa N, Moriguchi Y, Noda T, Mishima R, Kawabata M, Noma S, Takakura S, Gondo M, Kakeda S, Takahashi M, Ide S, Adachi H, Hamatani S, Kamashita R, Sudo Y, Matsumoto K, Nakazato M, Numata N, Hamamoto Y, Shoji T, Muratsubaki T, Sugiura M, Murai T, Fukudo S, Sekiguchi A
Mol. Psychiatry 29, 891–901 (2024)
Differentiation of large extracellular vesicles in oral fluid: combined protocol of small force centrifugation and sedimentation pattern analysis: Kawano T, Okamura K, Shinchi H, Ueda K, Nomura T, Shiba K
J. Extracell. Biol. 3, e1143 (2024)
Integrator complex subunit 15 controls mRNA splicing and is critical for eye development: Azuma N, Yokoi T, Tanaka T, Matsuzaka E, Saida Y, Nishina S, Terao M, Takada S, Fukami M, Okamura K, Maehara K, Yamasaki T, Hirayama J, Nishina H, Handa H, Yamaguchi Y
Hum. Mol. Genet. 32, 2032–2045 (2023)
Automated urinary sediment detection for Fabry disease using deep-learning algorithms: Uryu H, Migita O, Ozawa M, Kamijo C, Aoto S, Okamura K, Hasegawa F, Okuyama T, Kosuga M, Hata K
Mol. Genet. Metab. Rep. 33, 100921 (2022)
Collection of 2429 constrained headshots of 277 volunteers for deep learning: Aoto S, Hangai M, Ueno-Yokohata H, Ueda A, Igarashi M, Ito Y, Tsukamoto M, Jinno T, Sakamoto M, Okazaki Y, Hasegawa F, Ogata-Kawata H, Namura S, Kojima K, Kikuya M, Matsubara K, Taniguchi K, Okamura K
Sci. Rep. 12, 3730 (2022)