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国立大学法人

山梨大学大学院総合研究部医学域 社会医学講座

社会医学講座 | 山梨大学医学部

Department of Health Sciences,Basic Science for Clinical Medicine,
Division of Medicine, Graduate School Department of Interdisciplinary Research,
University of Yamanashi

教室員の紹介

トップページ 教室員 大岡 忠生

特任助教  大岡 忠生

Tadao Ooka

出身地 神奈川県(私立栄光学園高校卒)
2021.12~留学中 創発研究ホームページ
学歴・職歴
2015年山梨大学医学部医学科 卒業 (M.D.)
2017年山梨大学医学部附属病院 初期臨床研修 修了
産業医科大学医学部 産業医学基本講座 修了
山梨大学大学院 社会医学講座 特任助教
2019年山梨大学大学院 博士課程 生体制御学専攻 修了(Ph.D.)
2020年社会医学系専門医協会 社会医学系専門医 取得
専門分野 先制医療、疫学、産業医学
あらゆる病気を事前に防ぐ理想的な医療体制の実現に向けて、人工知能(機械学習)やマルチオミックス情報を活用した先制医療の社会実装を目指しています。
学位・資格 博士(医学)
医師免許
産業医免許、産業医学ディプロマ(産業医科大学)
労働衛生コンサルタント(保健衛生)
所属学会 国際疫学会(IEA:The International Epidemiological Association)
アメリカ公衆衛生学会(APHA:American Public Health Association)
日本疫学会
日本公衆衛生学会
日本産業衛生学会
研究内容 1. 大規模疫学データへの人工知能(機械学習)技術適用についての研究
 健康診断データ等の健康情報から様々な疾患の発症を予測するモデルの開発、また開発したモデルを検証する事による疾患予測因子の検証を行っています。

2. 機械学習とオミックス情報を活用した疾患メカニズム解明についての研究
 オミックス情報などの大規模・多層的なデータに数理モデルや機械学習を適用し疾患機序の解明を行う “Systems epidemiology”の研究実装を進めています。

3. 縦断的マルチモーダル情報を活用した先制医療の社会実装についての研究
 オミックス情報やウェアラブルデータを縦断的に収集し、生体・遺伝情報、環境曝露、生活習慣を総活用した先制医療体制の社会実装について検証しています。

4. 小児コホートデータに機械学習を応用して集団フェノタイプを同定する研究
 当講座がもつ大規模小児コホート研究のデータに機械学習を活用し、健康特徴や疾患リスクに合わせて集団を層別化するフェノタイピング研究を進めています。

5. 産業保健領域における大規模データ活用・数理モデル適用に関する研究
 大企業や保険組合における職域領域の医療ビッグデータに様々な統計手法を活用する事で、従業員の健康を最適化する(健康経営の実践)研究を進めています。
業績 業績一覧はこちらから(research map)
研究代表(研究費獲得) ・日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
「人工知能による健康予測が個人の健康増進に与える影響の検討:ランダム化比較試験」 研究代表者 2021年4月 - 2025年3月

・日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
「疫学データに対する人工知能技術適用の枠組みの検証と提案」 研究代表者 2019年4月 - 2021年3月

・統計数理研究所 公募型研究 重点テーマ3:統計的機械学習の新展開
「機械学習を用いた医療ビッグデータに対する新たな疾患予測モデルの開発」 研究代表者 2018年4月 - 2020年3月

受賞歴 ・ 第92回日本産業衛生学会 優秀演題賞 (2019年5月)
・ パナソニックグループ健康フォーラム2019 最優秀演題賞 (2019年3月)
・ 山梨大学医学部 学生表彰 (2013年度、2014年度)
E-mail tohoka@yamanashi.ac.jp
Twitter https://twitter.com/tadook
その他 全国の医学生との協力の上、教育に関する社会活動を展開しています。
・全国医学部生家庭教師会 (2014年~) https://medicals-katekyo.com/
・学習塾BRAiN education (2017年~) https://brain-education.jp/
・山梨日日こども新聞 Dr.ブレーン「学びの処方箋」 連載中 (2021年4月~)