唐 成
TANG Cheng
医療データを支える通信とAIの融合
唐研究室では、医療データを対象として、AIを用いた統合的な解析手法の研究を行っています。これらのデータは、センサや通信を通じて取得されるため、測定環境や個人差によってデータの性質が変化しやすく、従来のAIでは安定した結果が得られないという課題があります。このようなデータの変化に対応できるAIモデルの開発に取り組むとともに、異なる種類のデータ（時系列・画像など）を組み合わせた多角的な解析を行っています。また、予測結果のばらつき（不確実性）を評価し、結果を分かりやすく説明することで、医師が安心して利用できる仕組みの構築を目指しています。さらに、センサ・通信・AIを一体として捉え、データの取得から解析、意思決定までをつなぐ新しい医療支援の形に挑戦しています。本研究により、単に精度が高いだけでなく、実際の医療現場で信頼して使えるAIの実現を目指しています。
担当分野・プログラム
研究区分
情報科学、情報工学
研究テーマ
- 医療データにおける不確実性評価と信頼性向上
- 医療時系列データ解析と予測モデリング
- 分布変化に頑健な機械学習手法の研究
- 医療画像・時系列・通信データの統合解析
- AIと通信システムによる臨床意思決定支援
メッセージ
私たちの身の回りには、血糖値や心電図のように、時間とともに変化する医療データが多く存在しています。これらのデータを正しく理解することができれば、病気の早期発見や健康管理に大きく役立つと考えられています。しかし、実際には人によってデータの特徴が異なったり、生活環境の変化によってデータが変わったりするため、AIによる予測が必ずしも安定して利用できるとは限りません。このような課題に対して、AIを使って医療データをより正確に理解し、安心して使える仕組みを作ることを目指しています。また、将来的には、遠隔医療や日常的な健康管理など、誰もが身近に利用できる形で医療を支える技術に発展させたいと考えています。