血清を用いた大腸がん予測モデル
発表者は、消化器外科医であるとともに、がん微小転移メカニズムの解明をテーマに研究を続けている。独自のラマン分光技術により世界に先駆けて患者血清中の微量成分の網羅的分析に成功し、複数の特許を出願、取得している。大腸がん診断においては、ラマンスペクトルを用いた機械学習に基づき、大腸がん、大腸腺腫、大腸ポリープを高精度に区別できる"Boosted tree 大腸がん予測モデル"を構築することができた（一般化R2値0.9982）。現在、血液による超早期がん診断技術を完成させるために国際共同研究を推進している。発表者が行っているラマンスペクトルデータの解析手法を供覧する。
