Department of Health Promotion and Human Behavior,
Graduate School of Medicine, Kyoto University 京都大学 大学院医学研究科 健康増進・行動学分野

最先端の因果推論・機械学習を、ランダム化比較試験やリアルワールドデータに応用することで、健康増進に資するエビデンスを創出しています。

具体的には標的試験エミュレーションの実装や、因果フォレストなどの機械学習手法を用いた効果の異質性評価の研究を中心に取り組んでいます。また、因果媒介分析(4-way decomposition)におけるDAGの応用や、フロントドア基準の一般化・拡張など、理論の発展にも貢献しています。

従来の「高リスクアプローチ」に加え、介入効果の異質性に基づく「高ベネフィットアプローチ」を提唱し、適切な医療資源配分や健康格差是正への応用を目指しています。

また、健康行動理論や行動経済学を取り入れた介入最適化、スマートフォンアプリによる行動変容支援、国際共同研究を通じた介入効果の検証など、臨床・公衆衛生・社会実装をつなぐ実践的研究を展開しています。

心血管疾患は世界における死因の第一位として、日本でも年間30万人以上が本疾患により死亡しており、医療・公衆衛生における最も重要な課題の一つです。

当分野では、心血管疾患およびその重要かつ治療可能なリスク因子である内分泌・代謝疾患に関する疫学研究を積極的に推進し、具体的な課題とその対応策を明らかにすることで、健康増進につながるエビデンスの創出に取り組んでいます。