「ビッグデータ・オミックス研究チーム」は、電子カルテ、ゲノム、病理画像、検査値などの多様なリアルワールドデータ（RWD）を統合し、「難治性疾患に対する発症予測・病態解明・治療反応予測を可能にする高精度モデル構築」に取り組む。
北井（呼吸器内科）は、Large Language Model (LLM)を用いて臨床情報を構造化し解析可能なデータセットを作成するとともに、予後予測や重症化リスク評価を行う診断支援モデルを構築し、個別化診療への応用を目指す。畑中（病理）は病理デジタルデータベースより得られた病理画像（whole slide imaging）にAI を用いたPathomics 解析とRNAseq解析を行い、腫瘍微小環境等の定量的把握を行う。中岡（数理モデル）は腫瘍微小環境等のゲノム・病理画像に関する定量的データやAIを活用した電子カルテデータを統合的に解析可能な難治性疾患に対する発症予測モデル構築を行う。本研究チームでは、肺癌を中心に、高精度モデル構築を行う。
