研究者詳細 - 大山　慎太郎

A machine learning approach for predicting treatment response of hyponatremia.

Kinoshita T, Oyama S, Hagiwara D, Azuma Y, Arima H

Endocrine journal 71 巻 ( 4 ) 頁： 345 - 355 2024年4月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Endocrine Journal

Hyponatremia leads to severe central nervous system disorders and requires immediate treatment in some cases. However, a rapid increase in serum sodium (s-Na) concentration could cause osmotic demyelination syndrome. To achieve a safety hyponatremia treatment, we develop a prediction model of s-Na concentration using a machine learning. Among the 341 and 47 patients admitted to two tertiary hospitals for hyponatremia treatment (s-Na <130 mEq/L), those who were admitted to the general unit with urine sodium <20 mEq/L or treated with desmopressin were excluded. Ultimately, 74 and 15 patients (342 and 146 6-hourly datasets) were included in the learning and validation data, respectively. We trained the prediction model using three regression algorithms for shallow machine learning to predict s-Na every 6 h during treatment with the data of patients with hyponatremia (median s-Na: 112.5 mEq/L; range: 110.0–116.8 mEq/L) from one hospital. The model was validated externally using the data of patients with hyponatremia (median s-Na: 117.0 mEq/L; range: 112.9– 120.0 mEq/L) from another hospital. Using 5–7 predictors (water intake, sodium intake, potassium intake, urine volume, s-Na concentration, serum potassium concentration, serum chloride concentration), the support vector regression model showed the best performance overall (root mean square error = 0.05396; R2 = 0.92), followed by the linear regression and regression tree models. The predicted s-Na levels, using explainable machine learning algorithms and clinically accessible parameters, correlated well with the actual levels. Thus, our model could be applied to the treatment of hyponatremia in clinical practice.

DOI： 10.1507/endocrj.EJ23-0561

Intra-Articular Ultrasonography Probe for Minimally Invasive Upper Extremity Arthroscopic Surgery: A Phantom Study. 査読有り

Oyama S, Niimi N, Mori M, Hirata H

Journal of clinical medicine 12 巻 ( 17 ) 頁： 5727 2023年9月

担当区分：筆頭著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Clinical Medicine

Background: Upper extremity arthroscopic surgery is a highly technique-dependent procedure that requires the surgeon to assess difficult cartilage conditions and manage the risk of iatrogenic damage to nerves and vessels adjacent to the joint capsule in a confined joint space, and a device that can safely assist in this procedure has been in demand. Methods: In this study, we developed a small intra-articular ultrasound (AUS) probe for upper extremity joint surgery, evaluated its safety using underwater sound field measurement, and tested its visualization with a phantom in which nerves and blood vessels were embedded. Results: Sound field measurement experiments confirmed the biological safety of the AUS probe’s output, while confirming that sufficient output power level performance was obtained as an ultrasound measurement probe. In addition, images of blood vessels and nerves were reconstructed discriminatively using A-mode imaging of the agar phantom. Conclusions: This study provides proof-of-concept of the AUS probe in upper extremity surgery. Further studies are needed to obtain approval for use in future medical devices.

添付ファイル： jcm-12-05727.pdf

DOI： 10.3390/jcm12175727

In-Hospital Cancer Mortality Prediction by Multimodal Learning of Non-English Clinical Texts. 査読有り国際誌

Oyama S, Furukawa T, Misawa S, Kano R, Yarimizu H, Taniguchi T, Onoda K, Sato K, Shiratori Y

Studies in health technology and informatics 302 巻頁： 821 - 822 2023年5月

担当区分：筆頭著者,　最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Studies in Health Technology and Informatics

Predicting important outcomes in patients with complex medical conditions using multimodal electronic medical records remains challenge. We trained a machine learning model to predict the inpatient prognosis of cancer patients using EMR data with Japanese clinical text records, which has been considered difficult due to its high context. We confirmed high accuracy of the mortality prediction model using clinical text in addition to other clinical data, suggesting applicability of this method to cancer.

DOI： 10.3233/SHTI230276

A comprehensible machine learning tool to differentially diagnose idiopathic pulmonary fibrosis from other chronic interstitial lung diseases. 査読有り国際誌

Furukawa T, Oyama S, Yokota H, Kondoh Y, Kataoka K, Johkoh T, Fukuoka J, Hashimoto N, Sakamoto K, Shiratori Y, Hasegawa Y

Respirology (Carlton, Vic.) 27 巻 ( 9 ) 頁： 739 - 746 2022年9月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Respirology

Background and objective: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) has poor prognosis, and the multidisciplinary diagnostic agreement is low. Moreover, surgical lung biopsies pose comorbidity risks. Therefore, using data from non-invasive tests usually employed to assess interstitial lung diseases (ILDs), we aimed to develop an automated algorithm combining deep learning and machine learning that would be capable of detecting and differentiating IPF from other ILDs. Methods: We retrospectively analysed consecutive patients presenting with ILD between April 2007 and July 2017. Deep learning was used for semantic image segmentation of HRCT based on the corresponding labelled images. A diagnostic algorithm was then trained using the semantic results and non-invasive findings. Diagnostic accuracy was assessed using five-fold cross-validation. Results: In total, 646,800 HRCT images and the corresponding labelled images were acquired from 1068 patients with ILD, of whom 42.7% had IPF. The average segmentation accuracy was 96.1%. The machine learning algorithm had an average diagnostic accuracy of 83.6%, with high sensitivity, specificity and kappa coefficient values (80.7%, 85.8% and 0.665, respectively). Using Cox hazard analysis, IPF diagnosed using this algorithm was a significant prognostic factor (hazard ratio, 2.593; 95% CI, 2.069–3.250; p < 0.001). Diagnostic accuracy was good even in patients with usual interstitial pneumonia patterns on HRCT and those with surgical lung biopsies. Conclusion: Using data from non-invasive examinations, the combined deep learning and machine learning algorithm accurately, easily and quickly diagnosed IPF in a population with various ILDs.

添付ファイル： Respirology - 2022 - Furukawa - A comprehensible machine learning tool to differentially diagnose idiopathic pulmonary.pdf

DOI： 10.1111/resp.14310

その他リンク： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1111/resp.14310

Telerehabilitation Based on Markerless Motion Capture and IMT-2020 (5G) Networks. 国際誌

Oyama S, Saeki M, Kaneta S, Shimoda S, Yoneda H, Hirata H

Studies in health technology and informatics 290 巻頁： 1108 - 1109 2022年6月

担当区分：筆頭著者,　最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Studies in Health Technology and Informatics

Eldercare programs such as health consultations and physiotherapy that improve the well-being and extend the life expectancy of people in rural or sparsely populated areas is a socially important though costly problem. We ran a pilot project to test the effectiveness potential of telerehabilitation using markerless motion capture technology integrated in a fast and low-latency IMT-2020 (5G) mobile network. Accelerating technological innovations and the surge in advances of telehealth will greatly impact conventional home visit or outpatient rehabilitation services, working in concert with or even supplanting them, given the potential lower cost and better utilization of time.

添付ファイル： SHTI-290-SHTI220291.pdf

DOI： 10.3233/SHTI220291

Nursing behavior recognition and presenteeism risk analysis using IoT sensing technology.

スマートホスピタル構想における汎用型多目的ロボットの活用招待有り査読有り

大山慎太郎, 山下佳子, 小倉環, 藤原友莉子, 高椋大寛, 白鳥義宗

情報処理 63 巻 ( 5 ) 頁： 1 - 32 2022年4月

Keiko Yamashita, Shintaro Oyama, Teruhiko Suzuki, Yuji Sakamoto, Yoshinori Ideno, Satoshi Yamashita, Satomi Akagawa, Akiko Fujii, Kensaku Mori, Yoshimune Shiratori

AMIA 2022年

疼痛診療のオラリティ情報を評価するシステム査読有り

大山慎太郎, 岩月克之, 平田仁

Journal of Musculoskeletal Pain Research 13 巻 ( 4 ) 頁： S57 - S57 2021年10月

Smart hospital infrastructure: geomagnetic in-hospital medical worker tracking. 国際誌

Yamashita K, Oyama S, Otani T, Yamashita S, Furukawa T, Kobayashi D, Sato K, Sugano A, Funada C, Mori K, Ishiguro N, Shiratori Y

Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA 28 巻 ( 3 ) 頁： 477 - 486 2021年3月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of the American Medical Informatics Association

Purpose: Location visualization is essential for locating people/objects, improving efficiency, and preventing accidents. In hospitals, Wi-Fi, Bluetooth low energy (BLE) Beacon, indoor messaging system, and similar methods have generally been used for tracking, with Wi-Fi and BLE being the most common. Recently, nurses are increasingly using mobile devices, such as smartphones and tablets, while shifting. The accuracy when using Wi-Fi or BLE may be affected by interference or multipath propagation. In this research, we evaluated the positioning accuracy of geomagnetic indoor positioning in hospitals. Materials and Methods: We compared the position measurement accuracy of a geomagnetic method alone, Wi-Fi alone, BLE beacons alone, geomagnetic plus Wi-Fi, and geomagnetic plus BLE in a general inpatient ward, using a geomagnetic positioning algorithm by GiPStech. The existing Wi-Fi infrastructure was used, and 20 additional BLE beacons were installed. Our first experiment compared these methods' accuracy for 8 test routes, while the second experiment verified a combined geomagnetic/BLE beacon method using 3 routes based on actual daily activities. Results: The experimental results demonstrated that the most accurate method was geomagnetic/BLE, followed by geomagnetic/Wi-Fi, and then geomagnetic alone. Discussion: The geomagnetic method's positioning accuracy varied widely, but combining it with BLE beacons reduced the average position error to approximately 1.2 m, and the positioning accuracy could be improved further. We believe this could effectively target humans (patients) where errors of up to 3 m can generally be tolerated. Conclusion: In conjunction with BLE beacons, geomagnetic positioning could be sufficiently effective for many in-hospital localization tasks.

DOI： 10.1093/jamia/ocaa204

Experimental pilot study for augmented reality-enhanced elbow arthroscopy. 国際誌

Yamamoto M, Oyama S, Otsuka S, Murakami Y, Yokota H, Hirata H

Scientific reports 11 巻 ( 1 ) 頁： 4650 - 4650 2021年2月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Scientific Reports

The purpose of this study was to develop and evaluate a novel elbow arthroscopy system with superimposed bone and nerve visualization using preoperative computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) data. We obtained bone and nerve segmentation data by CT and MRI, respectively, of the elbow of a healthy human volunteer and cadaveric Japanese monkey. A life size 3-dimensional (3D) model of human organs and frame was constructed using a stereo-lithographic 3D printer. Elbow arthroscopy was performed using the elbow of a cadaveric Japanese monkey. The augmented reality (AR) range of error during rotation of arthroscopy was examined at 20 mm scope–object distances. We successfully performed AR arthroscopy using the life-size 3D elbow model and the elbow of the cadaveric Japanese monkey by making anteromedial and posterior portals. The target registration error was 1.63 ± 0.49 mm (range 1–2.7 mm) with respect to the rotation angle of the lens cylinder from 40° to − 40°. We attained reasonable accuracy and demonstrated the operation of the designed system. Given the multiple applications of AR-enhanced arthroscopic visualization, it has the potential to be a next-generation technology for arthroscopy. This technique will contribute to the reduction of serious complications associated with elbow arthroscopy.

DOI： 10.1038/s41598-021-84062-7

Development Of A Machine Learning Combination With Deep Learning For Diagnosing Idiopathic Pulmonary Fibrosis In Chronic Interstitial Lung Disease

Furukawa, T; Oyama, S; Yokota, H; Kondoh, Y; Shiratori, Y; Hasegawa, Y

EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL 56 巻 2020年9月

近赤外線カメラを利用した血管及び神経の術中画像分離

大山慎太郎, 森下壮一郎, 横田秀夫, 平田仁

日本手外科学会雑誌 34 巻 ( 5 ) 頁： 898 - 901 2018年2月

担当区分：筆頭著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：(一社)日本手外科学会

筆者らは手術中に肉眼で区別することが困難な状況の血管及び神経等重要組織の把握に役に立つ,近赤外線光カメラを使用した非蛍光での組織分離手法を開発した.本手法は近赤外光の組織における散乱・吸収特性に基づき,生体組織の上からハロゲン光を照射し,生体組織で吸収・反射されて戻ってくる近赤外スペクトルを画像として計測し,独立成分分析を基にした画像解析を行う事で重要組織を判別する手法である.ニホンザルより採取した腋窩組織における神経血管束の画像分離を行い,3名の手外科医に対する正解率の変化を調査した結果,提案手法における神経血管束走行の把握に関する一定の診断貢献効果が認められた.(著者抄録)

添付ファイル：手の外科論文.pdf

J-GLOBAL

新しい医療技術近赤外光・テラヘルツ光を用いた新しい体外診断法

大山慎太郎, 平田仁

整形・災害外科 60 巻 ( 13 ) 頁： 1611 - 1616 2017年12月

Biomechanical Reconstruction Using the Tacit Learning System: Intuitive Control of Prosthetic Hand Rotation. 査読有り国際誌

Oyama S, Shimoda S, Alnajjar FS, Iwatsuki K, Hoshiyama M, Tanaka H, Hirata H

Frontiers in neurorobotics 10 巻頁： 19 - 19 2016年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Frontiers in Neurorobotics

Background: For mechanically reconstructing human biomechanical function, intuitive proportional control, and robustness to unexpected situations are required. Particularly, creating a functional hand prosthesis is a typical challenge in the reconstruction of lost biomechanical function. Nevertheless, currently available control algorithms are in the development phase. The most advanced algorithms for controlling multifunctional prosthesis are machine learning and pattern recognition of myoelectric signals. Despite the increase in computational speed, these methods cannot avoid the requirement of user consciousness and classified separation errors. “Tacit Learning System” is a simple but novel adaptive control strategy that can self-adapt its posture to environment changes. We introduced the strategy in the prosthesis rotation control to achieve compensatory reduction, as well as evaluated the system and its effects on the user. Methods: We conducted a non-randomized study involving eight prosthesis users to perform a bar relocation task with/without Tacit Learning System support. Hand piece and body motions were recorded continuously with goniometers, videos, and a motion-capture system. Findings: Reduction in the participants’ upper extremity rotatory compensation motion was monitored during the relocation task in all participants. The estimated profile of total body energy consumption improved in five out of six participants. Interpretation: Our system rapidly accomplished nearly natural motion without unexpected errors. The Tacit Learning System not only adapts human motions but also enhances the human ability to adapt to the system quickly, while the system amplifies compensation generated by the residual limb. The concept can be extended to various situations for reconstructing lost functions that can be compensated.

DOI： 10.3389/fnbot.2016.00019

Eyes and movement differences in unconscious state during microscopic procedures. 国際誌

Fujita A, Oyama S, Tatebe M, Shimoda S, Tokutake K, Yamamoto M, Hirata H

Scientific reports 15 巻 ( 1 ) 頁： 6712 - 6712 2025年2月

Deep Learning for Predicting Acute Exacerbation and Mortality of Interstitial Lung Disease. 国際誌

Teramachi R, Furukawa T, Kondoh Y, Karasuyama M, Hozumi H, Kataoka K, Oyama S, Suda T, Shiratori Y, Ishii M

Annals of the American Thoracic Society 2024年12月

Artificial intelligence-based personalized survival prediction using clinical and radiomics features in patients with advanced non-small cell lung cancer. 国際誌

Koyama J, Morise M, Furukawa T, Oyama S, Matsuzawa R, Tanaka I, Wakahara K, Yokota H, Kimura T, Shiratori Y, Kondoh Y, Hashimoto N, Ishii M

BMC cancer 24 巻 ( 1 ) 頁： 1417 - 1417 2024年11月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：BMC Cancer

Background: Multiple first-line treatment options have been developed for advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) in each subgroup determined by predictive biomarkers, specifically driver oncogene and programmed cell death ligand-1 (PD-L1) status. However, the methodology for optimal treatment selection in individual patients is not established. This study aimed to develop artificial intelligence (AI)-based personalized survival prediction model according to treatment selection. Methods: The prediction model was built based on random survival forest (RSF) algorithm using patient characteristics, anticancer treatment histories, and radiomics features of the primary tumor. The predictive accuracy was validated with external test data and compared with that of cox proportional hazard (CPH) model. Results: A total of 459 patients (training, n = 299; test, n = 160) with advanced NSCLC were enrolled. The algorithm identified following features as significant factors associated with survival: age, sex, performance status, Brinkman index, comorbidity of chronic obstructive pulmonary disease, histology, stage, driver oncogene status, tumor PD-L1 expression, administered anticancer agent, six markers of blood test (sodium, lactate dehydrogenase, etc.), and three radiomics features associated with tumor texture, volume, and shape. The C-index of RSF model for test data was 0.841, which was higher than that of CPH model (0.775, P < 0.001). Furthermore, the RSF model enabled to identify poor survivor treated with pembrolizumab because of tumor PD-L1 high expression and those treated with driver oncogene targeted therapy according to driver oncogene status. Conclusions: The proposed AI-based algorithm accurately predicted the survival of each patient with advanced NSCLC. The AI-based methodology will contribute to personalized medicine. Trial registration: The trial design was retrospectively registered study performed in accordance with the Declaration of Helsinki and approved by the Institutional Review Board of Nagoya University Graduate School of Medicine (approval: 2020 − 0287).

DOI： 10.1186/s12885-024-13190-w

The providing multidisciplinary ILD diagnoses (PROMISE) study - study design of the national registry of Japan facilitating interactive online multidisciplinary discussion diagnosis. 国際誌

Kondoh Y, Furukawa T, Hozumi H, Suda T, Egashira R, Jokoh T, Fukuoka J, Kuwana M, Teramachi R, Fujisawa T, Hasegawa Y, Ogura T, Miyazaki Y, Oyama S, Teramukai S, Horiguchi G, Naito A, Inoue Y, Ichikado K, Bando M, Tomioka H, Nishioka Y, Chiba H, Ebina M, Nakanishi Y, Satoh K, Shiratori Y, Hashimoto N, Ishii M

BMC pulmonary medicine 24 巻 ( 1 ) 頁： 511 - 511 2024年10月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：BMC Pulmonary Medicine

Background: Multidisciplinary discussion (MDD), in which physicians, radiologists, and pathologists communicate and diagnose together, has been reported to improve diagnostic accuracy compared to diagnoses made solely by physicians. However, even among experts, diagnostic concordance of MDD is not always good, and some patients may not receive a specific diagnosis due to insufficient findings. A provisional diagnosis based on the ontology with a diagnostic confidence level has recently been proposed. Additionally, we developed an artificial intelligence model to differentiate idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from other chronic interstitial lung diseases (ILD)s, which needs validation in a broader population. Methods: This prospective nationwide ILD registry has recruited patients with newly diagnosed ILD at the referral respiratory hospitals in Japan and provides rapid MDD diagnoses and treatment recommendations through a central online MDD platform with a 3-year follow-up period. A modified diagnostic ontology is used. If no diagnosis reaches more than 50% certainty, the diagnosis is unclassifiable ILD. If multiple diseases are expected, the diagnosis with a high probability takes precedence. If the confidence levels for the top two possible diagnoses are equal, the diagnosis can be unclassifiable. The registry uses tentative diagnostic criteria for nonspecific interstitial pneumonia with organising pneumonia and smoking-related ILD not otherwise specified as possible new entities. Central MDD diagnosticians review the clinical data, test results, radiology images, and pathological specimens on a dedicated website and conduct MDD diagnoses using online meetings with a cloud-based reporting system. This study aims to (1) provide MDD diagnoses with treatment recommendations; (2) determine the overall ILD rates in Japan; (3) clarify the reasons for unclassifiable ILDs; (4) evaluate possible new disease entities; (5) identify progressive phenotypes and create a clinical prediction model; (6) measure the agreement rate between institutional and central diagnoses in ILD referral and non-referral centres; (7) identify key factors for each specific ILD diagnosis; and (8) create a new disease classification system based on treatment strategies, including the use of antifibrotic drugs. Discussion: This study will provide ILD frequencies, including new entities, using central MDD on dedicated online systems, and develop a machine learning model for ILD diagnosis and prognosis prediction. Trial registration: UMIN-CTR Clinical Trial Registry (UMIN000040678).

DOI： 10.1186/s12890-024-03232-1

Development and validation of machine learning models to predict postoperative infarction in moyamoya disease. 国際誌

Fuse Y, Ishii K, Kanamori F, Oyama S, Imaizumi T, Araki Y, Yokoyama K, Takasu S, Seki Y, Saito R

Journal of neurosurgery 141 巻 ( 4 ) 頁： 927 - 935 2024年10月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Neurosurgery

OBJECTIVE Cerebral infarction is a common complication in patients undergoing revascularization surgery for moyamoya disease (MMD). Although previous statistical evaluations have identified several risk factors for postoperative brain ischemia, the ability to predict its occurrence based on these limited predictors remains inadequately explored. This study aimed to assess the feasibility of machine learning algorithms for predicting cerebral infarction after revascularization surgery in patients with MMD. METHODS This retrospective study was conducted across two centers and harnessed data from 512 patients with MMD who had undergone revascularization surgery. The patient cohort was partitioned into internal and external datasets. Using perioperative clinical data from the internal cohort, three distinct machine learning algorithms—namely the support vector machine, random forest, and light gradient-boosting machine models—were trained and cross-validated to predict the occurrence of postoperative cerebral infarction. Predictive performance validity was subsequently assessed using an external dataset. Shapley additive explanations (SHAP) analysis was conducted to augment the prediction model’s transparency and to quantify the impact of each input variable on shaping both the aggregate and individual patient predictions. RESULTS In the cohort of 512 patients, 33 (6.4%) experienced postrevascularization cerebral infarction. The cross-validation outcomes revealed that, among the three models, the support vector machine model achieved the largest area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC) at mean ± SD 0.785 ± 0.052. Notably, during external validation, the light gradient-boosting machine model exhibited the highest accuracy at 0.903 and the largest ROC-AUC at 0.710. The top-performing prediction model utilized five input variables: postoperative serum gamma-glutamyl transpeptidase value, positive posterior cerebral artery (PCA) involvement on preoperative MRA, infarction as the rationale for surgery, presence of an infarction scar on preoperative MRI, and preoperative modified Rankin Scale score. Furthermore, the SHAP analysis identified presence of PCA involvement, infarction as the rationale for surgery, and presence of an infarction scar on preoperative MRI as positive influences on postoperative cerebral infarction. CONCLUSIONS This study indicates the usefulness of employing machine learning techniques with routine perioperative data to predict the occurrence of cerebral infarction after revascularization procedures in patients with MMD.

DOI： 10.3171/2024.1.JNS232173

Development and Evaluation of a Comprehensive Machine Learning Tool Differentiating Idiopathic Pulmonary Fibrosis from Other Interstitial Lung Diseases in the Japanese nationwide registry (PROMISE study)

Furukawa, T; Kondoh, Y; Oyama, S; Yokota, H; Teramachi, R; Hozumi, H; Shiratori, Y; Hasegawa, Y; Suda, T; Ishii, M

EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL 64 巻 2024年9月

Environmental Geomarker to Assess Impact on Hospitalization. 査読有り国際誌

Sato K, Furukawa T, Kobayashi D, Oyama S, Shiratori Y

Studies in health technology and informatics 316 巻頁： 1574 - 1575 2024年8月

記述言語：英語掲載種別：論文集(書籍)内論文出版者・発行元：Studies in Health Technology and Informatics

By linking medical real-world data with geographic information, it is possible to evaluate the impact on hospitalization based on these characteristics, such as patient residence information and disease and medical information. In this study, environmental exposure to air pollutants was reported as a risk factor, and predictive models were used to examine factors affecting health. The importance of the characteristics appeared according to the disease, and overall, the patient profile at the time of admission, such as ADL, was shown to be high, but for respiratory diseases, the cumulative concentration of air pollutants NO2, SPM, and NOx for one year before the onset of admission was the top risk factor for long-term hospitalization, suggesting the influence of exposure due to environmental factors.

DOI： 10.3233/SHTI240720

医療機器の位置稼働状態管理のためのモニタリングシステムの構築と実証利用統計を見査読有り

伊藤暢浩, 川北崇斗, 神谷寧々, 相木一輝, 藤井雄介, 加藤孝昭, 島孔介, 大山慎太郎, 大塚孝信

情報処理学会論文誌 65 巻 ( 5 ) 頁： 903 - 913 2024年5月

Artificial intelligence in a prediction model for postendoscopic retrograde cholangiopancreatography pancreatitis. 査読有り国際誌

Takahashi H, Ohno E, Furukawa T, Yamao K, Ishikawa T, Mizutani Y, Iida T, Shiratori Y, Oyama S, Koyama J, Mori K, Hayashi Y, Oda M, Suzuki T, Kawashima H

Digestive endoscopy : official journal of the Japan Gastroenterological Endoscopy Society 36 巻 ( 4 ) 頁： 463 - 472 2024年4月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Digestive Endoscopy

Objectives: In this study we aimed to develop an artificial intelligence-based model for predicting postendoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) pancreatitis (PEP). Methods: We retrospectively reviewed ERCP patients at Nagoya University Hospital (NUH) and Toyota Memorial Hospital (TMH). We constructed two prediction models, a random forest (RF), one of the machine-learning algorithms, and a logistic regression (LR) model. First, we selected features of each model from 40 possible features. Then the models were trained and validated using three fold cross-validation in the NUH cohort and tested in the TMH cohort. The area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) was used to assess model performance. Finally, using the output parameters of the RF model, we classified the patients into low-, medium-, and high-risk groups. Results: A total of 615 patients at NUH and 544 patients at TMH were enrolled. Ten features were selected for the RF model, including albumin, creatinine, biliary tract cancer, pancreatic cancer, bile duct stone, total procedure time, pancreatic duct injection, pancreatic guidewire-assisted technique without a pancreatic stent, intraductal ultrasonography, and bile duct biopsy. In the three fold cross-validation, the RF model showed better predictive ability than the LR model (AUROC 0.821 vs. 0.660). In the test, the RF model also showed better performance (AUROC 0.770 vs. 0.663, P = 0.002). Based on the RF model, we classified the patients according to the incidence of PEP (2.9%, 10.0%, and 23.9%). Conclusion: We developed an RF model. Machine-learning algorithms could be powerful tools to develop accurate prediction models.

DOI： 10.1111/den.14622

医療現場における実装されたDx

平田哲生, 大山慎太郎, 高尾洋之, 村岡修子

医療情報学 43 巻 ( 6 ) 頁： 243 - 245 2024年2月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人日本医療情報学会

昨今，医療のデジタル化が進んできており，実証から実装まで様々な取り組みがアナウンスされている．しかしながら，2004年にデジタルトランスフォーメーション（DX）を定義したストルターマン博士による「DXに至る3つのフェーズ」に鑑みると，現在の日本におけるデジタル医療は，第一フェーズであるデータ等をデジタル化する「デジタイゼーション」，次いで第二フェーズである業務プロセスをデジタル化する「デジタライゼーション」に留まり，継続的な実装による医療現場の運用の改革まで伴う第三フェーズの「デジタルトランスフォーメーション」にまで至っている取り組みは必ずしも多いわけではないと考えられる．本セッションでは，様々なデジタル技術のインプリメンテーションによる医療現場改革を本気で推進する現場の取り組みと，それら技術の導入効果や実績などを講演いただき，明日からの業務革新に役立てる知見を共有する場としたい．東京慈恵会医科大学の高尾氏には，医療現場のスマートフォン導入を通じ，勤怠管理や遠隔診療，情報連携を通じた医療業務・研究の支援を実現されており，その導入の注意点や今後の展開について，NTT東日本関東病院の村岡氏には，DX推進病棟の導入による看護の質の向上や働き方改革を実現されており，その知見を，最後に名大病院スマートホスピタル構想を推進する大山氏には，IoTを用いた臨床工学技士の業務支援・運用改革やAI人材育成拠点を通じたDX人材育成の取り組みについて共有いただく．

DOI： 10.14948/jami.43.243

Longitudinal Development of Cosmic Noise Absorption Based on Multipoint Observations at Subauroral Latitudes During Storm-Time Substorms on 25–28 August 2018

Kato Y., Shiokawa K., Tanaka Y., Ozaki M., Kadokura A., Oyama S.i., Oinats A., Connors M., Baishev D.

Journal of Geophysical Research: Space Physics 129 巻 ( 1 ) 2024年1月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Geophysical Research: Space Physics

Enhancements in electron density in the D-region ionosphere attributed to the precipitation of high-energy electrons, have previously been inferred from increases in cosmic radio noise absorption (CNA) using ground-based riometers. However, there have been few studies of CNA observations at multi-point stations distributed in longitudes. Thus, the spatio-temporal development of the global distribution of CNA is not well understood. In this study, we investigated the longitudinal extent of CNA using simultaneous riometer observations at six stations at subauroral latitudes in Canada, Alaska, Russia, and Iceland. These stations are located encircling the earth at ∼60° north magnetic latitudes. We have conducted simultaneous observations of CNA at these stations since October 2017. Here we focus on seven substorms during a geomagnetic storm 25–28 August 2018 and study the spatio-temporal development of the global distribution of CNA during these substorms. For all seven substorms, some stations observed CNA enhancements after the substorm onsets. In five cases, the CNA enhancements started around midnight and expanded eastward. The other two cases show westward and anti-sunward development of CNA. The eastward expansion of CNA indicates the eastward drift of high-energy electrons, which is the source of the CNA, due to gradient and curvature drift in the geomagnetic field. The westward expansion of CNA may correspond to westward expansion of the substorm injection region due to dawn-to-dusk electric fields. These results indicate that spatio-temporal development of CNA at subauroral latitudes corresponds to high energy electron drift in the inner magnetosphere.

DOI： 10.1029/2023JA031950

Geomagnetic activity dependence and dawn-dusk asymmetry of thermospheric winds from 9-year measurements with a Fabry–Perot interferometer in Tromsø, Norway

今月の臨床 AIがもたらす産婦人科医療の変革総論 AIによる医療現場の発展と今後の展望

大山慎太郎

臨床婦人科産科 77 巻 ( 12 ) 頁： 1178 - 1183 2023年12月

Oyama S.i., Aikio A., Sakanoi T., Hosokawa K., Vanhamäki H., Cai L., Virtanen I., Pedersen M., Shiokawa K., Shinbori A., Nishitani N., Ogawa Y.

Earth, Planets and Space 75 巻 ( 1 ) 2023年12月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Earth, Planets and Space

Ion drag associated with the ionospheric plasma convection plays an important role in the high-latitude thermospheric dynamics, yet changes in the thermospheric wind with geomagnetic activity are not fully understood. We performed a statistical analysis of the thermospheric wind measurements with a Fabry–Perot interferometer (FPI; 630 nm wavelength) in Tromsø, Norway, in the winter months for 9 years. The measurements were sorted by a SuperMAG (SME) index, and a quiet-time wind pattern was defined as an hourly mean under SME ≤ 40 nT. The quiet-time wind pattern can be expected to be represented by a pressure gradient associated with the solar radiation and a geostrophic force balance. With an increase in the geomagnetic activity level, the thermospheric wind turned over from eastward to westward at dusk and increased the equatorward magnitude from midnight to dawn. Deviations from the quiet-time wind presented similar patterns in the direction with the ionospheric plasma convection but were larger in magnitude at dusk than at dawn. This is the first study to report a dawn-dusk asymmetry of the thermospheric wind acceleration feature and signatures of the eastward wind acceleration at dawn by ion drag. Graphical Abstract: [Figure not available: see fulltext.].

DOI： 10.1186/s40623-023-01829-0

Nationwide All ILD registry with central MDD in Japan; Providing Multidisciplinary ILD diagnoses (PROMISE) study.

Furukawa, T; Kondoh, Y; Oyama, S; Teramachi, R; Hozumi, H; Suda, T; Fujisawa, T; Egashira, R; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kataoka, K; Kitamura, H; Nishiyama, O; Okamoto, M; Koshimizu, N; Ishikawa, N; Okamori, S; Miyazaki, Y; Bando, M; Inoue, Y; Ogura, T; Kuwana, M; Tomioka, H; Nishioka, Y; Chiba, H; Ebina, M; Ichikado, K; Nakanishi, Y; Hashimoto, N; Shiratori, Y; Hasegawa, Y; Ishii, M

EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL 62 巻 2023年9月

A Ground-Based Instrument Suite for Integrated High-Time Resolution Measurements of Pulsating Aurora With Arase

Hosokawa K., Oyama S.I., Ogawa Y., Miyoshi Y., Kurita S., Teramoto M., Nozawa S., Kawabata T., Kawamura Y., Tanaka Y.M., Miyaoka H., Kataoka R., Shiokawa K., Brändström U., Turunen E., Raita T., Johnsen M.G., Hall C., Hampton D., Ebihara Y., Kasahara Y., Matsuda S., Shinohara I., Fujii R.

Journal of Geophysical Research: Space Physics 128 巻 ( 8 ) 2023年8月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Geophysical Research: Space Physics

A specialized ground-based system has been developed for simultaneous observations of pulsating aurora (PsA) and related magnetospheric phenomena with the Arase satellite. The instrument suite is composed of (a) six 100 Hz sampling high-speed all-sky imagers (ASIs), (b) two 10 Hz sampling monochromatic ASIs observing 427.8 and 844.6 nm auroral emissions, (c) a 20 Hz sampling fluxgate magnetometer. The 100 Hz ASIs were deployed in four stations in Scandinavia and two stations in Alaska, which have been used for capturing the main pulsations and quasi 3 Hz internal modulations of PsA at the same time. The 10 Hz sampling monochromatic ASIs have been operative in Tromsø, Norway with the 20 Hz sampling magnetometer. Combination of these multiple instruments with the European Incoherent SCATter (EISCAT) radar enables us to detect the low-altitude ionization due to energetic electron precipitation during PsA and further to reveal the ionospheric electrodynamics behind PsA. Since the launch of the Arase satellite, the data from these instruments have been examined in comparison with the wave and particle data from the satellite in the magnetosphere. In the future, the system can be utilized not only for studies of PsA but also for other classes of aurora in close collaboration with the planned EISCAT_3D project.

DOI： 10.1029/2023JA031527

An Implication of Detecting the Internal Modulation in a Pulsating Aurora: A Conjugate Observation by the Arase Satellite and All-Sky Imagers

Nanjo S., Ebukuro S., Nakamura S., Miyoshi Y., Kurita S., Oyama S.I., Ogawa Y., Keika K., Kasahara Y., Kasahara S., Matsuoka A., Hori T., Yokota S., Matsuda S., Shinohara I., Wang S.Y., Kazama Y., Jun C.W., Kitahara M., Hosokawa K.

Journal of Geophysical Research: Space Physics 128 巻 ( 8 ) 2023年8月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Geophysical Research: Space Physics

A physical mechanism to produce pulsating aurora (PsA) has been considered to be the interaction of the electron and the chorus wave generated near the equatorial plane of the magnetosphere. A recent observation of high temporal resolution of chorus waves by the Arase satellite revealed that the presence or absence of the internal modulation of PsA, which is a characteristic sub-second scintillation at 3 ± 1 Hz within each optical pulsation, is closely related to the discreteness of the element structure of the chorus wave. However, it is still unclear what parameters (or conditions) control the discreteness of the element and the existence of the internal modulation of PsA. In this study, we discuss parameters that determine the presence or absence of the internal modulation of PsA and element structure of chorus by showing a conjugate observation of PsA/chorus by ground-based cameras and the Arase satellite. During the event, the occurrence of internal modulation increased temporally. The wave data from the satellite show that the repetitive frequency of elements was ∼6 Hz when the internal modulation was indistinct, while the repetitive frequency was ∼3 Hz when the internal modulation was distinct. The particle measurements suggest that this difference was caused by changes in the density and the temperature anisotropy of the hot electron. The internal modulation was clearly observed when the density of hot electrons decreased and the temperature anisotropy relaxed after the injection. Observations of internal modulations from the ground might allow us to estimate the parameters such as energetic electron density and temperature anisotropy in the magnetosphere.

DOI： 10.1029/2023JA031499

IMF Dependence of Midnight Bifurcation in the Thermospheric Wind at an Auroral Latitude Based on Nine Winter Measurements in Tromsø, Norway

Oyama S., Hosokawa K., Vanhamäki H., Aikio A., Sakanoi T., Cai L., Virtanen I.I., Shiokawa K., Nishitani N., Shinbori A., Ogawa Y.

Geophysical Research Letters 50 巻 ( 14 ) 2023年7月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Geophysical Research Letters

A thermospheric wind data set from a Fabry-Perot interferometer (630 nm) and the ion velocity from a Dynasonde in Tromsø, Norway, was analyzed for nine winter seasons to study the dynamics of the thermosphere and F-region ionosphere at an auroral latitude. This study focused on bifurcation in the zonal component of the neutral wind and ion velocity at midnight and its dependence on the Y component of the interplanetary magnetic field (IMF). Ionospheric plasma convection patterns are evidently imprinted on the thermospheric wind variations as aspects of the westward and eastward accelerations at dusk and late morning, respectively. The zonal wind bifurcates immediately before midnight for IMF By < 0, but for By > 0, it inverts gradually into the postmidnight sector. Neutral wind streams, originating from higher latitudes, may result in the dependence because of anti-sunward plasma flow distorted in the polar cap.

DOI： 10.1029/2023GL104334

UBL3 Interacts with Alpha-Synuclein in Cells and the Interaction Is Downregulated by the EGFR Pathway Inhibitor Osimertinib.

Chen B, Hasan MM, Zhang H, Zhai Q, Waliullah ASM, Ping Y, Zhang C, Oyama S, Mimi MA, Tomochika Y, Nagashima Y, Nakamura T, Kahyo T, Ogawa K, Kaneda D, Yoshida M, Setou M

Biomedicines 11 巻 ( 6 ) 2023年6月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Biomedicines

Ubiquitin-like 3 (UBL3) acts as a post-translational modification (PTM) factor and regulates protein sorting into small extracellular vesicles (sEVs). sEVs have been reported as vectors for the pathology propagation of neurodegenerative diseases, such as α-synucleinopathies. Alpha-synuclein (α-syn) has been widely studied for its involvement in α-synucleinopathies. However, it is still unknown whether UBL3 interacts with α-syn, and is influenced by drugs or compounds. In this study, we investigated the interaction between UBL3 and α-syn, and any ensuing possible functional and pathological implications. We found that UBL3 can interact with α-syn by the Gaussia princeps based split luciferase complementation assay in cells and immunoprecipitation, while cysteine residues at its C-terminal, which are considered important as PTM factors for UBL3, were not essential for the interaction. The interaction was upregulated by 1-methyl-4-phenylpyridinium exposure. In drug screen results, the interaction was significantly downregulated by the treatment of osimertinib. These results suggest that UBL3 interacts with α-syn in cells and is significantly downregulated by epidermal growth factor receptor (EGFR) pathway inhibitor osimertinib. Therefore, the UBL3 pathway may be a new therapeutic target for α-synucleinopathies in the future.

DOI： 10.3390/biomedicines11061685

DEVELOPMENT OF A MACHINE-LEARNING MODEL FOR PREDICTING POST-ERCP PANCREATITIS

DEVELOPMENT OF A MACHINE-LEARNING MODEL FOR PREDICTING POST-ERCP PANCREATITIS

Takahashi Hidekazu, Eizaburo Ohno, Taiki Furukawa, Kentaro Yamao, Takuya Ishikawa, Yasuyuki Mizutani, Tadashi Iida, Yoshimune Shiratori, Shintaro Oyama, Junji Koyama, Kensaku Mori, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takahisa Suzuki, Hiroki Kawashima

Gastrointestinal Endoscopy 97 巻 ( 6 ) 頁： AB656 - AB656 2023年6月

多施設共同研究による医療機器ネットワーク化の研究開発医療IoTがもたらす業務効率化査読有り

宮城英毅, 相木一輝, 澤井由佳, 鈴木祥仁, 半田裕, 松月正樹, 川本祐輝, 稲田潤一, 出野義則, 大塚孝信, 大山慎太郎

日本臨床工学技士会会誌 ( 78 ) 頁： 230 - 230 2023年6月

電源タップ型位置稼働情報収集ソリューションを用いたトレーサビリティモニタリングの検討

川本祐輝, 稲田潤一, 石原宗太朗, 花岡正志, 坂本祐二, 角谷和飛, 澤井由佳, 加藤博史, 出野義則, 大山慎太郎, 大塚孝信

日本臨床工学技士会会誌 ( 78 ) 頁： 220 - 220 2023年6月

Hidekazu, T; Ohno, E; Furukawa, T; Yamao, K; Ishikawa, T; Mizutani, Y; Iida, T; Shiratori, Y; Oyama, S; Koyama, J; Mori, K; Hayashi, Y; Oda, M; Suzuki, T; Kawashima, H

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 97 巻 ( 6 ) 頁： AB656 - AB656 2023年6月

DEVELOPMENT OF A MACHINE-LEARNING MODEL FOR PREDICTING POST-ERCP PANCREATITIS

Hidekazu, T; Ohno, E; Furukawa, T; Yamao, K; Ishikawa, T; Mizutani, Y; Iida, T; Shiratori, Y; Oyama, S; Koyama, J; Mori, K; Hayashi, Y; Oda, M; Suzuki, T; Kawashima, H

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 97 巻 ( 6 ) 頁： AB615 - AB615 2023年6月

機械学習を用いた重症低ナトリウム血症の治療予測システムの構築

木下珠希, 萩原大輔, 大山慎太郎, 有馬寛

日本内分泌学会雑誌 99 巻 ( S.Update ) 頁： 74 - 77 2023年5月

Prognostic Factors for Covid-19 on Admission Profile and Air Pollutants. 国際誌

Sato K, Furukawa T, Yamashita S, Kobayashi D, Oyama S, Shiratori Y

Studies in health technology and informatics 302 巻頁： 901 - 902 2023年5月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Studies in Health Technology and Informatics

It has been reported that the severity and lethality of Covid-19 are associated with coexisting underlying diseases (hypertension, diabetes, etc.) and cardiovascular diseases (coronary artery disease, atrial fibrillation, heart failure, etc.) that increase with age, but environmental exposure such as air pollutants may also be a risk factor for mortality. In this study, we investigated patient characteristics at admission and prognostic factors of air pollutants in Covid-19 patients using a machine learning (random forest) prediction model. Age, Photochemical oxidant concentration one month prior to admission, and level of care required were shown to be highly important for the characteristics, while the cumulative concentrations of air pollutants SPM, NO2, and PM2.5 one year prior to admission were the most important characteristics for patients aged 65 years and older, suggesting the influence of long-term exposure.

DOI： 10.3233/SHTI230301

Artificial intelligence-based personalized survival prediction using clinical and radiomics features in patients with advanced non-small cell lung cancer

Koyama, J; Morise, M; Furukawa, T; Oyama, S; Matsuzawa, R; Tanaka, I; Wakahara, K; Yokota, H; Kimura, T; Shiratori, Y; Kondoh, Y; Hashimoto, N

RESPIROLOGY 28 巻頁： 39 - 40 2023年2月

指文字画像を用いた標的選択課題遂行中の事象関連電位の特性

長谷川良平, 米田英正, 岩月克之, 大山慎太郎, 佐伯将臣, 山本美知郎, 平田仁

日本感性工学会論文誌 22 巻 ( 1 ) 頁： 21 - 29 2023年

診療データを用いた予測モデルによる文抽出

三沢翔太郎, 古川大記, 大山慎太郎, 狩野竜示, 鑓水大和, 谷口友紀, 小野田浩平, 佐藤菊枝, 白鳥義宗

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2023 巻 ( 0 ) 頁： 3Xin404 - 3Xin404 2023年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

病院では電子カルテや看護録など様々な医療文書が蓄積されている。本研究では医療従事者による文書探索を支援するために、医療文書群から臨床的に重要な文の抽出を目指す。学習データがない場合に用いられる教師なし文書要約手法は、文書全体の内容を網羅するために、文書中の多くの文と類似する文を取得する。しかし、医療文書では網羅性よりも臨床的な重要度が重視されるため、適しているとは限らない。一方、ある患者に対して蓄積された診療データを元に、その患者の将来における状態である予後を予測する予後予測の研究が取り組まれている。予後予測モデルで予測した患者の予後が悪い場合、その入力情報は予後の悪化につながる状態や事象を表しており、臨床的に重要であると考えられる。本研究ではこの考えに基づいて、予後予測モデルの出力値を臨床的に重要な文の指標とみなした重要文抽出手法を提案する。実験では名古屋大学医学部附属病院に集約された診療データで学習した予後予測モデルを利用して重要文抽出モデルを構築した。入院ごとに重要文抽出モデルで文をランキングし、それと臨床的に重要な情報を記載した文書を比較することで手法の有効性を示した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2023.0_3xin404

看護師の職域プレゼンティズム（心身不調）をIoTセンシングで早期検出する

山下佳子, 大山慎太郎, 鈴木輝彦, 坂本祐二, 出野義則, 山下暁士, 赤川里美, 藤井晃子, 白鳥義宗, 森健策

生体医工学 Annual61 巻 ( Abstract ) 頁： 225_1 - 225_1 2023年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

看護職は心身不調に由来する顕在化していない労働生産性低下状態（プレゼンティズム）が他職種より多く、不規則な勤務形態や強い心身ストレスにより、離職に至る率も高いのが現状である。類似研究は腰痛に注目してウェアラブルデバイスで筋硬度測定によりプレゼンティズム発生を予測するが、性別や運動経験の有無など個人の特性を大きく反映するため予測が難しいと報告がある。そこで本研究では、プレゼンティズムの主な要因で筋骨格系疼痛の原因となる看護行動を、Internet of Things (IoT)センシングで抽出・判別することを目的とする。既設のBLE 屋内測位(AoA法）アンテナを利用した加速度センサデバイスによる看護行動データの収集と、観察者の直接観察による看護行動に対するラベルデータ（看護行動、実施場所、行動の開始・終了時刻を入力）作成を実施した。看護行動は身体プレゼンティズムリスク(腰痛・膝痛・頚肩腕痛)に分類し定義した。1分毎の行動データ（位置情報の平均値、加速度の最大・最小・平均値・標準偏差）、及び時刻を入力データとし、ラベルデータを教師データとして機械学習を行い、行動認識モデルを構築した。看護行動割合は、腰痛43.6%、膝痛3.3%、頚肩腕痛7.4%であった。IoTセンシングで個人ごとのプレゼンティズムに発展する行動をモニタリングすることにより、プレゼンティズムを予防することが可能と示唆された。

DOI： 10.11239/jsmbe.annual61.225_1

無意識下の運動制御を基にした手術技術の均等化・標準化に関する研究開発

建部将広, 大山慎太郎, 藤田明子, 下田真吾

生体医工学 Annual61 巻 ( Abstract ) 頁： 129_1 - 129_1 2023年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

外科手技の習得には、反復した一定の訓練などにより“自動化”した手技を行えるよう、徒弟制度的な訓練が必要とされる。外傷などでの損傷による微小な血管や神経を縫合するには手術用顕微鏡を用いたマイクロサージャリーは広く行われているが、その技術取得には一定のトレーニングが必須となる。一方、実臨床の場では近年術野を3Dでモニターに表示する外視鏡が利用可能となった。外視鏡を使用することで術者の頭部周囲が自由になり、映像の共有が可能となる。これを用いることで、頭部周辺に各種センサーを使用でき、“自動化”した“無意識下”の運動制御による手術手技を解析し、分析結果から人材育成、そして新規医療技術開発につながると考えた。実験として、熟練者・初心者を対象とし、外科手技用トレーニング血管を用いて6針縫合する手技を行った。初心者と熟練者、およびトレーニング後の初心者の視線・姿勢・器具の動きに関して解析した。作業全体で縫合時間・視線／器具の動き・瞳孔が初心者で大きくなっていた。自然災害が頻発する日本では重度外傷患者が多数発生する可能性は否定できず、マイクロサージャリーにも対応可能な医師を育成することは重要となる。今回の結果から、初心者と熟練者の手技に対する習熟度の違いは視線運動などに関連していた。これらの違いを医師育成・手術用ロボット開発に活かせられると考えられた。

DOI： 10.11239/jsmbe.annual61.129_1

Development of A Location and Operation Monitoring Device for Medical Device Management

Kakutani K., Ito N., Shima K., Oyama S., Otsuka T.

2023 International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2023 - Proceedings 頁： 325 - 326 2023年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：2023 International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2023 - Proceedings

Central management has used and maintained many portable medical devices(MDs). However, the central management lends medical staff the MDs only with managing by a ledger; therefore, missing or subletting may be caused. In this paper, we develop and propose a device that can measure MDs' location and power consumption and a visualization system. We implemented 85 developed devices in 4 hospitals and confirmed that the system adequately managed MDs.

DOI： 10.1109/ICCE-Taiwan58799.2023.10226793

Development of AI models to predict mortality and long-term hospitalization in pneumonia

Furukawa, T; Oyama, S; Sato, K; Misawa, S; Kano, R; Yarimizu, H; Shiratori, Y

EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL 60 巻 2022年9月

A Prototype for Presage Detection for Heat Stroke using LPWA Communication and Wearable Devices 査読有り

7 巻頁： 02-1 - 02-7 2022年4月

Demonstration experiment of telemedicine using ultrasonography and telerehabilitation with 5G communication system in aging and depopulated mountainous area. 国際誌

Saeki M, Oyama S, Yoneda H, Shimoda S, Agata T, Handa Y, Kaneda S, Hirata H

Digital health 8 巻頁： 20552076221129074 - 205520762211290 2022年1月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Digital Health

Objective: The challenges of an aging population worldwide are the increased number of people needing medical and nursing care and inadequate medical resources. Information and communication technologies have progressed remarkably, leading to innovations in various areas. 5G communication systems are capable of high-capacity, high-speed communication with low latency and are expected to transform medicine. We aimed to report a demonstration experiment of telerehabilitation and telemedicine using a mobile ultrasound system in a depopulated area in a mountainous terrain, where 32% of the population are 65 years or older. Methods: At the core hospital, a physician or physical therapist remotely performed ultrasonography or rehabilitation on a subject in a clinic. Five general residents participated in the telerehabilitation as subjects. The delay time and video quality transmitted with 5G and long-term evolution (LTE) communication systems were compared. The physician or physical therapist subjectively evaluated the quality and delay of the transmitted images and subject acceptability. Results: Of seven physical therapists, six and three responded that the video quality was “good” for telerehabilitation with 5G/4K resolution and LTE, respectively. Five physical therapists and one physical therapist reported that the delay time was “acceptable” with 5G/4K resolution and LTE, respectively. For telemedicine using a mobile ultrasound system, the responses for 5G were “the delay was acceptable” and “rather acceptable.” In contrast, both respondents’ responses for LTE were “not acceptable.” Conclusions: Multiple high-definition images can be transmitted with lower latency in telerehabilitation and telemedicine using mobile ultrasound imaging systems with a 5G communication system. These differences affected the subjective evaluation of the doctors and physical therapists.

DOI： 10.1177/20552076221129074

その他リンク： http://journals.sagepub.com/doi/full-xml/10.1177/20552076221129074

肘関節鏡手術トレーニングシステムの開発

岩瀬紘章, 横田秀夫, 村上幸己, 山本美智郎, 大山慎太郎, 平田仁

生体医工学 Annual60 巻 ( Abstract ) 頁： 158_1 - 158_1 2022年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

本邦で開発された関節鏡手術は世界中に広がり整形外科の標準的治療となっているが、特に肘関節鏡においては重大な神経損傷の合併症の報告を認める。肘関節鏡手術は手術野を直接観察することは出来ず、関節鏡に映し出された映像を元に手術操作を行うゆえに、手術技能の習熟までに時間を要し、術者の育成が重要な課題である。経験の浅い術者の技能習得のための肘関節鏡手術トレーニングシステムを考えた。肘関節CT、MRI画像を理化学研究所で開発された新規情報処理システム（V-CAT）を用いて前処理、座標合わせ、セグメンテーションを行うことで、肘関節周囲の骨、神経、皮膚から成る3D画像がstl dataとして抽出される。このdataを元に、光造形3Dプリンタを用いて実物大の肘関節の模型を作成した。stl dataと造形物の実測値の誤差は平均0.078mmであった。肘関節鏡手術でよく施行される関節内遊離体摘出術を想定し、遊離体を肘関節模型内に設置した。肘関節鏡下手術の症例数が5件以上かつ経験年数が2年以上の医師を熟練医師、肘関節鏡下手術の症例数が1件以下の医師を非熟練医師、手術の経験がない被験者を未経験者とし、それぞれの群で遊離体摘出にかかる手術時間や検出されるdataについて比較検討を行なった。複数の肘関節モデルを作成し、トレーニングを行うことで、経験の浅い術者の技能上昇につながる可能性がある。

DOI： 10.11239/jsmbe.annual60.158_1

医療機器最適管理のためのHMMを用いた実稼働状況推定手法の提案と実装

角谷和飛, 吉田拓巨, 島孔介, 大山慎太郎, 大塚孝信

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 2P1GS1005 - 2P1GS1005 2022年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

医療機関において，医療の高度化に伴い医療機器の台数は増加し，操作やメンテナンスが複雑化しており，医療従事者の機器管理に関わる負担が増加している．また，COVID-19の流行により，人工呼吸器を代表とする医療機器の管理の重要性が増加している．一方で，看護師が退職するなど，医療従事者の人手不足が問題視されている．これらの問題を解決するために，医療機器の位置情報と稼働状況を管理する機器モニタリングシステムを構築した．本システムでは，低消費電力であるLPWAモジュールおよび電流センサを搭載した電源タップ一体型デバイスを開発し，これを用いて医療機器の電流値と位置情報を収集し，WEBアプリケーション上で表示を行う．本研究では，開発したIoTデバイスを50台，実際に稼働する病院の医療機器に取り付け実証実験を行った．また，定期的に取得した電流値および交流波形の分散値を元に隠れマルコフモデルを用いて医療機器の稼働状況の推定を行った．実運用において病院内にて多数のデバイスが安定してデータ収集可能であることを確認した．さらに，HMMを用いた稼働状況の推定が有用であることを示した．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_2p1gs1005

AIによる看護業務可視化の効果と期待

坂本祐二, 大山慎太郎, 山下佳子, 出野義則, 山下暁士, 白鳥義宗

医療機器学 92 巻 ( 5 ) 頁： 538 - 544 2022年

入院経過推定を用いた特徴量拡張による予後予測

三沢翔太郎, 古川大記, 大山慎太郎, 佐藤菊枝, 狩野竜示, 鑓水大和, 谷口友紀, 小野田浩平, 大熊智子, 白鳥義宗

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3Yin228 - 3Yin228 2022年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

医療現場における機械学習の応用による医師の治療支援や患者の個別化医療が近年多数報告されているなか、病院内に蓄積された患者の診療データを用い学習を進め、患者の予後予測を行う活用法は一つの大きなトピックである。一般にこういったタスクでは、入院から3日間など指定された期間の入院情報を用いて、予測したい将来時点における目的変数を予測する。しかし、入院初期から予測する将来時点までの期間が長いと予測が困難となる場合がある。そこで、予測する将来時点より前における食事量などの患者状態を用いることが出来れば、目的変数に対する予測性能が向上すると考えられる。学習時にはこれらの状態も参照できるため、予測モデルを追加で構築することが可能である。本研究では、患者の入院経過を予測し、それをモデルの新たな特徴量として用いる予後予測手法を提案する。本研究では、統合診療支援プラットフォームCITA Clinical Finderに集約された院内データを網羅的に用いて、肺炎患者を対象とした院内死亡と長期入院を予測する実験により本手法の有効性を確認した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3yin228

Coalitional Game Theoretic Federated Learning

AIおよびxR技術を活用した触診情報の可視化

大山慎太郎

日本ロボット学会誌 40 巻 ( 8 ) 頁： 685 - 689 2022年

Ota M., Sakurai Y., Oyama S.

Proceedings - 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2022 頁： 48 - 55 2022年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Proceedings - 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2022

This study approaches federated learning (FL) from the viewpoint of coalitional games with coalition structure generation (CSG). In conventional FL, even if each client has data from a different distribution, they still learn a single global model. However, the performance of each local model can degrade. To address such issues, we propose an algorithm in which clients form coalitions and the clients in the same coalition jointly train a specialized model for the coalition, namely a coalition model. We formulate the algorithm as a graphical coalition game given by a weighted undirected graph in which a node indicates a client and the weight of an edge indicates the synergy between two connected clients. Formulating FL as a CSG problem enables us to generate an optimal CS that maximizes the sum of synergies. We first define two types of synergy, i.e., that based on the average improvement in classification accuracy of two agents as they join the same coalition and that based on the cosine similarity between the gradients of the loss functions, which is intended to exclude adversaries having adversarial data from a set of non-adversaries. We conduct experiments to evaluate our algorithm, and the results indicate that it outperforms current algorithms.

DOI： 10.1109/WI-IAT55865.2022.00017

Preventing Employee Absenteeism in Healthcare Settings with Bias-less Estimation of Personality Traits Based on Color Psychological Preferences.

Shintaro Oyama, Keiko Yamashita

AMIA 2022年

医療機器最適管理のためのHMMを用いた実稼働状況推定手法の提案と実装

角谷和飛, 吉田拓巨, 島孔介, 大山慎太郎, 大塚孝信

人工知能学会全国大会論文集(Web) 36th 巻 2022年

5G/IoT時代を見据えた、山間部・へき地における遠隔リハビリテーションの実証

半田裕, 安形司, 野村政嘉, 夏目賢治, 加倉美和, 伸井勝, 米田英正, 大山慎太郎, 佐伯将臣, 下田真吾, 金田賢, 小林由幸, 平田仁

医療情報学連合大会論文集 41回巻頁： 870 - 873 2021年11月

特集間質性肺炎徹底討論!-鳥からは逃げられない過敏性肺炎,放置してよいのかILA Ⅳ.最近の話題間質性肺炎のAI診断

古川大記, 古川大記, 古川大記, 古川大記, 大山慎太郎, 大山慎太郎

呼吸器ジャーナル 69 巻 ( 3 ) 頁： 450 - 457 2021年8月

Author Correction: Experimental pilot study for augmented reality-enhanced elbow arthroscopy. 国際誌

Yamamoto M, Oyama S, Otsuka S, Murakami Y, Yokota H, Hirata H

Scientific reports 11 巻 ( 1 ) 頁： 10708 - 10708 2021年5月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Scientific Reports

An amendment to this paper has been published and can be accessed via a link at the top of the paper.

DOI： 10.1038/s41598-021-90073-1

その他リンク： http://www.nature.com/articles/s41598-021-84062-7

スマートホスピタルのプラットフォームスマートホスピタル Hospital as a Service

大山慎太郎, 大塚孝信, 山下佳子, 山下暁士, 白鳥義宗, 藤原道隆

医療機器学 91 巻 ( 2 ) 頁： 141 - 141 2021年4月

ばね指腱鞘における肥満細胞の発現とその病態への影響

仲野隆彦, 徳武克浩, 佐伯将臣, 大山慎太郎, 米田英正, 岩月克之, 栗本秀, 山本美知郎, 建部将広, 平田仁

日本手外科学会雑誌 38 巻 ( 1 ) 頁： O3 - 03 2021年4月

活動量計とLPWA網を用いた健康状態見守りシステムの提案と実装

青山周平, 大山慎太郎, 大塚孝信

2021 巻 ( 1 ) 頁： 513 - 514 2021年3月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

地域医療の課題として，高齢者の増加に伴う医療費負担の増大が挙げられる．また，地域医療の担い手の減少により，医療機関従事者の負担を減らすための取り組みが必要である．近年では，IoTを用いた見守りシステムの推進が図られているものの，導入コストが高い点や利用用途が限定的な点など課題は依然として残っている．そこで本研究では，通院・入院患者の活動量を通じて健康状態が取得可能な見守りシステムの提案を行った．実装には，安価で省電力な活動量計Mi Bandを用いた活動量の取得をLPWA通信により行うことで，コストと汎用性の両面における優位性を高めた．さらに，実際の地域医療所にて本システムの有効性を確認した．

CiNii Books

Hand hygiene monitoring by positioning technology utilizing IoT devices.

統合診療データを用いたAIによるアウトカム予測と診療サマリ生成に向けた検討

古川大記, 三沢翔太郎, 大山慎太郎, 佐藤菊枝, 狩野竜示, 鑓水大和, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

地域診療データ基盤のためのデータ収集プラットフォーム構築

佐藤菊枝, 小林大介, 小林大介, 山下暁士, 大山慎太郎, 古川大記, 白鳥義宗

日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集 25th 巻 2021年

当院におけるGS1コード・RFIDの活用と課題

山下暁士, 山下佳子, 大山慎太郎, 友澤洋史, 阿磨由美子, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

整形外科医とマイクロサージャリーの現状

建部将広, 平田仁, 山本美知郎, 栗本秀, 岩月克之, 米田英正, 大山慎太郎, 中川泰伸, 徳武克浩, 仲野隆彦, 佐伯将臣

日本整形外科学会雑誌 95 巻 ( 2 ) 頁： S303 - S303 2021年

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)拡大におけるDPCデータを用いた受療状況分析

佐藤菊枝, 小林大介, 小林大介, 山下暁士, 大山慎太郎, 古川大記, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

5G/IoT時代を見据えた,山間部・へき地における遠隔リハビリテーションの実証

半田裕, 安形司, 野村政嘉, 夏目賢治, 加倉美和, 伸井勝, 米田英正, 大山慎太郎, 佐伯将臣, 下田真吾, 金田賢, 小林由幸, 平田仁

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

バイオプリンティング技術の開発動向 3Dプリンタ向け新規人工骨材の開発

渡邉政樹, 辻村有紀, 山澤建二, 横田秀夫, 大山慎太郎

Bio Industry 38 巻 ( 10 ) 2021年

バイアスレスな色彩心理指標を活用した病院職員の個性の特徴化

大山慎太郎, 山下佳子, 濱口和久, 早川達也, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

スマートホスピタル構想~医療Society5.0におけるDx研究~

大山慎太郎, 大山慎太郎, 古川大記, 古川大記, 山下暁士, 山下暁士, 原武史, 原武史

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

スマートホスピタル~Hospital as a Service~

大山慎太郎, 大山慎太郎, 大塚孝信, 山下佳子, 山下暁士, 白鳥義宗, 藤原道隆

医療機器学 91 巻 ( 2 ) 2021年

Radio Frequency Identifier(RFID)を用いた人工関節インプラント使用実績自動登録システムの検証

山下暁士, 山下暁士, 大山慎太郎, 山下佳子, 平岩秀樹, 関泰輔, 友澤洋史, 阿磨由美子, 石塚真哉, 竹上靖彦, 今釜史郎, 白鳥義宗

日本人工関節学会プログラム・抄録集 51st 巻 2021年

IoT屋内位置測位技術を活用した手指衛生モニタリング

山下佳子, 大山慎太郎, 坂本祐二, 友澤洋史, 出野義則, 山下暁士, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

IoTを用いた手指衛生モニタリングシステムのフィードバックと感染予防への効果

出野義則, 出野義則, 山下芳範, 室井洋子, 松山千夏, 飛田征男, 坂本祐二, 山下佳子, 大山慎太郎, 重見博子, 岩崎博道

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

AI-MAILsで行う現場ニーズに基づいた医療Dx

大山慎太郎

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 41st 巻 2021年

新しい医療技術　強化現実(AR)を用いた次世代型肘関節鏡手術

山本美知郎, 横田秀夫, 大山慎太郎, 平田仁

整形・災害外科 (0387-4095)64巻10号 Page1319-1323 64巻巻頁： 13191323 2021年

Keiko Yamashita, Shintaro Oyama, Satoshi Yamashita, Chiaki Funada, Kikue Sato, Taiki Furukawa, Aki Sugano, Daisuke Kobayashi, Hiroshi Tomozawa, Yuji Sakamoto, Yoshinori Ideno, Kensaku Mori, Yoshimune Shiratori

AMIA 2021年

IoTデバイスを活用した位置測位技術は看護師の職場リスクを低減できるか

山下佳子, 大山慎太郎, 舩田千秋, 山下暁士, 佐藤菊枝, 古川大記, 菅野亜紀, 小林大介, 友澤洋史, 坂本祐二, 出野義則, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集 40回巻頁： 598 - 601 2020年11月

看護行動におけるプレゼンティズムリスク分析とIoTセンシング可能性の検証

山下佳子, 大山慎太郎, 舩田千秋, 山下暁士, 佐藤菊枝, 古川大記, 菅野亜紀, 小林大介, 坂本祐二, 出野義則, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集 40回巻頁： 924 - 926 2020年11月

スマートホスピタル構想におけるIoTによる医療従事者支援の取り組み

大山慎太郎, 山下佳子, 山下暁士, 舩田千秋, 佐藤菊枝, 菅野亜紀, 小林大介, 白鳥義宗

日本医療マネジメント学会雑誌 21 巻 ( Suppl. ) 頁： 354 - 354 2020年10月

深層学習を用いた間質性肺炎の高精度予後予測アルゴリズム

古川大記, 大山慎太郎, 近藤康博, 馬場智尚, 小倉高志, 長谷川好規, 白鳥義宗

日本呼吸器学会誌 9 巻 ( 増刊 ) 頁： 117 - 117 2020年8月

尺骨短縮術前後のTFCC所見と長期成績

建部将広, 平田仁, 山本美知郎, 栗本秀, 岩月克之, 米田英正, 石井久雄, 中川泰伸, 徳武克浩, 大山慎太郎

日本手外科学会雑誌 37 巻 ( 1 ) 頁： O11 - 3 2020年4月

舟状月状骨靱帯損傷を伴う舟状骨骨折・舟状骨偽関節の合併頻度非外傷症例との比較

徳武克浩, 建部将広, 山本美知郎, 栗本秀, 岩月克之, 石井久雄, 米田英正, 中川泰伸, 大山慎太郎, 平田仁

日本手外科学会雑誌 37 巻 ( 1 ) 頁： O4 - 4 2020年4月

Development of a Deep Learning Model for Accurate Predicting Interstitial Lung Disease Prognosis

Furukawa, T; Oyama, S; Kondoh, Y; Baba, T; Ogura, T; Hasegawa, Y; Shiratori, Y

AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE 201 巻 2020年

Electroencephalographic Functional Connectivity With the Tacit Learning System Prosthetic Hand: A Case Series Using Motor Imagery. 査読有り国際誌

Iwatsuki K, Hoshiyama M, Oyama S, Yoneda H, Shimoda S, Hirata H

Frontiers in synaptic neuroscience 12 巻頁： 7 - 7 2020年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Frontiers in Synaptic Neuroscience

We previously created a prosthetic hand with a tacit learning system (TLS) that automatically supports the control of forearm pronosupination. This myoelectric prosthetic hand enables sensory feedback and flexible motor output, which allows users to move efficiently with minimal burden. In this study, we investigated whether electroencephalography can be used to analyze the influence of the auxiliary function of the TLS on brain function. Three male participants who had sustained below-elbow amputations and were myoelectric prosthesis users performed a series of physical movement trials with the TLS inactivated and activated. Trials were video recorded and a sequence of videos was prepared to represent each individual’s own use while the system was inactivated and activated. In a subsequent motor imagery phase during which electroencephalography (EEG) signals were collected, each participant was asked to watch both videos of themself while actively imagining the physical movement depicted. Differences in mean cortical current and amplitude envelope correlation (AEC) values between supplementary motor areas (SMA) and each vertex were calculated. For all participants, there were differences in the mean cortical current generated by the motor imagery tasks when the TLS inactivated and activated conditions were compared. The AEC values were higher during the movement imagery task with TLS activation, although their distribution on the cortex varied between the three individuals. In both S1 and other brain areas, AEC values increased in conditions with the TLS activated. Evidence from this case series indicates that, in addition to motor control, TLS may change sensory stimulus recognition.

DOI： 10.3389/fnsyn.2020.00007

転倒転落リスク状態看護計画立案ルール効果の検討

舩田千秋, 水谷浩行, 大山慎太郎, 白鳥義宗

日本医療情報学会看護学術大会論文集 21st 巻 2020年

当院における第2期ロボット搬送システム実証実験

山下暁士, 山村秀弥, 宮城英毅, 大山慎太郎, 舩田千秋, 佐藤菊江, 菅野亜紀, 小林大介, 白鳥義宗

日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集 24th (Web) 巻 2020年

機械学習を用いた複合性局所疼痛症候群(CRPS)の重症度評価技術の開発

大山慎太郎, 岩月克之, 平田仁

Bio Industry 37 巻 ( 7 ) 2020年

深層学習を用いた間質性肺炎の高精度予後予測アルゴリズム

古川大記, 大山慎太郎, 近藤康博, 馬場智尚, 小倉高志, 長谷川好規, 白鳥義宗

日本呼吸器学会誌(Web) 9 巻 2020年

現場ニーズに基づいた汎用Bluetoothリストデバイスによる患者バイタル・位置測位システムの構築とその実証

小倉環, 松田祐晴, 遠藤哲夫, 安形司, 半田裕, 大山慎太郎, 石島透, 兼平健太郎, 藤溪一毅, 小原大祐, 平田仁

医療情報学連合大会プログラム・抄録集 40th 巻 2020年

現場ニーズに基づいた汎用Bluetoothリストデバイスによる患者バイタル・位置測位システムの構築とその実証

小倉環, 松田祐晴, 遠藤哲夫, 安形司, 半田裕, 大山慎太郎, 石島透, 兼平健太郎, 藤溪一毅, 小原大祐, 平田仁

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

疾患領域からみた受療状況とアクセシビリティ評価

佐藤菊枝, 小林大介, 小林大介, 山下暁士, 大山慎太郎, 白鳥義宗

医療情報学連合大会プログラム・抄録集 40th 巻 2020年

疾患領域からみた受療状況とアクセシビリティ評価

佐藤菊枝, 小林大介, 小林大介, 山下暁士, 大山慎太郎, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

看護師プレゼンティズム予防のためのIoTセンサデバイスを活用した行動解析とリスク分析

大山慎太郎, 山下佳子, 井上創造, LAGO Paura, 武田紳吾, 出野義則, 山下暁士, 舩田千秋, 佐藤菊枝, 白鳥義宗

医療情報学連合大会プログラム・抄録集 40th 巻 2020年

看護師プレゼンティズム予防のためのIoTセンサデバイスを活用した行動解析とリスク分析

大山慎太郎, 山下佳子, 井上創造, PAURA Lago, 武田紳吾, 出野義則, 山下暁士, 舩田千秋, 佐藤菊枝, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

臨床工学・機器管理入院患者位置情報測位とバイタル収集における電波環境の課題

小倉環, 松田祐晴, 遠藤哲夫, 安形司, 半田裕, 大山慎太郎

病院設備 62 巻 ( 5 ) 2020年

RFIDを用いた手術材料使用実績自動登録システムの実証実験

山下暁士, 大山慎太郎, 山下佳子, 佐藤菊枝, 菅野亜紀, 舩田千秋, 小林大介, 阿磨由美子, 友澤洋史, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

RFIDを用いた手術材料使用実績自動登録システムの実証実験

山下暁士, 大山慎太郎, 山下佳子, 佐藤菊枝, 菅野亜紀, 舩田千秋, 小林大介, 阿磨由美子, 友澤洋史, 白鳥義宗

医療情報学連合大会プログラム・抄録集 40th 巻 2020年

IoTデバイスを活用した位置測位技術は看護師の職場リスクを低減できるか

山下佳子, 大山慎太郎, 舩田千秋, 山下暁士, 佐藤菊枝, 古川大記, 菅野亜紀, 小林大介, 小林大介, 友澤洋史, 坂本祐二, 出野義則, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

Bluetoothによる位置情報とウェアラブルデバイスを利用した医療安全とPatient Experienceの向上

半田裕, 安形司, 夏目賢治, 平田仁, 大山慎太郎, 小倉環, 藤溪一毅, 増間智昭

医療情報学連合大会プログラム・抄録集 40th 巻 2020年

Bluetoothによる位置情報とウェアラブルデバイスを利用した医療安全とPatient Exerienceの向上

半田裕, 安形司, 夏目賢治, 大山慎太郎, 小倉環, 藤渓一毅, 増間智昭, 平田仁

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

看護行動におけるプレゼンティズムリスク分析とIoTセンシング可能性の検証

山下佳子, 大山慎太郎, 舩田千秋, 山下暁士, 佐藤菊枝, 古川大記, 菅野亜紀, 小林大介, 小林大介, 坂本祐二, 出野義則, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 40th 巻 2020年

血管柄付腓骨移植を用いた前腕骨感染性偽関節の治療

徳武克浩, 建部将広, 山本美知郎, 岩月克之, 栗本秀, 大西哲朗, 石井久雄, 米田英正, 大山慎太郎, 中川泰伸, 丹羽智史, 佐伯将臣, 宮津優, 澤田英良, 三竹辰徳, 平田仁

東海整形外科外傷研究会記録集 32 巻頁： 92 - 92 2019年12月

手術材料マスターの運用管理に関する検討

山下暁士, 白鳥義宗, 舩田千秋, 大山慎太郎, 小林大介, 佐藤菊江, 菅野亜紀, 古川大記, 堤英樹

医療情報学連合大会論文集 39回巻頁： 864 - 866 2019年11月

手術材料マスターの運用管理に関する検討

山下暁士, 白鳥義宗, 舩田千秋, 大山慎太郎, 小林大介, 佐藤菊江, 菅野亜紀, 古川大記, 堤英樹

医療情報学連合大会論文集 39回巻頁： 864 - 866 2019年11月

脳卒中の医療提供体制における患者受療分析 DPCデータからみるt-PA静注療法の地域格差の状況

佐藤菊枝, 小林大介, 菅野亜紀, 山下暁士, 大山慎太郎, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集 39回巻頁： 932 - 933 2019年11月

リン酸三カルシウムによる3Dプリンター人工骨作製システム (特集医療・ヘルスケアを支える高機能材料)

横田秀夫, 山澤建二, 辻村有紀, 渡邉政樹, 大山慎太郎

工業材料 67 巻 ( 10 ) 頁： 42 - 47 2019年10月

Use of in-Hospital Geomagnetic Fingerprinting Localization. 国際誌

Yamashita K, Oyama S, Otani T, Yamashita S, Furukawa T, Kobayashi D, Sato K, Sugano A, Funada C, Mori K, Shiratori Y

Studies in health technology and informatics 264 巻頁： 2007 - 2008 2019年8月

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Studies in Health Technology and Informatics

Recently, visualizing location of people and things in a hospital has become an issue particularly for improving work efficiency and incident prevention. Although radio frequency waves such as Wi-Fi and Bluetooth are commonly used in indoor positioning, they have several limitations owing to their physical characteristics. We proposed in-hospital hybrid positioning technique, involving a combination of radio waves and geomagnetic fingerprinting techniques. We compared accuracy of proposed technique with that of Wi-Fi- and BLE-based techniques.

DOI： 10.3233/SHTI190758

骨置換型人工骨を目指したインクジェット式3Dプリンターによる成型と評価 (特集医療用3Dプリンタの活用動向)

横田秀夫, 山澤建二, 渡邉政樹, 辻村有紀, 大山慎太郎

月刊Pharm Stage 19 巻 ( 1 ) 頁： 41 - 46 2019年4月

Magnetoencephalographic evaluation for the myoelectric hand prosthesis with tacit learning system. 査読有り国際誌

Iwatsuki K, Hoshiyama M, Oyama S, Shimoda S, Hirata H

NeuroRehabilitation 44 巻 ( 1 ) 頁： 19 - 23 2019年

担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：NeuroRehabilitation

BACKGROUND: The effect of tacit learning systems (TLSs) on brain plasticity are as of yet unknown. We developed a myoelectric hand prosthesis equipped with a TLS to auto-regulate forearm rotation in response to upper extremity movement patterns. OBJECTIVE: To evaluate the effects of tacit learning on the central nervous system during a prosthesis control exercise. METHODS: The experienced prosthetic user performed a series of simple mechanical tasks with the TLS inactivated (the baseline condition) and then with it activated (the enhanced, experimental condition). The process was video recorded. Subsequently, the participant viewed video recordings of each condition (baseline and experimental) during magnetoencephalography and electroencephalography recordings. RESULTS: Stronger connections between the motor area and other cortical areas were observed, as indicated by a significant increase in coherence values. CONCLUSIONS: Integration and interoperability may underlie tacit learning and promote motor function-related adaptive neuroplasticity.

DOI： 10.3233/NRE-182514

Development of a Machine Learning Combination with Deep Learning for Diagnosing Idiopathic Pulmonary Fibrosis in Interstitial Lung Disease

Furukawa, T; Oyama, S; Yokota, H; Kondoh, Y; Hasegawa, Y

AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE 199 巻 2019年

脳卒中の医療提供体制における患者受療分析-DPCデータからみるt-PA静注療法の地域格差の状況-

佐藤菊枝, 小林大介, 小林大介, 菅野亜紀, 山下暁士, 大山慎太郎, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 39th 巻 2019年

大学院研究科としての手外科

建部将広, 平田仁, 山本美知郎, 栗本秀, 岩月克之, 石井久雄, 米田英正, 中川泰伸, 徳武克浩, 大山慎太郎

日本形成外科学会基礎学術集会プログラム・抄録集 28th 巻 2019年

手術材料マスターの運用管理に関する検討

山下暁士, 白鳥義宗, 舩田千秋, 大山慎太郎, 小林大介, 佐藤菊江, 菅野亜紀, 古川大記, 堤英樹

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 39th 巻 2019年

深層学習を用いた機械学習による特発性肺線維症診断アルゴリズム

古川大記, 古川大記, 大山慎太郎, 大山慎太郎, 横田秀夫, 近藤康博, 長谷川好規

日本呼吸器学会誌(Web) 8 巻 2019年

Use of in-Hospital Geomagnetic Fingerprinting Localization

Yamashita Keiko, Oyama Shintaro, Otani Tomohiro, Yamashita Satoshi, Furukawa Taiki, Kobayashi Daisuke, Sato Kikue, Sugano Aki, Funada Chiaki, Mori Kensaku, Shiratori Yoshimune

MEDINFO 2019: HEALTH AND WELLBEING E-NETWORKS FOR ALL 264 巻頁： 2007 - 2008 2019年

インクジェット式3Dプリンターによる骨置換型人工骨の成形と評価

横田秀夫, 山澤建二, 渡邉政樹, 渡邉政樹, 辻村有紀, 大山慎太郎

Bio Industry 36 巻 ( 4 ) 2019年

誌上シンポジウム骨関節外科への3Dプリンティングの応用 3Dプリンティング技術の上肢手術への応用

大山慎太郎, 平田仁

臨床整形外科 53 巻 ( 2 ) 頁： 121 - 129 2018年2月

骨関節外科への3Dプリンティングの応用 3Dプリンティング技術の上肢手術への応用

大山慎太郎, 平田仁

臨床整形外科 53 巻 ( 2 ) 頁： 121 - 129 2018年2月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：(株)医学書院

整形外科治療に関連して使用する器具は術具,インプラント,装具,シミュレーションや説明用の模型など多岐にわたる.近年,これらの製作に3Dプリンターによる高速造形が大きな影響を及ぼしており,特に上肢治療で使用される器具において重要視される要素として,軽量性,精緻性,高いカスタマイズ性があり,近年の機器や材料の進歩により3Dプリンティングでそのような要件を満たす機器が安価に作成可能となってきた.3Dプリンティング器具の周術期における主な用途としては患者説明・術前プランニング・手術支援や術具・インプラント・術後装具や義肢が挙げられる.特に上肢手術における3Dプリンティングの応用についての最新の知見を紹介し,将来の展望について述べる.(著者抄録)

J-GLOBAL

その他リンク： https://search.jamas.or.jp/index.php?module=Default&action=Link&pub_year=2018&ichushi_jid=J01554&link_issn=&doc_id=20180131110007&doc_link_id=10.11477%2Fmf.1408201017&url=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.11477%2Fmf.1408201017&type=%88%E3%8F%91.jp_%83I%81%5B%83%8B%83A%83N%83Z%83X&icon=https%3A%2F%2Fjk04.jamas.or.jp%2Ficon%2F00024_2.gif

Evaluation of the brain function for the myoelectric hand prosthesis with tacit learning system

Iwatsuki K., Oyama S., Hoshiyama M., Shimoda S., Hirata H.

Biosystems and Biorobotics 21 巻頁： 248 - 251 2018年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Biosystems and Biorobotics

We developed a myoelectric hand prosthesis equipped with the tacit learning system (TLS) to auto-regulate forearm rotation in response to upper extremity movement patterns. We evaluated the tacit learning effects on the central nervous system during a prosthesis control exercise. The experienced prosthetic user performed a series of simple mechanical tasks with the system inactivated (the baseline, normal condition) and then with it activated (the enhanced, experimental condition). The process was video recorded. Video 1 documents the ordinary TLS-inactive condition while Video 2 documents the TLS-active condition. Subsequently, the participant viewed each video under experimental conditions during magnetoencephalography and electroencephalography recording. The connections between the motor area and the other cortical areas were observed with a significant increase in the coherence value. Results suggest integration and interoperability as the process undergirding tacit learning promotes motor function related adaptive neuroplasticity.

DOI： 10.1007/978-3-030-01845-0_49

移着膜生成を促進する低相手攻撃性微小放電による低摩擦化法の提案と評価

高い強度,精密な加工能,優れた骨置換性を並立する人工骨の開発

辻村有紀, 大山慎太郎, 大山慎太郎, 渡邉政樹, 山澤建二, 横田秀夫

光量子工学研究第6回理研シンポジウム平成30年 2018年

地磁気を利用した病院内位置測位手法の検証

山下佳子, 大山慎太郎, 大谷智洋, 山下暁士, 小林大介, 小林大介, 佐藤菊枝, 舩田千秋, 森健策, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 38th 巻 2018年

当院における標準マスター導入の状況

水谷浩行, 山下暁士, 堤英樹, 伊藤暁人, 木寅信秀, 北岡義国, 小林大介, 大山慎太郎, 舩田千秋, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 38th 巻 2018年

拡張現実増強型鏡視下人工肘関節置換術の開発

YAMAMOTO Michiro, 大塚嵩斗, 大山慎太郎, 横田秀夫, 平田仁

日本肘関節学会雑誌(Web) 26 巻 ( 1 ) 2018年

病院情報システムのマスターデータを統合的に管理する試み

山下暁士, 水谷浩行, 堤英樹, 伊藤暁人, 林久博, 福田雄希, 小林大介, 大山慎太郎, 舩田千秋, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 38th 巻 2018年

肘関節鏡下手術における関節鏡操作の定量分析

大塚嵩斗, 大塚嵩斗, 山本美知郎, 大山慎太郎, 大山慎太郎, 大山慎太郎, 平田仁, 溝口博, 横田秀夫

光量子工学研究第6回理研シンポジウム平成30年 2018年

Augmented Realityを活用した肘関節鏡の開発

山本美知郎, 大山慎太郎, 横田秀夫, 平田仁

日本肘関節学会雑誌(Web) 25 巻 ( 1 ) 2018年

マスターを統合的に管理する試み

山下暁士, 水谷浩行, 堤英樹, 伊藤暁人, 林久博, 福田雄希, 小林大介, 大山慎太郎, 舩田千秋, 白鳥義宗

医療情報学連合大会プログラム・抄録集 38th 巻 2018年

肘関節鏡トレーニングにおける経験者と初心者のスコープの軌道に関する研究

山本美知郎, 大塚嵩斗, 大山慎太郎, 横田秀夫, 建部将広, 平田仁

日本肘関節学会雑誌(Web) 26 巻 ( 1 ) 2018年

近赤外分光法を利用した血管・神経組織の術中判別

大山慎太郎, 森下壮一郎, 横田秀夫, 曽我公平, 平田仁

応用物理学会学術講演会講演予稿集 2017.1 巻 ( 0 ) 頁： 699 - 699 2017年3月

近赤外分光法を利用した血管・神経組織の術中判別

大山慎太郎, 大山慎太郎, 森下壮一郎, 横田秀夫, 曽我公平, 平田仁

応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM) 64th 巻 2017年

当院のオーダー時エラーチェックに関する検討

山下佳子, 山下暁士, 舩田千秋, 小林大介, 大山慎太郎, 西村紀美子, 朝田委津子, 小久保隆, 池田武, 久保田昌平, 山本聖子, 井上裕太, 佐藤淳一, 小林正幸, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 37th 巻 2017年

肘関節鏡の鏡筒の回転に追従するAR手術ナビゲーションシステムの開発

大塚嵩斗, 大山慎太郎, 山本美知郎, 平田仁, 溝口博, 横田秀夫

日本VR医学会学術大会プログラム・抄録集 2017 巻 ( 0 ) 頁： 16 - 17 2017年

モンテカルロシミュレーションによる追跡率とpaired-t検定結果の関連性の解析

山下暁士, 酒井忠博, 酒井忠博, 舩田千秋, 小林大介, 大山慎太郎, 山下佳子, 佐藤淳一, 朝田委津子, 平岩秀樹, 濱田恭, 大野洋平, 宮本健太郎, 土谷早穂, 白鳥義宗

医療情報学連合大会論文集(CD-ROM) 37th 巻 2017年

拡張現実を利用した肘関節鏡手術

俵丈展, 山本美知郎, 大山慎太郎, 村上幸己, 岩月克之, 平田仁, 横田秀夫

日本コンピュータ外科学会誌 18 巻 ( 4 ) 頁： 328 - 328 2016年11月

近赤外線分光法を利用した重要組織の画像分離

大山慎太郎, 森下壮一郎, 横田秀夫

光量子工学研究-若手・中堅研究者から見た光量子工学の展開第4回理研シンポジウム平成28年 2016年

大山慎太郎, 梅原徳次, 上坂裕之, 鄧興瑞

機素潤滑設計部門講演会講演論文集 2016.16 巻 ( 0 ) 頁： A1-3 2016年

Tacit learningシステムを応用した自己学習型電動義手

岩月克之, 大山慎太郎, Alnajjar Fady, 下田真吾, 栗本秀, 山本美知郎, 石黒直樹, 平田仁

日本整形外科学会雑誌 89 巻 ( 2 ) 頁： S23 - S23 2015年3月

遊離深下腹壁動脈穿通枝皮弁（DIEP flap）で再建を行った前腕・手部挫滅損傷

三矢聡, 羽賀貴博, 大山慎太郎, 宮津優, 仲野隆彦, 山内一平

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 58 巻 ( 1 ) 頁： 139 - 140 2015年

外傷性橈骨神経麻痺に合併した肘関節後外側回旋不安定性の1例

村山敦彦, 矢崎尚哉, 大山慎太郎, 矢島弘毅, 水野直樹, 渡邉健太郎

整形外科 64 巻 ( 7 ) 頁： 625 - 627 2013年7月

指切断後疼痛症候群に対しプレガバリン(PGL)及びトラマドール塩酸塩/アセトアミノフェン(TmH/AAP)が有効であった症例

大山慎太郎, 矢島弘毅

Journal of Musculoskeletal Pain Research 4 巻 ( 2 ) 頁： 81 - 81 2012年10月

橈骨遠位端骨折に対する遠位および近位設置型掌側ロッキングプレートの術後矯正損失と合併症頻度の差に関する検討

大山慎太郎, 渡邉健太郎, 水野直樹, 矢島弘毅, 矢崎尚哉, 米田英正, 石黒直樹

日本整形外科学会雑誌 86 巻 ( 3 ) 頁： S557 - S557 2012年3月

上腕骨骨折を伴った肩甲骨頚部骨折に対し観血的治療を行った1例

熊谷寛明, 渡邉健太郎, 水野直樹, 米田英正, 日比野卓哉, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 55 巻 ( 1 ) 頁： 143 - 144 2012年1月

上腕骨骨折を伴った肩甲骨頚部骨折に対し観血的治療を行った1例

熊谷寛明, 渡邉健太郎, 水野直樹, 米田英正, 日比野卓哉, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 55 巻 ( 1 ) 頁： 143 - 144 2012年

高齢者の非定型的大腿骨骨幹部骨折の3例

日比野卓哉, 渡邉健太郎, 水野直樹, 熊谷寛明, 米田英正, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 55 巻 ( 6 ) 頁： 1337 - 1338 2012年

橈骨遠位端骨折に対する AcuMed 社製 AcuLoc Plate^【○!R】と Synthes 社製 Distal Radius Plate 2.4 System Extra-Articular Plate の比較

大山慎太郎, 渡邉健太郎, 水野直樹, 矢崎尚哉, 熊谷寛明, 米田英正

骨折 33 巻 ( 2 ) 頁： 285 - 288 2011年5月

当院における高齢者の多発外傷の実態と予後に関する検討

日比野卓哉, 渡邉健太郎, 水野直樹, 熊谷寛明, 米田英正, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 54 巻 ( 3 ) 頁： 457-458 2011年5月

橈骨遠位端骨折に対するAcuMed社製AcuLoc PlateとSynthes社製Distal Radius Plate 2.4 System Extra-Articular Plateの比較

大山慎太郎, 渡邉健太郎, 水野直樹, 矢崎尚哉, 熊谷寛明, 米田英正

骨折 33 巻 ( 2 ) 頁： 285 - 288 2011年5月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：(一社)日本骨折治療学会

【目的】橈骨遠位端骨折に対する掌側ロッキングプレートの治療成績と使用プレートの特徴を検討した。【対象】2007年11月〜2010年1月までに治療し、8週以上追跡した137手関節で、平均年齢は60歳であった。114手関節にAcuLoc Plateを、23手関節にDRP-EA Plateを使用した。【方法】各プレートごとの関節可動域と日本手外科学会手関節機能評価、合併症の有無、X線評価による矯正損失を調査した。【結果】日本手外科学会手関節機能評価ではAcuLoc群でexcellent 107関節、good 7関節で、DRP-EA群で全例excellentであった。両群とも矯正損失はなかった。【結論】AcuLocは遠位設置型でDRP-EAは近位設置型であるが、いずれも多軸型のロッキング機構を有しており汎用性は高いと思われた。しかし小柄な女性や骨質の状態によっては使い分ける必要がある。(著者抄録)

小児足関節triplane骨折の4例

大山慎太郎, 渡邉健太郎, 水野直樹, 矢島弘毅, 熊谷寛明, 米田英正

整形外科 62 巻 ( 4 ) 頁： 321 - 325 2011年4月

小児足関節triplane骨折の4例

大山慎太郎, 渡邉健太郎, 水野直樹, 矢島弘毅, 熊谷寛明, 米田英正

整形外科 62 巻 ( 4 ) 頁： 321 - 325 2011年4月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：(株)南江堂

小児脛骨のtriplane骨折4例を経験した。男2例・女2例、年齢は12〜14歳で、2 fragments・関節内骨折型が2例、2 fragments・関節外骨折型が2例であった。受傷原因はテニス、滑り台での転倒、自転車での転倒、走り幅跳びで、治療は手術が3例、ギプスが1例であった。以下に2例を報告する。症例1(13歳女)はテニス中に受傷した2 fragments・関節内骨折型のtriplane骨折で、徒手整復で容易に整復されたが不安定性が強く、脊椎麻酔下に小皮切りを加え、骨把持鉗子で整復位を保持して中空ねじ1本で圧着・固定した。術後5週間は短下肢ギプス固定し、その後部分荷重を開始して7週で全荷重可能となった。術後13週で抜釘し、受傷15週時点で軽度の可動域制限を認めたものの機能障害は認めなかった。症例4(14歳男)は走り幅跳びの着地時に受傷した2 fragments・関節内骨折型のtriplane骨折で、4週間の短下肢ギプス固定後に免荷でROM訓練を開始し、8週から部分荷重を開始して12週で全荷重可能となった。受傷後20週経過時点でROM制限はなく、機能障害は認めなかった。

その他リンク： https://search.jamas.or.jp/index.php?module=Default&action=Link&pub_year=2011&ichushi_jid=J00764&link_issn=&doc_id=20110329300005&doc_link_id=issn%3D0030-5901%26volume%3D62%26issue%3D4%26spage%3D321&url=http%3A%2F%2Fwww.pieronline.jp%2Fopenurl%3Fissn%3D0030-5901%26volume%3D62%26issue%3D4%26spage%3D321&type=PierOnline&icon=https%3A%2F%2Fjk04.jamas.or.jp%2Ficon%2F00005_2.gif

小児化膿性閉鎖筋膿瘍の1例

大澤郁介, 渡邉健太郎, 水里直樹, 熊谷寛明, 米田英正, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 54 巻 ( 2 ) 頁： 269-270 2011年3月

小児化膿性閉鎖筋膿瘍の1例

大澤郁介, 渡邉健太郎, 水野直樹, 熊谷寛明, 米田英正, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 54 巻 ( 2 ) 頁： 269 - 270 2011年

当院における高齢者の多発外傷の実態と予後に関する検討

日比野卓哉, 渡邉健太郎, 水野直樹, 熊谷寛明, 米田英正, 大山慎太郎

中部日本整形外科災害外科学会雑誌 54 巻 ( 3 ) 頁： 457 - 458 2011年

橈骨遠位端骨折に対するシンセス社製掌側ロッキングプレートDRP-EAの使用経験ロッキングスクリューの至適挿入に対する工夫について

大山慎太郎, 渡邉健太郎, 水野直樹, 矢島弘毅, 矢崎尚哉, 佐々木宏, 熊谷寛明, 米田英正, 日比野卓哉, 呉愛玲

東海整形外科外傷研究会誌 23 巻頁： 103 - 107 2010年9月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：東海整形外科外傷研究会

2008年8月〜2010年1月に橈骨遠位端骨折に対してシンセス社製ロッキングプレートDRP-EAを用いて手術を施行した23例(32〜86歳・平均63歳)24手関節の治療成績について検討した。その結果、骨折型はAO分類A2;1関節・A3;4関節・B2;1関節・C1;6関節・C2;7関節・C3;5関節で、追跡期間は27〜392日・平均123日であった。ガイドブロック使用群10手関節、非使用群14手関節で、両群間の患者背景と術者の経験年数に差はなかった。臨床成績は手関節に外傷の既往や障害のあった症例と両側例を除いた20例では、日本手の外科学会手関節機能評価および斎藤の評価のいずれにおいても全例Excellentであった。全スクリュー本数の正中率と橈側側および尺側側スクリューの正中率はガイドブロック使用・非使用両群間に有意差を認めなかった。以上より、ガイドブロック使用により経験年数の少ない医師、或いは手の外科非専門医の正中率が向上する傾向がみられた。