2024/05/29 更新

写真a

フルカワ タイキ
古川 大記
FURUKAWA Taiki
所属
医学部附属病院 メディカルITセンター 講師
大学院担当
大学院医学系研究科
職名
講師
プロフィール
平成23年3月名古屋大学医学部医学科 卒業
平成23年4月公立陶生病院初期研修医
平成26年4月公立陶生病院呼吸器・アレルギー疾患内科専攻医
平成29年4月名古屋大学大学院医学系研究科呼吸器内科学医員
    10月理化学研究所画像情報処理研究チーム
平成30年11月名古屋大学医学部附属病院メディカルITセンター医員
令和3年4月名古屋大学医学部附属病院メディカルITセンター特任助教
令和5年6月名古屋大学医学部附属病院メディカルITセンター講師 (副センター長)

学位 1

  1. 博士(医学) ( 2021年3月   名古屋大学 ) 

研究分野 2

  1. 情報通信 / 生命、健康、医療情報学  / 医療情報学

  2. ライフサイエンス / 呼吸器内科学

現在の研究課題とSDGs 2

  1. All Japan大規模レジストリデータを背景とした間質性肺炎の治療プログラム及びデバイスの開発

  2. 人工衛星による大気汚染情報を活用した間質性肺炎プレシジョンメディシンの実現

経歴 3

  1. 名古屋大学   医学部附属病院メディカルITセンター   講師   副センター長

    2023年6月 - 現在

  2. 特定国立研究開発法人理化学研究所   画像情報処理研究チーム   客員研究員

    2021年4月 - 現在

  3. 名古屋大学   医学部附属病院メディカルITセンター   特任助教

    2021年4月 - 2023年5月

所属学協会 5

  1. 日本メディカルAI学会

    2023年6月 - 現在

  2. 日本医療情報学会

    2021年5月 - 現在

  3. 人工知能学会

    2021年4月 - 現在

  4. 日本呼吸器学会

    2013年10月 - 現在

  5. 日本アレルギー学会

    2012年4月 - 現在

委員歴 4

  1. 日本呼吸器学会   保険委員  

    2024年4月 - 現在   

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    団体区分:学協会

  2. 日本呼吸器学会   MDD保険診療資格等認定委員会  

    2023年8月 - 現在   

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    団体区分:学協会

  3. 厚生労働省難治性疾患等政策研究事業「びまん性肺疾患に関する調査研究」班   研究協力者  

    2023年4月 - 現在   

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    団体区分:その他

  4. 日本呼吸器学会びまん性肺疾患MDD診断保険収載検討タスクフォース   幹事  

    2021年10月 - 現在   

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    団体区分:学協会

受賞 1

  1. Fukuchi Award

    2023年11月   Asian Pacific Society of Respirology (APSR)   A comprehensible machine learning tool to differentially diagnose idiopathic pulmonary fibrosis from other chronic interstitial lung diseases

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

 

論文 21

  1. 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   27 巻 ( 9 ) 頁: 739 - 746   2022年9月

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    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: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.

    DOI: 10.1111/resp.14310

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  2. Mitochondrial DNA in bronchoalveolar lavage fluid is associated with the prognosis of idiopathic pulmonary fibrosis: a single cohort study 査読有り 国際誌

    Fukihara, J; Sakamoto, K; Ikeyama, Y; Furukawa, T; Teramachi, R; Kataoka, K; Kondoh, Y; Hashimoto, N; Ishii, M

    RESPIRATORY RESEARCH   25 巻 ( 1 ) 頁: 202   2024年5月

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

    Background: Extracellular mitochondrial DNA (mtDNA) is released from damaged cells and increases in the serum and bronchoalveolar lavage fluid (BALF) of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) patients. While increased levels of serum mtDNA have been reported to be linked to disease progression and the future development of acute exacerbation (AE) of IPF (AE-IPF), the clinical significance of mtDNA in BALF (BALF-mtDNA) remains unclear. We investigated the relationships between BALF-mtDNA levels and other clinical variables and prognosis in IPF. Methods: Extracellular mtDNA levels in BALF samples collected from IPF patients were determined using droplet-digital PCR. Levels of extracellular nucleolar DNA in BALF (BALF-nucDNA) were also determined as a marker for simple cell collapse. Patient characteristics and survival information were retrospectively reviewed. Results: mtDNA levels in serum and BALF did not correlate with each other. In 27 patients with paired BALF samples obtained in a stable state and at the time of AE diagnosis, BALF-mtDNA levels were significantly increased at the time of AE. Elevated BALF-mtDNA levels were associated with inflammation or disordered pulmonary function in a stable state (n = 90), while being associated with age and BALF-neutrophils at the time of AE (n = 38). BALF-mtDNA ≥ 4234.3 copies/µL in a stable state (median survival time (MST): 42.4 vs. 79.6 months, p < 0.001) and ≥ 11,194.3 copies/µL at the time of AE (MST: 2.6 vs. 20.0 months, p = 0.03) were associated with shorter survival after BALF collection, even after adjusting for other known prognostic factors. On the other hand, BALF-nucDNA showed different trends in correlation with other clinical variables and did not show any significant association with survival time. Conclusions: Elevated BALF-mtDNA was associated with a poor prognosis in both IPF and AE-IPF. Of note, at the time of AE, it sharply distinguished survivors from non-survivors. Given the trends shown by analyses for BALF-nucDNA, the elevation of BALF-mtDNA might not simply reflect the impact of cell collapse. Further studies are required to explore the underlying mechanisms and clinical applications of BALF-mtDNA in IPF.

    DOI: 10.1186/s12931-024-02828-9

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  3. 機械学習による院内死亡予測モデルの特性分析 査読有り

    古川 大記, 三沢翔太郎, 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

    医療情報学   44 巻 ( 1 ) 頁: 29 - 37   2024年4月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  4. 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   36 巻 ( 4 ) 頁: 463 - 472   2024年4月

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    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

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  5. Predictive Models for Palliative Care Needs of Advanced Cancer Patients Receiving Chemotherapy 査読有り 国際誌

    Kawashima, A; Furukawa, T; Imaizumi, T; Morohashi, A; Hara, M; Yamada, S; Hama, M; Kawaguchi, A; Sato, K

    JOURNAL OF PAIN AND SYMPTOM MANAGEMENT   67 巻 ( 4 ) 頁: 306 - 316.e6   2024年4月

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    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 Pain and Symptom Management  

    Context: Early palliative care is recommended within eight-week of diagnosing advanced cancer. Although guidelines suggest routine screening to identify cancer patients who could benefit from palliative care, implementing screening can be challenging due to understaffing and time constraints. Objectives: To develop and evaluate machine learning models for predicting specialist palliative care needs in advanced cancer patients undergoing chemotherapy, and to investigate if predictive models could substitute screening tools. Methods: We conducted a retrospective cohort study using supervised machine learning. The study included patients aged 18 or older, diagnosed with metastatic or stage IV cancer, who underwent chemotherapy and distress screening at a designated cancer hospital in Japan from April 1, 2018, to March 31, 2023. Specialist palliative care needs were assessed based on distress screening scores and expert evaluations. Data sources were hospital's cancer registry, health claims database, and nursing admission records. The predictive model was developed using XGBoost, a machine learning algorithm. Results: Out of the 1878 included patients, 561 were analyzed. Among them, 114 (20.3%) exhibited needs for specialist palliative care. After under-sampling to address data imbalance, the models achieved an Area Under the Curve (AUC) of 0.89 with 95.8% sensitivity and a specificity of 71.9%. After feature selection, the model retained five variables, including the patient-reported pain score, and showcased an 0.82 AUC. Conclusion: Our models could forecast specialist palliative care needs for advanced cancer patients on chemotherapy. Using five variables as predictors could replace screening tools and has the potential to contribute to earlier palliative care.

    DOI: 10.1016/j.jpainsymman.2024.01.009

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  6. Mild elevation of pulmonary vascular resistance predicts mortality regardless of mean pulmonary artery pressure in mild interstitial lung disease 査読有り 国際誌

    Sato, T; Furukawa, T; Teramachi, R; Fukihara, J; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kataoka, K; Kimura, T; Sakamoto, K; Ishii, M; Kondoh, Y

    THORAX   79 巻 ( 5 ) 頁: 422 - 429   2024年2月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Thorax  

    Background Pulmonary hypertension (PH) is defined by elevated mean pulmonary arterial pressure (MPAP), and elevated pulmonary vascular resistance (PVR) reflects pulmonary vascular abnormalities. The clinical significance of non-severe PH in patients with various interstitial lung diseases (ILDs) has not been fully elucidated. We aimed to investigate the clinical significance of MPAP and PVR for mortality in patients with newly diagnosed ILD. Methods We retrospectively analysed consecutive patients with ILD at initial evaluations that included right heart catheterisation from 2007 to 2018. These patients were classified by MPAP and PVR using the 2022 the European Society of Cardiology (ESC)/the European Respiratory Society (ERS) guidelines for PH. The clinical significance of MPAP and PVR for mortality was analysed. Results Among 854 patients, 167 (19.6%) had MPAP>20 mm Hg. The proportion of patients with PVR>2 Wood units (WU) among those with MPAP≤20 mm Hg, 20<MPAP<25 mm Hg, and ≥25 mm Hg were 26.2%, 60.4% and 86.4%, respectively. In Cox proportional hazards analyses with adjustment for ILD–Gender, Age and Physiology Index, PVR but not MPAP was associated with a higher mortality rate (HR 1.37, 95% CI 1.23 to 1.52, p<0.0001; HR 0.98, 95% CI 0.96 to 1.01, p=0.1671, respectively). PVR>2 WU was associated with a higher mortality rate (HR 1.61, 95% CI 1.28 to 2.02, p<0.0001) even in a group with MPAP≤20 mm Hg. Conclusions Mild elevation of PVR was associated with a higher mortality rate in patients with newly diagnosed ILD, even in those with MPAP≤20 mm Hg.

    DOI: 10.1136/thorax-2023-220179

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  7. Changes in patient-reported outcomes in patients with non-idiopathic pulmonary fibrosis fibrotic interstitial lung disease and progressive pulmonary fibrosis 査読有り 国際誌

    Takei, R; Matsuda, T; Fukihara, J; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Kataoka, K; Kimura, T; Suzuki, A; Furukawa, T; Fukuoka, J; Johkoh, T; Kondoh, Y

    FRONTIERS IN MEDICINE   10 巻   頁: 1067149   2023年6月

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    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 Medicine  

    Background: Health-related quality of life (HRQoL) captures different aspects of the fibrotic interstitial lung disease (FILD) evaluation from the patient’s perspective. However, little is known about how HRQoL changes in patients with non-idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) FILD, especially in those with progressive pulmonary fibrosis (PPF). The aim of this study is to clarify whether HRQoL deteriorates in patients with non-IPF FILD and to evaluate the differences in the changes in HRQoL between those with and without PPF. Methods: We collected data from consecutive patients with non-IPF FILD and compared annual changes in HRQoL over 2 years between patients with PPF and those without. The St George’s respiratory questionnaire (SGRQ) and COPD assessment test (CAT) were used to assess HRQoL. Changes in the SGRQ and CAT scores for 24 months from baseline were evaluated with a mixed-effect model for repeated measures. Results: A total of 396 patients with non-IPF FILD were reviewed. The median age was 65 years and 202 were male (51.0%). The median SGRQ and CAT scores were 29.6 and 11, respectively. Eighty-six (21.7%) showed PPF. Both SGRQ and CAT scores were significantly deteriorated in patients with PPF compared to those without PPF (p < 0.01 for both). Clinically important deterioration in the SGRQ and CAT scores were observed in 40.0 and 35.7% of patients with PPF and 11.7 and 16.7% of those without, respectively. PPF was significantly associated with clinically important deterioration in the SGRQ score (odds ratio 5.04; 95%CI, 2.61–9.76, p < 0.01) and CAT score (odds ratio 2.78; 95%CI, 1.27–6.06, p = 0.02). Conclusion: The SGRQ and CAT scores were significantly deteriorated in patients with non-IPF FILD and PPF. Considering an evaluation of HRQoL would be needed when assessing PPF.

    DOI: 10.3389/fmed.2023.1067149

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  8. DEVELOPMENT OF A MACHINE-LEARNING MODEL FOR PREDICTING POST-ERCP PANCREATITIS 査読有り 国際誌

    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

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Elsevier BV  

    DOI: 10.1016/j.gie.2023.04.1087

  9. 機械学習による院内死亡予測モデルの特性分析 査読有り

    古川 大記, 三沢 翔太郎, 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

    日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集   27回 巻   頁: 74 - 75   2023年6月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:(一社)日本医療情報学会  

  10. In-Hospital Cancer Mortality Prediction by Multimodal Learning of Non-English Clinical Texts 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

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   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

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  11. Interstitial pneumonia with autoimmune features and histologic usual interstitial pneumonia treated with anti-fibrotic versus immunosuppressive therapy 査読有り 国際誌

    Yamano, Y; Kataoka, K; Takei, R; Sasano, H; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Mori, Y; Furukawa, T; Fukuoka, J; Johko, T; Kondoh, Y

    RESPIRATORY INVESTIGATION   61 巻 ( 3 ) 頁: 297 - 305   2023年5月

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

    Background: Therapeutic strategies in patients with interstitial pneumonia with autoimmune features (IPAF) and histological usual interstitial pneumonia (UIP) pattern (IPAF-UIP) have not been thoroughly evaluated. We compared the therapeutic efficacy of anti-fibrotic therapy with that of immunosuppressive treatment for patients with IPAF-UIP. Methods: In this retrospective case series, we identified consecutive IPAF-UIP patients treated with anti-fibrotic therapy or immunosuppressive therapy. Clinical characteristics, one-year treatment response, acute exacerbation, and survival were studied. We performed a stratified analysis by the pathological presence or absence of inflammatory cell infiltration. Results: Twenty-seven patients with anti-fibrotic therapy and 29 with immunosuppressive treatment were included. There was a significant difference in one-year forced vital capacity (FVC) change between patients with anti-fibrotic treatment (4 in 27 improved, 12 stable, and 11 worsened) and those with immunosuppressive treatment (16 in 29 improved, eight stable, and five worsened) (p = 0.006). There was also a significant difference in one-year St George's Respiratory Questionnaire (SGRQ) change between patients with anti-fibrotic therapy (2 in 27 improved, ten stable, and 15 worsened) and those with immunosuppressive treatment (14 in 29 improved, 12 stable, and worsened) (p < 0.001). There was no significant difference in survival between the groups (p = 0.32). However, in the subgroup with histological inflammatory cell infiltration, survival was significantly better with immunosuppressive therapy (p = 0.02). Conclusion: In IPAF-UIP, immunosuppressive therapy seemed to be superior to anti-fibrotic treatment in terms of therapeutic response, and provided better outcomes in the histological inflammatory subgroup. Further prospective studies are needed to clarify the therapeutic strategy in IPAF-UIP.

    DOI: 10.1016/j.resinv.2023.01.007

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  12. Prevalence and prognosis of chronic fibrosing interstitial lung diseases with a progressive phenotype 査読有り 国際誌

    Takei, R; Brown, KK; Yamano, Y; Kataoka, K; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Suzuki, A; Furukawa, T; Fukuoka, J; Johkoh, T; Goto, Y; Kondoh, Y

    RESPIROLOGY   27 巻 ( 5 ) 頁: 333 - 340   2022年5月

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    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: The development of clinically progressive fibrosis complicates a wide array of interstitial lung diseases (ILDs). However, there are limited data regarding its prevalence and prognosis. Methods: We analysed consecutive patients seen for initial evaluation of a fibrosing form of ILD (FILD). Patients were evaluated for evidence of progressive fibrosis over the first 24 months of follow-up. We defined a progressive phenotype as the presence of at least one of the following: a relative decline in forced vital capacity (FVC) of ≥10%; a relative decline in FVC of ≥5%–<10% with a relative decline in diffusing capacity of the lung for carbon monoxide of ≥15%, increased fibrosis on HRCT or progressive symptoms. Results: Eight hundred and forty-four patients (397 with idiopathic pulmonary fibrosis [IPF] and 447 non-IPF FILD) made up the final analysis cohort. Three hundred and fifty-five patients (42.1%) met the progressive phenotype criteria (59.4% of IPF patients and 26.6% of non-IPF FILD patients, p <0.01). In both IPF and non-IPF FILD, transplantation-free survival differed between patients with a progressive phenotype and those without (p <0.01). Multivariable analysis showed that a progressive phenotype was an independent predictor of transplantation-free survival (hazard ratio [HR]: 3.36, 95% CI: 2.68–4.23, p <0.01). Transplantation-free survival did not differ between non-IPF FILD with a progressive phenotype and IPF (HR: 1.12, 95% CI: 0.85–1.48, p = 0.42). Conclusion: Over one-fourth of non-IPF FILD patients develop a progressive phenotype compared to approximately 60% of IPF patients. The survival of non-IPF FILD patients with a progressive phenotype is similar to IPF.

    DOI: 10.1111/resp.14245

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  13. The prognostic value of the COPD Assessment Test in fibrotic interstitial lung disease 査読有り 国際誌

    Matsuda, T; Kondoh, Y; Furukawa, T; Suzuki, A; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Kataoka, K; Kimura, T

    RESPIRATORY INVESTIGATION   60 巻 ( 1 ) 頁: 99 - 107   2022年1月

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

    Background: The COPD Assessment Test (CAT) has been studied as a measure of health status in idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and interstitial lung disease associated with connective tissue disease. However, its prognostic value is unknown. The present study explored the association between CAT score and mortality in fibrotic interstitial lung disease (FILD), including IPF and other forms of ILD. Methods: We retrospectively analyzed 501 consecutive patients with FILD who underwent clinical assessment, including pulmonary function test and CAT. The association between CAT score and 3-year mortality was assessed using Cox proportional hazard analysis, Kaplan–Meier plots, and the log-rank test for trend. To handle missing data, the imputed method was used. Results: The patients’ median age was 68 years, and 320 were male (63.9%). Regarding CAT severity, 203 patients had a low impact level (score <10), 195 had a medium level (10–20), 80 had a high level (21–30), and 23 had a very high level (31–40). During the 3-year study period, 118 patients died. After adjusting for age, sex, forced vital capacity, diffusion capacity for carbon monoxide, IPF diagnosis, and usual interstitial pneumonia pattern on high-resolution computed tomography, the CAT score was significantly associated with 3-year mortality (hazard ratio in increments of 10 points: 1.458, 95% confidence interval 1.161–1.830; p < 0.001). In addition, patients with high and very high impact levels had twofold and threefold higher mortality risk than those with low levels, respectively. Conclusion: The CAT has prognostic value in FILD.

    DOI: 10.1016/j.resinv.2021.07.007

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  14. 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 査読有り

    佐藤 菊枝, 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   41回 巻   頁: 570 - 572   2021年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   出版者・発行元:(一社)日本医療情報学会  

  15. 東海国立大学機構が実現しようとしているSociety5.0 招待有り 査読有り

    白鳥 義宗, 大山 慎太郎, 山下 暁士, 佐藤 菊枝, 小林 大介, 舩田 千秋, 古川 大記, 菅野 亜紀, 森 龍太郎, 矢部 大介

    医療情報学連合大会論文集   41回 巻   頁: 113 - 115   2021年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:(一社)日本医療情報学会  

  16. The current issues and future perspective of artificial intelligence for developing new treatment strategy in non-small cell lung cancer: harmonization of molecular cancer biology and artificial intelligence 査読有り 国際誌

    Tanaka, I; Furukawa, T; Morise, M

    CANCER CELL INTERNATIONAL   21 巻 ( 1 ) 頁: 454 - 454   2021年8月

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

    Comprehensive analysis of omics data, such as genome, transcriptome, proteome, metabolome, and interactome, is a crucial technique for elucidating the complex mechanism of cancer onset and progression. Recently, a variety of new findings have been reported based on multi-omics analysis in combination with various clinical information. However, integrated analysis of multi-omics data is extremely labor intensive, making the development of new analysis technology indispensable. Artificial intelligence (AI), which has been under development in recent years, is quickly becoming an effective approach to reduce the labor involved in analyzing large amounts of complex data and to obtain valuable information that is often overlooked in manual analysis and experiments. The use of AI, such as machine learning approaches and deep learning systems, allows for the efficient analysis of massive omics data combined with accurate clinical information and can lead to comprehensive predictive models that will be desirable for further developing individual treatment strategies of immunotherapy and molecular target therapy. Here, we aim to review the potential of AI in the integrated analysis of omics data and clinical information with a special focus on recent advances in the discovery of new biomarkers and the future direction of personalized medicine in non-small lung cancer.

    DOI: 10.1186/s12935-021-02165-7

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  17. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 査読有り 国際誌

    Ito T., Takei R., Sasano H., Yamano Y., Yokoyama T., Matsuda T., Kimura T., Furukawa T., Johkoh T., Fukuoka J., Kondoh Y.

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE   203 巻 ( 9 )   2021年5月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    Web of Science

  18. Impact of post-capillary pulmonary hypertension on mortality in interstitial lung disease 査読有り 国際誌

    Teramachi, R; Taniguchi, H; Kondoh, Y; Kimura, T; Kataoka, K; Yokoyama, T; Furukawa, T; Yagi, M; Sakamoto, K; Hashimoto, N; Hasegawa, Y

    RESPIRATORY INVESTIGATION   59 巻 ( 3 ) 頁: 342 - 349   2021年5月

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

    Background: Pulmonary hypertension (PH) influences mortality in patients with interstitial lung disease (ILD). Almost all studies on patients with ILD, have focused on the clinical impact of pre-capillary PH on survival. Therefore, little is known about the influence of post-capillary PH. We aimed to assess the prevalence of post-capillary PH and its clinical impact on survival in patients with ILD, followed by comparison with pre-capillary PH. Methods: This retrospective study enrolled 1152 patients with ILD who were diagnosed with PH using right heart catheterization between May 2007 and December 2015. We analyzed the demographics and composite outcomes (defined as death from any cause or lung transplantation) of patients with post-capillary PH and compared them with patients with pre-capillary PH. Results: Thirty-two (20%) of the 157 patients with ILD-PH were diagnosed with post-capillary PH. Patients with post-capillary PH had significantly lower modified Medical Research Council scores, higher diffusion capacity for carbon monoxide, higher resting PaO2, lower pulmonary vascular resistance (PVR), and higher lowest oxygen saturation during the 6-min walk test compared to those with pre-capillary PH. Cardiovascular diseases were associated with a higher risk of mortality in patients with post-capillary PH. Multivariate Cox proportional hazards analysis demonstrated no significant difference between the composite outcomes in pre-capillary and post-capillary PH, while PVR and the ILD Gender-Age-Physiology Index were significantly associated with the composite outcome. Conclusions: We found that approximately one-fifth of patients with ILD-PH were diagnosed with post-capillary PH, and that PVR and not post-capillary PH was associated with mortality.

    DOI: 10.1016/j.resinv.2020.12.010

    Web of Science

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    PubMed

  19. Smart hospital infrastructure: geomagnetic in-hospital medical worker tracking 査読有り 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   28 巻 ( 3 ) 頁: 477 - 486   2021年3月

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    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

    Web of Science

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    PubMed

  20. Serum mitochondrial DNA predicts the risk of acute exacerbation and progression of idiopathic pulmonary fibrosis 査読有り 国際共著 国際誌

    Sakamoto, K; Furukawa, T; Yamano, Y; Kataoka, K; Teramachi, R; Walia, A; Suzuki, A; Inoue, M; Nakahara, Y; Ryu, C; Hashimoto, N; Kondoh, Y

    EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL   57 巻 ( 1 )   2021年1月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:European Respiratory Journal  

    DOI: 10.1183/13993003.01346-2020

    Web of Science

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    PubMed

  21. Hand hygiene monitoring by positioning technology utilizing IoT devices. 査読有り 国際誌

    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

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/amia/2021

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書籍等出版物 10

  1. 呼吸器内科学レビュー 2024-’25

    古川大記( 担当: 分担執筆 ,  範囲: 間質性肺炎診療と新テクノロジー)

    総合医学社  2023年11月 

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    記述言語:日本語

  2. 【最新主要文献とガイドラインでみる 呼吸器内科学レビュー 2024-'25】(XIV章)新テクノロジーと肺疾患 間質性肺炎診療と新テクノロジー

    古川 大記( 担当: 分担執筆)

    (株)総合医学社  2023年11月  ( ISBN:9784883784769

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

    <最近の研究動向とガイドライン>●間質性肺疾患(interstitial lung disease:ILD)では,臨床的な知識・判断を補助する医療ソフトウェアアルゴリズムの発展,クライオバイオプシーをはじめとする内視鏡の開発と臨床応用,ウェアラブルデバイスを用いた疾病管理の研究開発,などテクノロジーの発展が進んでいる.●執筆時点(2023年7月)の一般社会では,Chat GPTに代表される大規模言語モデル(large language models:LLM)を用いた人工知能(AI)が物凄い速さで普及しているが,形態学的な特徴を捉えることが有用であるILDでは,胸部放射線画像や病理画像から疾患の特徴を捉えるAIの一種である機械学習や,機械学習の一種である深層学習の研究開発が進んできた.●また,ILDの診療に目を向けると,本邦では全国規模のILDレジストリが進行中であり,遠隔医療とAIを実臨床に応用できる可能性が期待されている.●本稿では,特にILDの診療におけるテクノロジーの発展を主眼に,近年の動向を述べる.(著者抄録)

  3. 間質性肺炎のレジストリ研究

    古川 大記( 担当: 分担執筆)

    (有)科学評論社  2022年12月 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  4. 呼吸器内科 間質性肺疾患のAI画像診断の開発状況と今後の展望について 実臨床で使用できるようにAI開発とシステム構築が進められている

    古川 大記, 伊藤 健太郎

    (株)日本医事新報社  2022年10月 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  5. 【びまん性肺疾患における多職種合議(MDD)診断とAI支援の現在と未来】MDD診断へのAI「画像診断」支援の現状と可能性について

    古川 大記, 寺町 涼( 担当: 分担執筆)

    (有)科学評論社  2022年2月 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  6. 肺線維症の病態に関連する2つの新規マーカー分子:メフリンとミトコンドリアDNA

    阪本 考司, 橋本 直純, 中原 義夫, 古川 大記( 担当: 分担執筆)

    (有)科学評論社  2022年2月 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  7. 間質性肺炎診療と新テクノロジー

    古川大記( 担当: 単著)

    呼吸器内科学レビュー 2022-’23  2021年12月 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  8. 【最新主要文献とガイドラインでみる呼吸器内科学レビュー 2022-'23】(XIV章)新テクノロジーと肺疾患 間質性肺炎診療と新テクノロジー

    古川 大記

    (株)総合医学社  2021年12月  ( ISBN:9784883787470

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

    間質性肺炎(ILD)の正確な診断には、呼吸器内科医、放射線科医、病理医の集学的議論(MDD)、外科的肺生検やクライオバイオプシーが重要であるが、近年、新しいテクノロジーを用いた診療が広がりつつある。機械学習と深層学習を用いたILDの画像所見の抽出、ゲノム評価、診断と治療効果予測について概説した。また、間質性肺炎のAI(人工知能)創薬、遠隔診療(オンラインMDD診断)、在宅モニタリングと呼吸器リハビリテーションについて述べた。

  9. 間質性肺炎のAI診断

    古川大記, 大山慎太郎( 担当: 共著)

    呼吸器ジャーナル  2021年8月 

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  10. 【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】最近の話題 間質性肺炎のAI診断

    古川 大記, 大山 慎太郎( 担当: 分担執筆)

    (株)医学書院  2021年8月  ( ISBN:9784260029087

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

    <文献概要>Point ・テクノロジーの発展に伴って医療AIも開発されてきたが,臨床応用は注意が必要である.・間質性肺炎の画像特徴を捉えるAIから,診断・予後予測AIも開発されてきた.・全国規模の間質性肺炎レジストリが進行中であり,様々な研究結果が期待される.

    その他リンク: https://search.jamas.or.jp/index.php?module=Default&action=Link&pub_year=2021&ichushi_jid=J06862&link_issn=&doc_id=20210813210020&doc_link_id=10.11477%2Fmf.1437200484&url=https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.11477%2Fmf.1437200484&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

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MISC 18

  1. ロボット支援下手術における患者受療動向と地域医療への影響評価 査読有り

    佐藤 菊枝, 小林 大介, 古川 大記, 白鳥 義宗  

    医療情報学連合大会論文集43回 巻   頁: 1172 - 1174   2023年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:(一社)日本医療情報学会  

  2. 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 Informatics302 巻   頁: 821 - 822   2023年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(国際会議プロシーディングズ)   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

    Scopus

    PubMed

  3. 診療データを用いた予測モデルによる文抽出 査読有り

    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

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:一般社団法人 人工知能学会  

    <p>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。</p>

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2023.0_3xin404

    CiNii Research

  4. 間質性肺炎のレジストリ研究

    古川 大記  

    呼吸器内科42 巻 ( 6 ) 頁: 654 - 657   2022年12月

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    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   出版者・発行元:(有)科学評論社  

  5. 呼吸器内科 間質性肺疾患のAI画像診断の開発状況と今後の展望について 実臨床で使用できるようにAI開発とシステム構築が進められている

    古川 大記, 伊藤 健太郎  

    日本医事新報 ( 5136 ) 頁: 48 - 49   2022年10月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(商業誌、新聞、ウェブメディア)   出版者・発行元:(株)日本医事新報社  

  6. 【びまん性肺疾患における多職種合議(MDD)診断とAI支援の現在と未来】MDD診断へのAI「画像診断」支援の現状と可能性について

    古川 大記, 寺町 涼  

    呼吸器内科41 巻 ( 2 ) 頁: 180 - 184   2022年2月

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    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   出版者・発行元:(有)科学評論社  

  7. 肺線維症の病態に関連する2つの新規マーカー分子:メフリンとミトコンドリアDNA

    阪本 考司, 橋本 直純, 中原 義夫, 古川 大記  

    呼吸器内科41 巻 ( 2 ) 頁: 197 - 201   2022年2月

     詳細を見る

    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   出版者・発行元:(有)科学評論社  

  8. MDD診断へのAI「画像診断」支援の現状と可能性について. 招待有り

    古川 大記  

    呼吸器内科41(2) 巻   頁: 180 - 184   2022年

     詳細を見る

    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(商業誌、新聞、ウェブメディア)  

    CiNii Research

  9. 【最新主要文献とガイドラインでみる呼吸器内科学レビュー 2022-'23】(XIV章)新テクノロジーと肺疾患 間質性肺炎診療と新テクノロジー

    古川 大記  

    呼吸器内科学レビュー2022-'23 巻   頁: 327 - 332   2021年12月

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    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   出版者・発行元:(株)総合医学社  

    間質性肺炎(ILD)の正確な診断には、呼吸器内科医、放射線科医、病理医の集学的議論(MDD)、外科的肺生検やクライオバイオプシーが重要であるが、近年、新しいテクノロジーを用いた診療が広がりつつある。機械学習と深層学習を用いたILDの画像所見の抽出、ゲノム評価、診断と治療効果予測について概説した。また、間質性肺炎のAI(人工知能)創薬、遠隔診療(オンラインMDD診断)、在宅モニタリングと呼吸器リハビリテーションについて述べた。

  10. 東海国立大学機構が実現しようとしているSociety5.0 査読有り

    白鳥 義宗, 大山 慎太郎, 山下 暁士, 佐藤 菊枝, 小林 大介, 舩田 千秋, 古川 大記, 菅野 亜紀, 森 龍太郎, 矢部 大介  

    医療情報学連合大会論文集41回 巻   頁: 113 - 115   2021年11月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:(一社)日本医療情報学会  

  11. 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, 大山 慎太郎  

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

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(商業誌、新聞、ウェブメディア)   出版者・発行元:株式会社 医学書院  

    DOI: 10.11477/mf.1437200484

    CiNii Research

  12. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 査読有り 国際誌

    Ito T., Takei R., Sasano H., Yamano Y., Yokoyama T., Matsuda T., Kimura T., Furukawa T., Johkoh T., Fukuoka J., Kondoh Y.  

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE203 巻 ( 9 )   2021年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

    Web of Science

  13. 間質性肺疾患における肺高血圧予測モデルの構築 査読有り

    佐藤 智則, 古川 大記, 寺町 涼, 山野 泰彦, 横山 俊樹, 松田 俊明, 片岡 健介, 木村 智樹, 近藤 康博  

    日本呼吸器学会誌10 巻 ( 増刊 ) 頁: 225 - 225   2021年4月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)   出版者・発行元:(一社)日本呼吸器学会  

  14. 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 査読有り

    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

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  15. 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 査読有り

    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

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

    J-GLOBAL

  16. 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 査読有り

    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

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

    J-GLOBAL

  17. スマートホスピタル構想~医療Society5.0におけるDx研究~ 査読有り

    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

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

    J-GLOBAL

  18. 間質性肺炎診療と新テクノロジー

    古川 大記  

    最新主要文献とガイドラインでみる 呼吸器内科学レビュー 2022-’23- 巻   頁: 327 - 332   2021年

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    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:書評論文,書評,文献紹介等  

    CiNii Research

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講演・口頭発表等 54

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

    T. Furukawa, Y. Kondoh, S. Oyama, R. Teramachi, H. Hozumi, T. Suda, T. Fujisawa, R. Egashira, T. Johkoh, J. Fukuoka, K. Kataoka, H. Kitamura, O. Nishiyama, M. Okamoto, N. Koshimizu, N. Ishikawa, S. Okamori, Y. Miyazaki, M. Bando, Y. Inoue, T. Ogura, M. Kuwana, H. Tomioka, Y. Nishioka, H. Chiba, M. Ebina, K. Ichikado, Y. Nakanishi, N. Hashimoto, Y. Shiratori, Y. Hasegawa, M. Ishii, The Providing Multidisciplinary ILD Diagnoses [promise] Study Group

    ERS International Congress 2023  2023年9月10日 

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    開催年月日: 2023年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  2. MDD診断とAI診療支援の現状と今後の展望 招待有り

    古川 大記

    日本呼吸器学会  2023年4月28日  (一社)日本呼吸器学会

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    開催年月日: 2023年4月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  3. 間質性肺炎MDD 診断と予後予測の立場から 招待有り

    古川大記

    第2回日本びまん性肺疾患研究会  2022年10月2日 

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    開催年月日: 2022年10月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  4. 間質性肺炎の診断・予後予測アルゴリズム構築と社会実装に向けて 招待有り

    古川大記

    ARO協議会 第9回学術集会  2022年9月16日 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  5. Development of AI models to predict mortality and long-term hospitalization in pneumonia 国際会議

    Taiki Furukawa, Shintaro Oyama, Kikue Sato, Shotaro Misawa, Ryuji Kano, Hirokazu Yarimizu, Yoshimmune Shiratori

    ERS International Congress 2022  2022年9月6日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  6. 医療用AIとアルゴリズムの構築 招待有り

    古川大記

    第7回日本肺高血圧・肺循環学会学術集会  2022年7月3日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

  7. IPFのAI診断の現状と問題点 招待有り

    古川大記

    第62回日本呼吸器学会学術集会  2022年4月24日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年4月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  8. びまん性肺疾患MDD診断の為の 双方向性Webプラットフォーム構築と 人工知能診断の社会実装に関する前向き研究 招待有り

    古川大記

    第62回日本呼吸器学会学術集会  2022年4月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年4月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

  9. 間質性肺炎とBIG-DATA/AI 招待有り

    古川大記

    第61回日本呼吸器学会学術集会  2021年4月24日 

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    開催年月日: 2021年4月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

  10. 間質性肺炎診療から考えるAIの活用と今後 招待有り

    古川大記

    第10回日本呼吸ケア・リハビリテ-ション学会東海支部学術集会  2024年4月21日 

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    開催年月日: 2024年4月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  11. 医療者テキスト情報を活用した機械学習によるICU 患者の包括的予後予測

    古川 大記, 三沢 翔太郎, 大山 慎太郎, 鑓水 大和, 小野田 浩平, 佐藤 菊枝, 白鳥 義宗

    第51回日本集中医療学会学術集会  2024年3月14日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2024年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  12. 呼吸器領域におけるAIの現在と今後の展望 招待有り

    古川大記

    日本内科学会東海地方会 第35回教育セミナー  2023年10月15日 

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    開催年月日: 2023年10月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

  13. PROMISE試験からみたびまん性肺疾患リアルワールドデータの現状と課題 招待有り

    古川大記, 寺町涼

    第3回日本びまん性肺疾患研究会  2023年9月30日 

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    開催年月日: 2023年9月 - 2023年10月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  14. びまん性肺疾患の集学的合議(MDD)におけるTime Study

    佐藤大介, 古川大記, 小林大介, 上甲剛, 福岡順也, 近藤康博

    第3回日本びまん性肺疾患研究会  2023年10月1日 

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    開催年月日: 2023年9月 - 2023年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  15. Diagnostic Criteria Arrangement in Nationwide All ILD Registry with Central MDD in Japan; PROMISE study 国際会議

    Y. Kondoh, T. Furukawa, R. Teramachi, H. Hozumi, T. Suda, T. Fujisawa, R. Egashira, T. Johkoh, J. Fukuoka, M. Kuwana, T. Ogura, Y. Miyazaki, M. Bando, Y. Inoue, H. Tomioka, Y. Nishioka, H. Chiba, M. Ebina, K. Ichikado, N. Hashimoto, M. Ishii

    ERS International Congress 2023  2023年9月10日 

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    開催年月日: 2023年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  16. Diagnostic Criteria Arrangement in Nationwide All ILD Registry with Central MDD in Japan; PROMISE study 国際会議

    Kondoh, Y; Furukawa, T; Teramachi, R; Hozumi, H; Suda, T; Fujisawa, T; Egashira, R; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kuwana, M; Ogura, T; Miyazaki, Y; Bando, M; Inoue, Y; Tomioka, H; Nishioka, Y; Chiba, H; Ebina, M; Ichikado, K; Hashimoto, N; Ishii, M

    EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL  2023年9月9日 

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    開催年月日: 2023年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    DOI: 10.1183/13993003.congress2023.PA434

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

    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  2023年9月9日 

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    開催年月日: 2023年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1183/13993003.congress-2023.OA1424

  18. mtDNA in bronchoalveolar lavage fluid is a prognostic factor for IPF and AE-IPF 国際会議

    Fukihara, J; Sakamoto, K; Furukawa, T; Teramachi, R; Ikeyama, Y; Kataoka, K; Kondoh, Y; Hashimoto, N; Ishii, M

    EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL  2023年9月9日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    DOI: 10.1183/13993003.congress-2023.PA1236

  19. 機械学習による院内死亡予測モデルの特性分析

    古川大記, 三沢翔太郎, 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

    第27回 日本医療情報学会春季学術大会  2023年7月1日 

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    開催年月日: 2023年6月 - 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  20. 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

    第37回人工知能学会全国大会  2023年6月9日 

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    開催年月日: 2023年6月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

  21. 入院時プロファイルと大気汚染物質による予後予測因子

    佐藤 菊枝, 古川 大記, 小林 大介, 山下 暁士, 白鳥 義宗

    日本医療情報学会春季学術大会  2023年6月  (一社)日本医療情報学会

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    開催年月日: 2023年6月

    記述言語:日本語  

  22. 機械学習による院内死亡予測モデルの特性分析

    古川 大記, 三沢 翔太郎, 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

    日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集  2023年6月  (一社)日本医療情報学会

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    開催年月日: 2023年6月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  23. Prognostic factors for Covid-19 on admission profile and air pollutants 国際会議

    Kikue Sato, Taiki Furukawa, Satoshi Yamashita, Daisuke Kobayashi, Shintaro Oyama, Yoshimune Shiratori

    Medical Informatics Europe 2023  2023年5月22日 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  24. In-Hospital Mortality Prediction by Multimodal Learning of non-English Clinical Texts

    Shintaro Oyama, Taiki Furukawa, Shotaro Misawa, Ryuji Kano, Hirokazu Yarimizu, Tomoki Taniguchi, Kohei Onoda, Kikue Sato, Yoshimune Shiratori

    Medical Informatics Europe 2023  2023年5月22日 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  25. 機械学習を活用した抗PD-1/PD-L1抗体治療の生存予測バイオマーカー構築

    神山 潤二, 森瀬 昌宏, 古川 大記, 阪本 考司, 松下 明弘, 松尾 正樹, 浅野 周一, 田中 太郎, 島 浩一郎, 木村 智樹, 近藤 康博, 石井 誠

    第63回日本呼吸器学会学術集会  2023年4月28日 

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    開催年月日: 2023年4月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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

    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  2023年2月 

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    開催年月日: 2023年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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

    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  2023年2月 

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    開催年月日: 2023年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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

    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  2023年2月 

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    開催年月日: 2023年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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

    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  2023年2月 

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    開催年月日: 2023年2月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

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

    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  2023年2月 

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    開催年月日: 2023年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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

    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  2023年2月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  32. In-Hospital Cancer Mortality Prediction by Multimodal Learning of Non-English Clinical Texts 国際会議

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

    CARING IS SHARING-EXPLOITING THE VALUE IN DATA FOR HEALTH AND INNOVATION-PROCEEDINGS OF MIE 2023  2023年  Studies in Health Technology and Informatics

     詳細を見る

    開催年月日: 2023年

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    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

    Scopus

    PubMed

  33. 進行非小細胞肺癌における臨床および画像特徴量を用いた機械学習による個別化生存予測モデルの構築

    神山潤二, 森瀬昌宏, 古川大記, 松澤令子, 田中一大, 横田秀夫, 木村智樹, 近藤康博, 橋本直純

    第63回日本肺癌学会学術集会  2022年12月3日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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

    Junji Koyama, Masahiro Morise, Taiki Furukawa, Shintaro Oyama, Reiko Matsuzawa, Ichidai Tanaka, Keiko Wakahara, Hideo Yokota, Tomoki Kimura, Yoshimune Shiratori, Yasuhiro Kondoh, Naozumi Hashimoto

    The 26th Congress of the Asian Pacific Society of Respirology  2022年11月18日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  35. 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)患者の入院時プロファイルからの予後予測

    佐藤 菊枝, 古川 大記, 小林 大介, 山下 暁士, 白鳥 義宗

    第42回医療情報学連合大会  2022年11月20日  (一社)日本医療情報学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年11月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

  36. 機械学習を用いたERCP後膵炎リスク予測モデルの構築

    高橋秀和, 古川大記, 大野栄三郎, 石川卓哉, 水谷泰之, 飯田忠, 鈴木貴久, 川嶋啓揮

    Japan Digestive Disease Week 2022  2022年10月28日 

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    開催年月日: 2022年10月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

  37. Development of AI models to predict mortality and long-term hospitalization in pneumonia 国際会議

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

    EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL  2022年9月4日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1183/13993003.congress-2022.342

  38. 時系列情報から間質性肺炎急性増悪発症及び予後を予測する深層学習モデルの構築

    寺町 涼, 古川大記, 大山慎太郎, 近藤康博, 烏山昌幸, 片岡健介, 白鳥義宗

    第4回日本メディカルAI学会学術集会  2022年6月10日 

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    開催年月日: 2022年6月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  39. 進行非小細胞肺癌に対する薬物療法後の個別化生存予測における機械学習の活用

    神山潤二, 森瀬昌宏, 古川大記, 大山慎太郎, 松澤令子, 田中一大, 若原恵子, 横田秀夫, 木村智樹, 白鳥義宗, 近藤康博, 橋本直純

    第4回日本メディカルAI学会学術集会  2022年6月10日 

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    開催年月日: 2022年6月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  40. 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

    第41回医療情報学連合大会  2021年11月20日 

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    開催年月日: 2021年11月

    会議種別:口頭発表(一般)  

  41. 東海国立大学機構が実現しようとしているSociety5.0

    白鳥 義宗, 大山 慎太郎, 山下 暁士, 佐藤 菊枝, 小林 大介, 舩田 千秋, 古川 大記, 菅野 亜紀, 森 龍太郎, 矢部 大介

    医療情報学連合大会論文集  2021年11月  (一社)日本医療情報学会

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  42. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 国際会議

    Ito, T; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Furukawa, T; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kondoh, Y

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE  2021年5月1日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  43. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 国際会議

    Ito, T; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Furukawa, T; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kondoh, Y

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE  2021年5月1日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  44. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 国際会議

    Ito, T; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Furukawa, T; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kondoh, Y

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE  2021年5月1日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  45. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 国際会議

    Ito, T; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Furukawa, T; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kondoh, Y

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE  2021年5月1日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  46. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 国際会議

    Ito, T; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Furukawa, T; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kondoh, Y

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE  2021年5月1日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  47. Prognosis in Non-IPF with Progressive Fibrotic Phenotype Results in Similar Prognosis in IPF 国際会議

    Ito, T; Takei, R; Sasano, H; Yamano, Y; Yokoyama, T; Matsuda, T; Kimura, T; Furukawa, T; Johkoh, T; Fukuoka, J; Kondoh, Y

    AMERICAN JOURNAL OF RESPIRATORY AND CRITICAL CARE MEDICINE  2021年5月1日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  48. 間質性肺疾患における肺高血圧予測モデルの構築

    佐藤 智則, 古川 大記, 寺町 涼, 山野 泰彦, 横山 俊樹, 松田 俊明, 片岡 健介, 木村 智樹, 近藤 康博

    日本呼吸器学会  2021年4月  (一社)日本呼吸器学会

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    開催年月日: 2021年4月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  49. 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  2021年 

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    開催年月日: 2021年

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

  50. 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  2021年 

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    開催年月日: 2021年

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  51. 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  2021年 

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    開催年月日: 2021年

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

  52. 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  2021年 

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    開催年月日: 2021年

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  53. 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  2022年  一般社団法人 人工知能学会

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    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    <p>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。</p>

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3yin228

    CiNii Research

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

    Koyama Junji, Morise Masahiro, Furukawa Taiki, Oyama Shintaro, Matsuzawa Reiko, Tanaka Ichidai, Wakahara Keiko, Yokota Hideo, Kimura Tomoki, Shiratori Yoshimune, Kondoh Yasuhiro, Hashimoto Naozumi

    RESPIROLOGY  2023年2月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 8

  1. All Japan大規模レジストリデータを背景とした間質性肺炎の治療プログラム及びデバイスの開発

    2022年4月 - 2026年3月

    医療機器等研究成果展開事業 

    中澤 公貴, 五十嵐亮レオナルド, 大山慎太郎

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

  2. 間質性肺炎に対する多施設共同前向き観察研究

    2020年3月 - 2025年12月

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    担当区分:研究分担者  資金種別:産学連携による資金

  3. 特発性肺線維症の運動能力向上と生命予後の改善を目指した、機械学習による最適な呼吸リハビリテーション予測モデルの開発

    2023年12月 - 2025年3月

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

  4. All Japan大規模レジストリデータを背景とした間質性肺炎の遠隔診断と、治療プログラム及びデバイスの事業化検証

    2022年8月 - 2023年3月

    大学発新産業創出プログラム(START)大学エコシステム推進型GAPファンドプログラム 

    古川大記, 大山慎太郎, 五十嵐亮レオナルド

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

  5. 医師の業務効率化を支援するアルゴリズムの機械学習

    2021年11月 - 2023年10月

    白鳥義宗, 佐藤菊枝, 大山慎太郎, 古川大記

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    担当区分:研究分担者  資金種別:産学連携による資金

  6. 特発性間質性肺炎の前向きレジストリの構築とインタラクティブMDD診断システムを用いた診断標準化に基づく疫学データの創出―人工知能(AI)診断システムと新規バイオマーカーの開発―

    2020年4月 - 2022年3月

    難治性疾患等実用化研究事業 

    須田 隆文, 井上 義一, 横田 秀夫, 宮崎 泰成, 近藤 康博, 古川 大記, 坂東 政司, 小倉 高志, 上甲 剛, 長谷川 好規, 白鳥 義宗, 福岡 順也, 本間 栄

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

  7. びまん性肺疾患MDD診断のための双方向性Webプラットフォーム構築と人工知能診断の社会実装に関する前向き研究

    2019年4月 - 2022年3月

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

  8. びまん性肺疾患診断の臨床画像クラウド型統合データベースの基盤構築と機械学習による診断・予後予測アルゴリズム構築に関する研究

    2019年4月 - 2022年3月

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

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科研費 7

  1. 人工衛星による大気汚染情報を活用した間質性肺炎プレシジョンメディシンの実現

    研究課題/研究課題番号:23K27610  2024年2月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    古川 大記

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    配分額:5720000円 ( 直接経費:4400000円 、 間接経費:1320000円 )

  2. 人工衛星による大気汚染情報を活用した間質性肺炎プレシジョンメディシンの実現

    研究課題/研究課題番号:23H02919  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)  基盤研究(B)

    古川 大記, 大山 慎太郎, 横田 秀夫, 横田 秀夫, 大山 慎太郎

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    配分額:19370000円 ( 直接経費:14900000円 、 間接経費:4470000円 )

    間質性肺炎は、肺の間質が侵される肺疾患の総称で、多数の診断群と多様な経過をたどる。中でも最も予後不良である特発性肺線維症(IPF)は、正確に診断できる専門医が少ない。同様に予後不良である進行性線維性間質性肺炎(PF-ILD)は、病状が悪化した後にPF-ILD と判断されるため治療導入が遅れてしまうが、診断は困難である。
    このため、本研究では前向き・後ろ向きリアルワールド疾患データと大気汚染情報を統合し、データ駆動型研究により疾患の本質を導き出す。

  3. 医療資源適正化の定量的評価法の開発と地域医療データプラットフォームの構築

    研究課題/研究課題番号:23K09547  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    佐藤 菊枝, 小林 大介, 古川 大記, 小林 大介, 古川 大記

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    配分額:100000円 ( 直接経費:100000円 )

    リアルワールドデータによる医療BigDataを利用した地域医療データ基盤を構築することで、医療ニーズや地域特性を捉えた医療資源適正化のための医療機関連携と機能分化の促進を図る。データ駆動型ドリブンによる患者の受療行動を把握するためのシステム構築とGISを使った地理空間データの統計解析や地域環境因子の影響などによる疾病集積シミュレーション及び医療提供体制として必要な医療従事者数・病床数を推計した医療需給モデルを開発する。

  4. 線維芽細胞巣特異的造影マイクロCTによる肺線維症の免疫病理学診断人工知能開発研究

    研究課題/研究課題番号:20K21599  2020年7月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽)  挑戦的研究(萌芽)

    橋本 直純, 若原 恵子, 阪本 考司, 中村 彰太, 古川 大記, 若原 恵子, 阪本 考司, 中村 彰太, 古川 大記

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    特発性肺線維症(IPF)の「線維芽細胞巣」は疾患活動性と高い相関性を示すが通常胸部computed tomography (CT)では描出できないため、IPFの治療機会を逃すとともに治療反応性を予測できない。CTで検出しうる金ナノ粒子を標識したIPF特異的分子抗体を用いてCTで検出することにより、免疫病理学的診断能を付与する線維芽細胞巣のCT画像診断アルゴリズムを確立することを本研究課題の目的としている。
    我々は特発性肺線維症患者10例の肺組織を用いて線維芽細胞特異的分子としてmeflinの発現をIn situ hybridization(ISH)法によって局在を評価した。ISH法ではmeflin mRNAは線維芽細胞巣に限局して発現していることを同定し得た。一方、コマーシャルベースのmeflin特異的抗体を用いた免疫染色では、正常肺におけるmeflin発現の特異性を同定し得なかった。本研究の実現に抗体の調整が必要であることを把握できた。
    抗体に標識された金ナノ粒子の検出を行う適正化のために、肺線維症特異的分子に対する抗体を用いて免疫染色を行い、金ナノ粒子の検出を評価した。暗視野顕微鏡を用いて肺線維症特異的分子に対する抗体に標識された金ナノ粒子を評価した。前回、肺組織内平滑筋に発現し筋線維芽細胞特異的分子であるα-smooth muscle actin(α-SMA)に対する一次抗体に金ナノ粒子標識二次抗体を用いて免疫染色を行い、暗視野顕微鏡で金ナノ粒子発現を観察し、現在マウス動物実験において、金ナノ粒子標識抗体を生体内静脈投与し、肺線維症特異的分子に結合した抗体の金ナノ粒子を検出する病理学的評価を行うとともに、CTでの検出条件の設定を進めている。
    金ナノ粒子を結合した抗体を検出する実験系の確立に時間を要しているが概ね順調と考えられた。

  5. 特発性間質性肺炎の前向きレジストリの構築とインタラクティブMDD診断システムを用いた診断標準化に基づく疫学データの創出―人工知能(AI)診断システムと新規バイオマーカーの開発―

    2020年4月 - 2022年3月

    日本医療研究開発機構(AMED)  難治性疾患等実用化研究事業 

    須田 隆文, 井上 義一, 横田 秀夫, 宮崎 泰成, 近藤 康博, 古川 大記, 坂東 政司, 小倉 高志, 上甲 剛, 長谷川 好規, 白鳥 義宗, 福岡 順也, 本間 栄

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    担当区分:研究分担者 

  6. 外来診療における慢性疼痛とオラリティ

    研究課題/研究課題番号:19KT0027  2019年7月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

    大山 慎太郎, 白鳥 義宗, 菅野 亜紀, 佐藤 菊枝, 山下 暁士, 平田 仁, 舩田 千秋, 岩月 克之, 古川 大記, 白鳥 義宗, 菅野 亜紀, 佐藤 菊枝, 山下 暁士, 平田 仁, 舩田 千秋, 岩月 克之, 古川 大記

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    本研究において、慢性疼痛患者の診療現場における医師のオラリティ・テクニックの体系化を行うための診療学習ツールを開発することを目標に遂行した。サーモカメラによる表情クラス分類と体温・脈抽出に関しては、後者は既存のライブラリを利用し実装可能であったが、表情に関しては診察現場におけるマスク装着が原則となったため精度が上がらず、手法からは最終的に除外した。B2Bスマートスピーカーを用い既存の機械学習モデルをベースに、対話(臨床)試験を実施し、そのデータで強化学習し、5クラスの感情パラメータ出力にSoftmax関数を適応したモデルを構築した。成果を国内学会で報告した。

  7. びまん性肺疾患の診断と予後予測における機械学習アルゴリズム構築に関する研究

    研究課題/研究課題番号:19K17633  2019年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究  若手研究

    古川 大記

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    配分額:4290000円 ( 直接経費:3300000円 、 間接経費:990000円 )

    びまん性肺疾患は一般の呼吸器科医には診断が困難なことが多い上に予後不良な群が含まれる一方,精度の高い診断を行える専門医が少ないため,人工知能(AI)による精度の高い診断システムと予後予測システムの開発,及び開発に必要な大規模なデータベースが望まれてきた.本研究の全体計画における目標は「びまん性肺疾患の臨床情報・画像データのデータベース構築と,精度の高いびまん性肺疾患診断・予後予測人工知能(AI)開発」である.具体的には(A)医療用データベースの構築,(B)臨床情報・画像データと医療知識のマッピング,(C)ディープラーニングを含めた機械学習による医療画像・臨床情報からの自動所見抽出,(D)びまん性肺疾患診断・予後予測人工知能(AI)を開発することである.
    本研究では令和元年度と2年度に,全国のびまん性肺疾患の系統だった疾患データを蓄積してデータベースを構築し,AI診断に適したデータ変換を行った.さらに,びまん性肺疾患の診断予測AIを構築し,単施設データで作成された診断AIモデルと同等の精度を達成した.加えて、予後情報に対してディープラーニングと機械学習を組み合わせ,精度の高い予後予測AIを構築した.構築した予後予測AIを応用し,個々人での治療効果予測を可能とするアルゴリズム構築を達成した.このアルゴリズムにより,臨床情報からの個別化医療への道筋を示した.
    当該年度(令和3年度)では、作成したびまん性肺疾患診断・予後予測AIを広く前向きに使用するための汎化性能向上を目指し、解析を行なった.非専門施設でも収集可能なデータをインプットとして診断、予後予測を行う必要性が出たため、アルゴリズムの再構築を行なった.

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産業財産権 11

  1. 情報処理装置、情報処理方法、および、コンピュータプログラム

    寺町涼, 古川大記, 烏山昌幸, 横田秀夫

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    出願人:国立大学法人東海国立大学機構

    出願番号:特願2022-175512  出願日:2022年11月

  2. Identifying device, learning device, method, and storage medium

    Taiki FURUKAWA, Hideo Yokota, Shintaro OYAMA, Yoshinori Hasegawa, Yoshimune SHIRATORI

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    出願番号:特願US20200372650  出願日:2020年5月

    公開日:2020年11月

    特許番号/登録番号:特許US11,361,443 B2  登録日:2022年6月 

  3. 判別装置、学習装置、方法、プログラム、学習済みモデルおよび記憶媒体

    古川 大記, 横田 秀夫, 大山 慎太郎, 長谷川 好規, 白鳥 義宗

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    出願人:国立研究開発法人理化学研究所

    出願番号:特願2019-094757  出願日:2019年5月

    公開番号:特開2020-188872  公開日:2020年11月

    特許番号/登録番号:特許第7334900号  登録日:2023年8月 

    J-GLOBAL

  4. 文書作成支援装置、文書作成支援方法、及び文書作成支援プログラム

    古川大記, 大山慎太郎, 他

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    出願人:国立大学法人東海国立大学機構

    出願番号:特願2023-166471  出願日:2023年7月

  5. 情報処理装置、情報処理方法、および、コンピュータプログラム

    古川大記, 大山慎太郎

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    出願人:国立大学法人東海国立大学機構

    出願番号:特願2023-109008  出願日:2023年7月

  6. 情報処理装置、情報処理方法、および、コンピュータプログラム

    古川大記, 大山慎太郎, 横田秀夫

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    出願人:国立大学法人東海国立大学機構

    出願番号:特願2023-109002  出願日:2023年7月

  7. 情報処理装置、学習装置、情報処理システム、情報処理方法、学習方法、情報処理プログラム、及び学習プログラム

    古川 大記, 三沢 翔太郎, 鑓水 大和, 狩野 竜示, 谷口 友紀, 大熊 智子, 小野田 浩平

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    出願人:富士フイルム株式会社

    出願番号:特願2023-030561  出願日:2023年2月

    公開番号:特開2024-035034  公開日:2024年3月

    J-GLOBAL

  8. 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

    古川 大記, 三沢 翔太郎, 狩野 竜示, 鑓水 大和, 谷口 友紀, 大熊 智子, 小野田 浩平

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    出願人:富士フイルム株式会社

    出願番号:特願2022-138808  出願日:2022年8月

    公開番号:特開2024-034529  公開日:2024年3月

    J-GLOBAL

  9. 情報処理装置

    古川大記

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    出願人:国立大学法人東海国立大学機構名古屋大学

    出願番号:特願2022-1388807  出願日:2022年8月

  10. 情報処理装置

    古川大記

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    出願人:国立大学法人東海国立大学機構名古屋大学

    出願番号:特願2022-1388808  出願日:2022年8月

  11. 情報処理装置、情報処理方法、および、コンピュータプログラム

    神山 潤二, 古川 大記, 森瀬 昌宏, 横田 秀夫

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    出願番号:特願2022-043291  出願日:2022年3月

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担当経験のある科目 (本学) 4

  1. 生命医療データ学

    2023

  2. 医療情報学

    2023

  3. 生命医療データ学

    2022

  4. 医療情報学

    2022

担当経験のある科目 (本学以外) 1

  1. 医療情報学

    2021年4月 - 現在

 

メディア報道 3

  1. 間質性肺炎 高齢化で増 息切れ、せき 見逃さずに 予後悪く 原因別で多様な種類 新聞・雑誌

    中日新聞、東京新聞、北陸中日新聞  2024年4月

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    執筆者:本人以外 

  2. 難病・特発性肺線維症 名大と理研が高精度診断AI開発 新聞・雑誌

    中日新聞、東京新聞、北陸中日新聞  2023年10月

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    執筆者:本人以外 

  3. 難病・特発性肺線維症  名大と理研が高精度診断AI開発 新聞・雑誌

    中日新聞  https://www.chunichi.co.jp/article/794814  2023年10月

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    執筆者:本人以外