活動実績

FY 2025

学術論文

  1. Kobayashi S, Kimura M, Kodama Y, Takada A, Nagashima S, Kawazoe Y, Ohe K. Development of Japan-Specific HL7 FHIR Medication-Related Profiles. J Med Syst. (in press)
  2. Ito H, Seki T, Kawazoe Y, Takiguchi T, Akagi Y, Kubota K, Miyake K, Okada M, Ohe K. Evaluation of Perioperative Cardiovascular Event Risk in Gastrointestinal Surgery: Predictive Modeling and Risk Stratification Using Machine Learning. Circ J. (in press)

国際会議

  1. Ebara M, Kawazoe Y, Seki T, Shinohara E, Nakazawa E, Ohe K. Corpus-Based Evaluation of Large Language Models’ Decision-Making in Medical Ethics. MedInfo 2025 in Taipei (full paper).
  2. Mohri O, Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Evaluation of Synthetic Data Generation Methods for Medical Tabular Data: Representation of Distribution Tails. MedInfo 2025 in Taipei (full paper).
  3. Seki T, Kawazoe Y, Takigushi T, Akagi Y, Ito H, Ebara M, Ohe K. Assessment of Medically Relevant Ageism Inherent in Large-Scale Language Models. MedInfo 2025 in Taipei (full paper).
  4. Tsuchiya M, Shimamoto K, Kawazoe Y, Shinohara E, Yada S, Wakamiya S, Imai S, Kizaki H, Hori S, Aramaki E. Natural Language Processing-Based Approach to Detect Common Adverse Events of Anticancer Agents from Unstructured Clinical Notes:A Time-to-Event Analysis. MedInfo 2025 in Taipei (full paper).

FY 2024

学術論文

  1. Kawazoe Y, Tsuchiya M, Shimamoto K, Seki T, Shinohara E, Yada S, Wakamiya S, Imai S, Aramaki E, Hori S. Natural language processing of electronic medical records identifies cardioprotective agents for anthracycline induced cardiotoxicity. Sci Rep. 2025 Feb 24;15(1):6678. doi: 10.1038/s41598-025-91187-6. 
  2. Seki T, Kawazoe Y, Ito H, Akagi Y, Takiguchi T, Ohe K. Assessing the performance of zero-shot visual question answering in multimodal large language models for 12-lead ECG image interpretation. Front Cardiovasc Med. 2025 Feb 6;12:1458289. doi: 10.3389/fcvm.2025.1458289.
  3. Seki T, Kawazoe Y, Takiguchi T, Akagi Y, Ito H, Kubota K, Miyake K, Okada M, Ohe K. Sex Differences in Post-Noncardiac Surgery Risks Assessed Using the Revised Cardiac Risk Index　- A Nationwide Retrospective Cohort Study. Circ J. 2025 Feb 15. doi: 10.1253/circj.CJ-24-0846.
  4. Kawazoe Y, Nagashima S, Yokota S, Ohe K. Development of a code system for allergens and its integration into the HL7 FHIR AllergyIntolerance resource. Int J Med Inform. 2024 Nov 30;195:105739. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2024.105739.
  5. Kawazoe Y, Shimamoto K, Seki T, Tsuchiya M, Shinohara E, Yada S, Wakamiya S, Imai S, Hori S, Aramaki E. Post-marketing surveillance of anticancer drugs using natural language processing of electronic medical records. NPJ Digit Med. 2024 Nov 9;7(1):315. doi: 10.1038/s41746-024-01323-1.
  6. Seki T, Takiguchi T, Akagi Y, Ito H, Kubota K, Miyake K, Okada M, Kawazoe Y. Iterative random forest-based identification of a novel population with high risk of complications post non-cardiac surgery. Sci Rep. 2024 Nov 5;14(1):26741. doi: 10.1038/s41598-024-78482-4.
  7. Emiko Shinohara, Kiminori Shimamoto, Yoshimasa Kawazoe. Uncovering condition information loss in medical text extraction: The challenge of non-contiguous spans. Next Research. 2024 Dec;1(2).
  8. Yada S, Nishiyama T, Wakamiya S, Kawazoe Y, Imai S, Hori S, Aramaki E. Utility analysis and demonstration of real-world clinical texts: A case study on Japanese cancer-related EHRs. PLoS One. 2024 Sep 11;19(9):e0310432. doi: 10.1371/journal.pone.0310432.
  9. Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. A Comparative Study of Access Analysis Service Utilization on Japanese Medical Institutions’ Websites with GDPR-Compliant Cases. Stud Health Technol Inform. 2024 Aug 22;316:1238-1242. doi: 10.3233/SHTI240635.

国際会議

  1. Yu Akagi, Tomohisa Seki, Yoshimasa Kawazoe, Toru Takiguchi, Kazuhiko Ohe. A generative foundation model for structured patient trajectory data. AMIA 2024 Annual Symposium in New Orleans (12 Nov 2024).
  2. Tomohisa Seki, Yoshimasa Kawazoe, Kazuhiko Ohe. A Comparative Study of Access Analysis Service Utilization on Japanese Medical Institutions’ Websites with GDPR-Compliant Cases. 34th Medical Informatics Europe Conference, Athens, Greece. Thursday, August 29, 2024

国内会議

  1. 土屋 雅美, 河添 悦昌, 嶋本 公徳, 関 倫久, 今井 俊吾, 木﨑 速人, 篠原 恵美子, 矢田 竣太郎, 若宮 翔子, 荒牧 英治, 堀 里子．自然言語処理を用いた診療テキストデータからのがん薬物療法副作用の検出と経時的可視化手法．第22回日本臨床腫瘍学会学術集会,神戸, 2025年3月8日（口頭発表）
  2. Seki T, Kawazoe Y, Takiguchi T, Akagi Y, Ito H, Kubota K, Miyake K, Okada M, Ohe K. Verification of Validity and Sex Differences of the RCRI in Non-cardiac Surgery using Real-world Data in Japan. Abstract accepted (Oral) for The 89th Annual Scientific Meeting of the Japanese Circulation Society（JCS2025）
  3. Seki T, Takiguchi T, Akagi Y, Ito H, Kubota K, Miyake K, Okada M, Kawazoe Y. Machine Learning-based Identification of Novel Population with Previous Stroke and Extremely Low LDL-C as Post-non-cardiac Surgery High-risk. Abstract accepted (Poster) for The 89th Annual Scientific Meeting of the Japanese Circulation Society（JCS2025）
  4. Seki T, Takiguchi T, Akagi Y, Ito H, Kubota K, Miyake K, Okada M, Kawazoe Y. Diverse Sex Difference Patterns in the U-Shaped Association of LDL-C with Disease Risks and All-Cause Mortality; Nationwide Retrospective Cohort Study. Abstract accepted (Poster) for The 89th Annual Scientific Meeting of the Japanese Circulation Society（JCS2025）
  5. Ito H, Seki T, Kawazoe Y, Takiguchi T, Akagi Y, Kubota K, Miyake K, Okada M, Ohe K. Evaluation of Perioperative Cardiovascular Event Risk in Gastrointestinal Surgery – Predictive Modeling and Risk Stratification Using Machine Learning. Abstract accepted (Poster) for The 89th Annual Scientific Meeting of the Japanese Circulation Society（JCS2025）
  6. 河添 悦昌, 大江 和彦. 部門検査レポートを含めた医療情報のFHIRによる統合管理システムの開発. 第44回医療情報学連合大会, 2024年11月23日.
  7. 関 倫久、河添 悦昌、瀧口 徹、赤木 雄、伊藤 弘将、大江 和彦. 大規模言語モデルに内在する医療関連エイジズムの評価手法の開発.第44回医療情報学連合大会, 2024年11月22日.
  8. 井上 真理, 土屋 雅美, 嶋本 公徳, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 矢田 竣太郎, 若宮 翔子, 今井 俊吾, 木崎 速人, 堀 里子, 荒牧 英治．診療記録を活用したフッ化ピリミジン系抗がん薬誘発性口内炎に対するAT2受容体拮抗薬の予防効果の検証．第34回日本医療薬学会年会,幕張, 2024年11月2日（口頭発表）優秀演題発表賞
  9. 土屋 雅美, 嶋本 公徳, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 矢田 竣太郎, 若宮 翔子, 今井 俊吾, 木崎 速人, 堀 里子, 荒牧 英治．自然言語処理を用いた診療テキストデータからのがん薬物療法副作用検出と可視化手法の提案．第34回日本医療薬学会年会,幕張, 2024年11月2日（ポスター発表）
  10. 土屋雅美、河添悦昌、嶋本公徳、関 倫久、今井俊吾、木﨑速人、篠原恵美子、矢田竣太郎、若宮翔子、荒牧英治、堀里子. 診療記録に自然言語処理を用いた Cape 誘発 HFS に対するセレコキシブの予防効果の検証. 第62回日本癌治療学会学術集会, 2024年10月25日 （口頭発表）
  11. 嶋本 公徳, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 矢田 竣太郎, 若宮 翔子, 今井 俊吾, 堀 里子, 荒牧 英治. 電子カルテ記録からの医薬品有害事象サーベイランス手法の開発. 第38回人工知能学会全国大会 OS-7 医歯薬学・生命科学の革新を目指した言語処理, 2024年5月29日.

シンポジウム／講演／研究会

  1. 河添 悦昌. 医療デジタルツインの構築を目指す先進的医療情報システム基盤. 東京大学医学部附属病院 第20回22世紀医療センターシンポジウム. 2025年3月19日（水）
  2. 河添 悦昌. 医療機関・ベンダー・システムの垣根を超えた医療データ基盤構築による組織横断的な医療情報収集の実現. SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2023年度公開シンポジウム. 2025年2月28日（金）
  3. 河添 悦昌, 大江 和彦. 医療デジタルツインの構築を目指す先進的医療情報システム基盤の開発. 第44回医療情報学連合大会 公募シンポジウム 統合型ヘルスケアシステムを用いた新たな知識発見への展望, 2024年11月24日.
  4. 河添 悦昌. 電子カルテ記録と自然言語処理を活用した薬効探索. 情報計算化学生物学会 医療データAI解析実践フォーラム. 2024年10月30日
  5. 河添 悦昌. 統合型ヘルスケアシステムの構築に向けた組織横断的な医療情報の収集.  第67回日本腎臓学会学術総会 シンポジウム. 新たな医療Dxで腎臓病診療はどう変わるか？2024年6月29日

解説／総説

  1. 河添 悦昌. Generative AIは医療を変えるか.腎と透析 97巻4号（2024年10月号）
  2. 河添 悦昌. 診療情報を活用したフェノタイプ分析. 医学図書出版 ICUとCCU Vol.48 No.11.
  3. 河添 悦昌. 自然言語処理による患者情報の抽出. Precision Medicine　2024年8月号 医療情報システムの現在地.

FY 2023

学術論文

  1. Yoneda K, Seki T, Kawazoe Y, Ohe K, Takahashi N; Neonatal Research Network of Japan. Immediate postnatal prediction of death or bronchopulmonary dysplasia among very preterm and very low birth weight infants based on gradient boosting decision trees algorithm: A nationwide database study in Japan. PLoS One. 2024 Mar 27;19(3):e0300817. doi: 10.1371/journal.pone.0300817.
  2. Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Clinical Feature Vector Generation using Unsupervised Graph Representation Learning from Heterogeneous Medical Records. AMIA Annu Symp Proc. 2024 Jan 11;2023:618-623. PMID: 38222342; PMCID: PMC10785854.
  3. Shibata D, Shinohara E, Shimamoto K, Kawazoe Y. Towards Structuring Clinical Texts: Joint Entity and Relation Extraction from Japanese Case Report Corpus. Stud Health Technol Inform. 2024 Jan 25;310:559-563. doi: 10.3233/SHTI231027. PMID: 38269871.
  4. Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Graph Representation Learning-Based Fixed-Length Clinical Feature Vector Generation from Heterogeneous Medical Records. Stud Health Technol Inform. 2024 Jan 25;310:715-719. doi: 10.3233/SHTI231058. PMID: 38269902.
  5. 榎原 芽美, 柴田 大作, 篠原 恵美子, 河添 悦昌, 大江 和彦. UMLSからの同義語を追加した形態素解析辞書を使用したPhenotypingの性能評価. 医療情報学 44(1): 21-28, 2023.
  6. Hirabayashi M, Shibata D, Shinohara E, Kawazoe Y. Influence of Tweets Indicating False Rumors on COVID-19 Vaccination: Case Study. JMIR Form Res. 2023 Sep 5;7:e45867. doi: 10.2196/45867.
  7. 草竹大暉，平林（宮部）真衣，吉野孝. Twitter上で多数の訂正情報が発信される流言の特徴分析，情報処理学会論文誌，Vol.64，No.1, pp.24-32 (2023)．

国際会議

  1. Tomohisa Seki, Yoshimasa Kawazoe, Kazuhiko Ohe. Clinical Feature Vector Generation using Unsupervised Graph Representation Learning from Heterogeneous Medical Records. AMIA 2023 Annual Symposium in New Orleans (15 Nov 2023).
  2. Daisaku Shibata, Emiko Shinohara, Kiminori Shimamoto and Yoshimasa Kawazoe. Towards structuring clinical texts: Joint entity and relation extraction from Japanese case report corpus. MedInfo 2023 in Sydney (12 July 2023).
  3. Tomohisa Seki, Yoshimasa Kawazoe and Kazuhiko Ohe. Graph representation learning-based fixed-length clinical feature vector generation from heterogeneous medical records. MedInfo 2023 in Sydney (11 July 2023).

国内会議

  1. 河添 悦昌, 永島 里美, 大江 和彦. アレルギー情報の標準化を目指すJ-FAGYアレルゲン用語集. 第43回医療情報学連合大会.
  2. 榎原 芽美，柴田 大作，篠原 恵美子, 河添 悦昌, 大江 和彦. UMLSからの同義語を追加した形態素解析辞書を使用したPhenotypingの性能評価. 第27回日本医療情報学春季学術大会, 2023年7月1日.
  3. 関 倫久，河添 悦昌，大江 和彦. 国内医療機関ウェブサイトにおけるアクセス解析サービスの利用状況の調査研究. 第27回日本医療情報学春季学術大会, 2023年6月30日.
  4. 西村涼太, 平林（宮部）真衣, 吉野孝. 流言に対する耐性獲得のための定期的な注意喚起手法の提案，情報処理学会グループウェアとネットワークサービス研究発表会，2023年1月23日．
  5. 下津拓未, 平林（宮部）真衣, 吉野孝. マイクロブログにおけるアンチシズルワードの分析：「おいしくない」ことを意図する具体的表現の分類，情報処理学会グループウェアとネットワークサービス研究発表会，2023年1月23日．

シンポジウム／講演／研究会

  1. 河添 悦昌. 医療機関・ベンダー・システムの垣根を超えた医療データ基盤構築による組織横断的な医療情報収集の実現. SIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」2023年度公開シンポジウム. 2024年3月22日（金）
  2. 河添 悦昌. 医療デジタルツインの構築を目指す先進的医療情報システム基盤の開発. 東京大学医学部附属病院 第19回22世紀医療センターシンポジウム. 2024年3月21日（木）
  3. 河添 悦昌. 内閣府SIP：統合型ヘルスケアシステムの構築に向けた組織横断的な医療情報収集の実現. 日本医療情報学会NeXEHRS研究会. 2023年12月13日（水）
  4. 河添 悦昌. アレルギーのコードJFAGYの策定. 日本医療情報学会NeXEHRS研究会.「医療DXにおける標準化：次世代医療情報標準FHIRの新しい展開」－３文書６情報から看護・栄養と歯科口腔ケア分野へ－. 2023年11月28日（火）
  5. 河添 悦昌. 大規模言語モデルと医学研究への応用. 第2回 State-of-the-art Prediction And DEtection AI conference. 虎ノ門ヒルズ森タワー 会議室, 2023年11月2日.
  6. 河添 悦昌. 統計的言語処理と大規模言語モデルならびに医学研究への応用. 精神神経科セミナー. 2023年10月５日.
  7. 河添 悦昌. ChatGPTの現状と課題、今後の可能性. 医学系研究科健康科学・看護学専攻ファカルティ・ディベロップメント. 2023年8月28日.
  8. 河添 悦昌. ChatGPTが医療に与えるインパクト. 日本医療情報学会NeXEHRS研究会 緊急シンポジウム ChatGPTは医療情報研究と医療を変えるか？（資料）
  9. 河添 悦昌. 医療デジタルツインを加速する自然言語処理. 第31回日本医学会総会 U40委員会企画 AIは医師を置き換えるか？ ～医療AIの未来予想図～, 2023年4月22日.（招待講演）

FY 2022

学術論文

  1. Kage H, Shinozaki-Ushiku A, Ishigaki K, Sato Y, Tanabe M, Tanaka S, Tanikawa M, Watanabe K, Kato S, Akagi K, Uchino K, Mitani K, Takahashi S, Miura Y, Ikeda S, Kojima Y, Watanabe K, Mochizuki H, Yamaguchi H, Kawazoe Y, Kashiwabara K, Kohsaka S, Tatsuno K, Ushiku T, Ohe K, Yatomi Y, Seto Y, Aburatani H, Mano H, Miyagawa K, Oda K. Clinical utility of Todai OncoPanel in the setting of approved comprehensive cancer genomic profiling tests in Japan. Cancer Sci. 2023 Jan 5. doi: 10.1111/cas.15717.
  2. Kawazoe Y, Shimamoto K, Yamaguchi R, Nakamura I, Yoneda K, Shinohara E, Shintani-Domoto Y, Ushiku T, Tsukamoto T, Ohe K. Computational Pipeline for Glomerular Segmentation and Association of the Quantified Regions with Prognosis of Kidney Function in IgA Nephropathy. Diagnostics (Basel). 2022 Nov 25;12(12):2955. doi: 10.3390/diagnostics12122955.
  3. Shinohara E, Shibata D, Kawazoe Y. Development of comprehensive annotation criteria for patients’ states from clinical texts. J Biomed Inform. 2022 Oct;134:104200. doi: 10.1016/j.jbi.2022.104200.
  4. 篠原 恵美子, 河添 悦昌, 柴田 大作, 嶋本 公徳, 関 倫久. 症例報告に対する網羅的な所見アノテーションのためのアノテーション基準の構築. 医療情報学 42(1): 3-15, 2022.
  5. Kawazoe Y, Shimamoto K, Shibata D, Shinohara E, Kawaguchi H, Yamamoto T. Impact of a Clinical Text–Based Fall Prediction Model on Preventing Extended Hospital Stays for Elderly Inpatients: Model Development and Performance Evaluation. JMIR Med Inform. 2022 Jul 27;10(7):e37913. doi: 10.2196/37913.
  6. Hayakawa J, Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Pathway importance by graph convolutional network and Shapley additive explanations in gene expression phenotype of diffuse large B-cell lymphoma. PLoS One. 2022 Jun 24;17(6):e0269570. doi: 10.1371/journal.pone.0269570.
  7. Ryota Nishimura, Mai Miyabe Hirabayashi, Takashi Yoshino：Baseless-Rumor Alert Bot to Promote Reliability of Information, the IPSJ Journal, Vol.30, No.1, pp.2-14 (2022)．
  8. 平林（宮部） 真衣, 吉野 孝, 河添 悦昌. 新型コロナウイルス感染症流行時におけるTwitter上の流言訂正情報に関する分析，情報処理学会論文誌，Vol.63 No.1 29–44 (Jan. 2022).
  9. 林玲子, 別府志海, 石井太, 篠原 恵美子. 老衰死の統計分析. 人口問題研究, 第78巻第1号 (2022年3月).
  10. 石井太, 林玲子, 篠原 恵美子, 別府志海. 複合死因データに関する分析手法とその応用 -わが国データへのネットワーク分析適用の試み-. 人口問題研究, 第78巻第1号 (2022年3月).

国内会議

  1. 平林（宮部）真衣, 柴田大作, 篠原恵美子,河添 悦昌：流言の訂正はCOVID-19ワクチン接種に影響を与えるか？～Twitterを対象とした“ワクチン”に関する訂正流言の特徴分析～，情報処理学会，グループウェアとネットワークサービスワークショップ2022（GNWS2022），2022年11月25日．
  2. 柴田大作, 河添悦昌, 篠原恵美子, 嶋本公徳. 患者状態表現の病名交換コードへのマッピング. 第42回医療情報連合大会, 2022年11月20日.
  3. 関倫久, 河添悦昌, 大江和彦. グラフ表現学習を用いた教師なし学習による電子カルテデータ構造自動特徴抽出手法の開発. 第42回医療情報連合大会, 2022年11月19日.
  4. 河添 悦昌, 永島 里美, 大江 和彦. アレルギー情報の標準化を目指すJFAGYアレルゲン用語集とアレルゲンコードシステム. 第42回医療情報連合大会, 2022年11月19日.
  5. 下津拓未，吉野孝，平林（宮部）真衣：飲食情報多角化のためのマイクロブログにおける「おいしくない」情報の抽出，2022年度 情報処理学会関西支部支部大会，2022年9月18日．
  6. 草竹大暉，平林（宮部）真衣，吉野孝：マイクロブログにおける流言と訂正情報の流布に関する特徴分析，情報処理学会，マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2022）シンポジウム，2022年7月14日．
  7. 下津拓未，平林（宮部）真衣，吉野孝：アンチシズルワード:個々人に最適化した飲食情報提供のための飲食物に対する負の感情表現の分析，情報処理学会，マルチメディア，分散，協調とモバイル（DICOMO2022）シンポジウム，2022年7月13日．
  8. 柴田 大作, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 嶋本 公徳. 希少・難治性疾患の症例報告テキストコーパスと情報抽出精度の評価. 第36回人工知能学会全国大会, 2022年6月14日. (資料)
  9. 宇衛穂乃実，平林（宮部）真衣，吉野孝. お土産と類似した商品抽出のための類似性判定手法の検討. 情報処理学会グループウェアとネットワークサービス研究会，2022年1月13日．

シンポジウム／講演／研究会

  1. 河添 悦昌. 腎生検病理画像の診断補助を例とした医療画像に対するDeep Learning技術の応用. AI技術とリウマチ学の接点を醸成する医学教育事業 教育シンポジウム, 2022年1月23日.（招待講演）

解説／総説

  1. 河添 悦昌.腎病理WSI(Whole Slide Image)とAI診断.小児科,2022年06月号(63巻 06号).
  2. 河添 悦昌, 篠原 恵美子. 診療テキストを構造化するための症例報告テキストコーパス. 医学のあゆみ 283(2): 165-171, 2022.

FY 2021

学術論文

  1. Kawazoe Y, Shibata D, Shinohara E, Aramaki E, Ohe K. A clinical specific BERT developed using a huge Japanese clinical text corpus. PLoS One. 2021 Nov 9;16(11):e0259763. doi: 10.1371/journal.pone.0259763.
  2. Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Machine learning-based prediction of in-hospital mortality using admission laboratory data: A retrospective, single-site study using electronic health record data. PLoS One. 2021 Feb 5;16(2):e0246640. doi: 10.1371/journal.pone.0246640.
  3. 柿本 大輔，平林（宮部） 真衣，荒牧 英治，吉野 孝：RumorFinder：情報真偽確認促進システムの一般公開とその利用評価，情報処理学会論文誌，Vol.62, No.1, pp.193-203 (2021).
  4. 梅本 美月，吉野 孝，平林（宮部） 真衣. Webページに含まれる流言情報への気づきを与える提示方法の検討，情報処理学会論文誌，Vol.62, No.1, pp.183-192 (2021).
  5. 吉野 孝，森田 真季，平林（宮部） 真衣.「おいしさ」情報提示による飲食店検索システムの開発と評価，情報処理学会論文誌，Vol.62, No.1, pp.160-170 (2021).
  6. Ma X, Imai T, Shinohara E, Kasai S, Kato K, Kagawa R, Ohe K. EHR2CCAS: A framework for mapping EHR to disease knowledge presenting causal chain of disorders – chronic kidney disease example. J Biomed Inform. 2021 Mar;115:103692. doi: 10.1016/j.jbi.2021.103692.

国際会議

  1. Ishii, Futoshi, Reiko Hayashi, Emiko Shinohara, Motomi Beppu. Application of Network Analysis to Multiple Causes of Death Data in Japan. The 29th International Population Conference (IPC2021), International Union for the Scientific Study of Population(IUSSP), Dec. 9, 2021.

国内会議

  1. 篠原 恵美子、別府 志海、林 玲子、石井 太. 死亡個票における「死亡の原因」欄の記載文字列の分析. 41回医療情報学連合大会，2021年11月20日.
  2. 柴田大作，河添悦昌，篠原 恵美子，嶋本公徳. 詳細なアノテーション基準に基づく症例報告コーパスからの固有表現及び関係の抽出精度. 第41回医療情報学連合大会，2021年11月19日.
  3. 河添 悦昌，篠原 恵美子. 患者状態に関する網羅的なアノテーション基準とFHIR Conditionリソースとのマッピングの検討. 第41回医療情報学連合大会，2021年11月19日.
  4. 河添 悦昌，篠原 恵美子. 希少・難治性疾患を対象とした症例報告テキストコーパスの構築. 第41回医療情報学連合大会，2021年11月19日.
  5. 西村涼太，平林（宮部）真衣，吉野孝：感情極性と関心度合に着目した流言の分析，2021年度情報処理学会関西支部支部大会, 2021年9月19日．
  6. 下津拓未，平林（宮部）真衣，吉野孝：否定的感情に着目した飲食物に関するテキストの分析，2021年度情報処理学会関西支部支部大会, 2021年9月19日．
  7. 草竹大暉，平林（宮部）真衣，吉野孝：Twitter上で多数の訂正がなされる流言の特徴分析，2021年度情報処理学会関西支部支部大会, 2021年9月19日．
  8. 宇衛穂乃実，平林（宮部）真衣，吉野孝：お土産のおいしさ想起支援のためのお土産と類似商品の類似性分析，2021年度情報処理学会関西支部支部大会, 2021年9月19日．
  9. 林央也，吉野孝，平林（宮部）真衣：飲食レビューにおいて魅力を感じさせる言語表現の分析，2021年度情報処理学会関西支部支部大会, 2021年9月19日．
  10. 青木美和，横田慎一郎，遠藤美代子，篠原 恵美子，大江和彦. 植込型補助人工心臓装着患者のケア可視化のための外来看護記録の自然言語処理による分析. 第22回日本医療情報学会看護学術大会，2021年7月31日.
  11. 篠原 恵美子，河添 悦昌，柴田 大作，嶋本 公徳，関 倫久. 医療テキストに対する網羅的な所見アノテーションのためのアノテーション基準の構築. 第25回日本医療情報学春季学術大会, 2021年6月11日.
  12. 林玲子，別府志海，石井太，篠原 恵美子. 日本における複合死因の分析. 日本人口学会第73回大会, 2021年6月6日.
  13. 宇衛穂乃実，平林（宮部）真衣，吉野孝：商品画像とシズルワードを用いたお土産のおいしさ連想可能性の検証，情報処理学会第156回情報システムと社会環境研究発表会，2021年6月5日．

シンポジウム／講演／研究会

  1. 嶋本 公徳, 中村 一成, 山口 亮平, 堂本 裕加子, 河添 悦昌, 塚本 達雄, 大江 和彦. 腎生検病理画像からの糸球体自動検出における2施設間の精度比較. 第10回日本医療情報学会「医用人工知能研究会」人工知能学会「医用人工知能研究会」(SIG-AIMED)合同研究会. 2021年5月7日. PDF
  2. 河添 悦昌. 腎生検病理画像の診断補助を例とした医療画像に対するDeep Learning技術の応用. AI技術とリウマチ学の接点を醸成する医学教育事業 教育シンポジウム, 2021年6月13日.（招待講演）
  3. 河添 悦昌. 腎病理WSIを対象としたDeep Neural Networkによる画像認識. 第56回日本小児腎臓病学会 教育講演,2021年7月9日.（招待講演）

解説／総説

  1. 河添 悦昌. AIによる腎生検病理画像の診断補助に向けた取り組み. 先進医療ＮＡＶＩＧＡＴＯＲ医療とＡＩ最前線.
  2. 河添 悦昌. 腎病理WSIを対象としたDeep Neural Networkによる画像認識. 科学評論社 第13巻第4号.

FY 2020

学術論文

  1. Aoki M, Yokota S, Kagawa R, Shinohara E, Imai T, Ohe K. Automatic Coding Classification of Electronic Nursing Narrative Records Based on Japanese Standard Terminology for Nursing. CIN: Computers, Informatics, Nursing. (in press).
  2. Yamaguchi R, Kawazoe Y, Shimamoto K, Emiko Shinohara, Tatsuo Tsukamoto, Yukako Shintani-Domoto, Hajime Nagasu, Hiroshi Uozaki, Tetsuo Ushiku, Masaomi Nangaku, Naoki Kashihara, Akira Shimizu, Michio Nagata, Kazuhiko Ohe. Glomerular classification using convolutional neural networks based on defined annotation criteria and concordance evaluation among clinicians. Kidney Int Rep. 2020 Dec 13;6(3):716-726.
  3. Iwai S, Mitani T, Hayakawa J, Shinohara E, Imai T, Kawazoe Y, Ohe K. Development of graph-based algorithm for differentiating pathophysiological conditions. Applied Medical Informatics. Vol. 42, No. 2/2020.
  4. 柴田 大作，河添 悦昌，嶋本 公徳，篠原 恵美子，荒牧 英治. 診療記録で事前学習した BERT による疼痛表現の抽出. 医療情報学 40（2）:73-82.

国際会議

  1. Kenya Sakka, Kotaro Nakayama, Nisei Kimura, Taiki Inoue, Yusuke Iwasawa, Ryohei Yamaguchi, Yoshimasa Kawazoe, Kazuhiko Ohe, Yutaka Matsuo. Character-Level Japanese Text Generation with Attention Mechanism for Chest Radiography Diagnosis. In: Shaban-Nejad, A., Michalowski, M., Buckeridge, D.L. (eds) Explainable AI in Healthcare and Medicine. Studies in Computational Intelligence, vol 914.pp 147–153 Springer, Cham.2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53352-6_13

国内会議

  1. 西村 涼太，吉野 孝，平林(宮部) 真衣. 情報の信頼性への関心を高める流言注意喚起ボットの開発. グループウェアとネットワークサービスワークショップ 2020 2020/11/20.
  2. 林 央也 , 吉野 孝 , 平林(宮部) 真衣. おいしさ情報と「匂い」：食事の感想作成タイミングによる文中使用表現の特徴分析. グループウェアとネットワークサービスワークショップ 2020 2020/11/20.
  3. 河添 悦昌. FHIR国内実装検討SWG４-patient care and summaryの活動. 新しい標準HL７FHIRの国内実装に向けた検討とOpen FHIRサーバ開発. 第40回医療情報学連合大会 公募ワークショップ. 2020年11月19日.
  4. 石井太, 林玲子, 篠原恵美子, 別府志海. 複合死因間関連分析へのネットワーク分析の応用. 日本人口学会第72回研究大会 2020/11/15.
  5. 別府志海, 石井太, 林玲子, 篠原恵美子. 複合死因データを用いた糖尿病と関連死因の人口学的分析. 日本人口学会第72回研究大会 2020/11/15.
  6. 林 央也 , 吉野 孝 , 平林(宮部) 真衣. 食事の感想作成タイミングによるおいしさ表現出現の比較. 2020年度 情報処理学会関西支部 支部大会 2020/9/20.
  7. 西村 涼太，吉野 孝，平林(宮部) 真衣. 情報への危機意識向上のための流言注意喚起ボットの提案. 2020年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集 2020/9/20.
  8. 河添 悦昌, 嶋本 公徳, 篠原 恵美子, 山口 亮平. 事象の共起関係から求めた分散表現を用いた多次元医療データによる深部静脈血栓症の発症予測. 第2回日本メディカルAI学会学術集会 2020/1/31.

シンポジウム／講演／研究会

  1. 河添 悦昌. 遺伝性疾患のスクリーニングに向けた自然言語処理の応用. 国立精神・神経医療研究センター Meet the Expert. 2020年12月3日.（招待講演）
  2. 河添 悦昌. 自然言語処理技術の医療応用. 高知大学医学部附属病院 臨床試験セミナー. 2020年11月12日.（招待講演）
  3. 河添 悦昌. 医療分野におけるICT/AI技術の活用と課題. 第52回日本小児感染症学会総会・学術集会 特別講演. 2020年11月7日.（招待講演）
  4. 河添 悦昌. ポストコロナの医療情報.  第24回日本医療情報学会春季学術大会 学会企画セッション. 2020年6月6日.
  5. 山口 亮平,　AIによる糸球体病理画像の自動分類に関する研究−所見定義の標準化と腎病理診断の自動化にむけて−． 第86回関東小児腎臓研究会，東京大学医学部2号館大講堂，2020年2月29日.（招待講演）
  6. 河添 悦昌，医療分野における人工知能技術の利用と課題，第20回動脈硬化教育フォーラム 特別企画「人工知能・ビッグデータサイエンス」，京王プラザホテル，2020年2月2日.（招待講演）

解説／総説

  1. 河添 悦昌, 山口 亮平. 深層畳み込みニューラルネットワークを用いた腎生検病理画像の自動分類に向けた研究, 日本腎臓学会誌 2020;62(2):75‒80.

FY 2019

学術論文

  1. Hayakawa M, Imai T, Kawazoe Y, Kozaki K, Ohe K. Auto-Generated Physiological Chain Data for an Ontological Framework for Pharmacology and Mechanism of Action to Determine Suspected Drugs in Cases of Dysuria. Drug Safety. 2019,42:1055–1069.

国内会議

  1. 関 倫久, 河添 悦昌, 大江 和彦. SS-MIX2 標準化ストレージを用いた入院後の死亡退院リスク予測モデルの開発. 医療情報学39(Suppl.), pp.164-168, 2019.
  2. 早川 仁, 関 倫久, 河添 悦昌, 大江 和彦. パスウェイデータベースを利用したグラフ畳み込み深層学習による悪性腫瘍の診断分類性能の検討. 医療情報学39(Suppl.), pp.575-580, 2019.
  3. 柴田 大作, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 荒牧 英治. 診療記録からの疼痛に関する事実性判定. 医療情報学39(Suppl.), pp.385-390, 2019.
  4. 篠原 恵美子, 河添 悦昌, 今井 健, 大江 和彦. 医学用語抽出のための文字列類似度. 医療情報学39(Suppl.), pp.382-384, 2019.
  5. 山口亮平, 河添 悦昌, 嶋本 公徳, 篠原 恵美子, 堂本 裕加子, 宇於崎宏, 塚本達雄, 清水章, 長田道夫, 深山正久, 大江 和彦. AI画像診断に向けた糸球体PAS染色画像の医師間所見一致度の評価，第62回日本腎臓学会学術総会．2019年6月23日．
  6. Ryohei Yamaguchi, Yoshimasa Kawazoe, Kiminori Shimamoto, Emiko Shinohara, Yukako Shintani-Domoto , Hiroshi Uozaki , Tatsuo Tsukamoto , Akira Shimizu , Michio Nagata , Masaya Fukayama , Kazuhiko Ohe. Why current Deep Learning can’t diagnose the glomerular images correctly? -From perspective of characteristics of glomerular images.　第62回日本腎臓学会学術総会、2019年6月22日
  7. 作花健也, 中山浩太郎, 木村仁星, 井上大輝, 山口亮平, 河添悦昌, 大江和彦, 松尾豊, 文字単位のアテンション機構を用いた胸部X線写真の所見テキスト生成手法, 人工知能学会全国大会2019, 新潟県新潟市.
  8. 別府 志海, 石井 太, 林 玲子, 篠原 恵美子. 複合死因データを用いた糖尿病関連の死亡. 日本人口学会第71回研究大会, 2019年6月2日.
  9. 石井 太, 林 玲子, 篠原 恵美子, 別府 志海, 是川 夕. わが国の複合死因データによる死因間の関連分析. 日本人口学会第71回研究大会, 2019年6月2日.
  10. 中村 一成, 河添 悦昌,山口 亮平, 堂本 裕加子, 大江 和彦, 深層学習を用いた蛍光抗体法による糸球体病理画像の所見分類.第1回日本メディカルAI学会学術集会, 2019年1月26日.
  11. 河添 悦昌, 嶋本 公徳,山口 亮平, 篠原 恵美子, 堂本 裕加子, 大江 和彦. 腎病理画像の自動診断に向けた畳み込みエンコーダ・デコーダモデルによる糸球体内部構造の領域抽出. 第1回日本メディカルAI学会学術集会, 2019年1月26日.
  12. 篠原 恵美子, 河添 悦昌, 今井 健, 大江 和彦, 概念知識に基づいた診療録テキストの意味解析. 第1回日本メディカルAI学会学術集会, 2019年1月25日.

シンポジウム／講演／研究会

  1. 河添 悦昌，がんゲノム医療のための電子カルテシステム. 第78回日本癌学会学術総会，国立京都国際会館，2019年9月26日.（招待講演）
  2. 河添 悦昌，医療分野における人工知能技術の利用と今後の課題． Meet the Expert,  国立精神・神経医療研究センター，2019年9月10日.（招待講演）
  3. 河添 悦昌，医療と自然言語処理のこれから，FIT2019 第18回情報科学技術フォーラム，岡山大学 津島キャンパス，2019年9月4日.（招待講演）
  4. 河添 悦昌，Deep Learning技術を用いた腎生検病理画像の自動分類による病理診断の効率化と診断補助， AI、ICT技術活用による腎臓病学研究の展望，フクラシア八重洲，2019年7月27日（招待講演）
  5. 河添 悦昌,  人工知能技術を用いた腎病理診断支援に向けた試み，移植腎病理研究会 第23回学術集会,名古屋第二赤十字病院 研修ホール,2019年7月20日.（招待講演）
  6. 河添 悦昌,『クリニカルデータサイエンティストに期待される専門性、資格、職の機会』第2回データサイエンティストが輩出する機会をどうつくるか？東京大学医科学研究所附属病院 講堂．2019年7月12日.（招待講演）
  7. 河添 悦昌, AIとICTが変える医療.高知大学医学部 講演会 医療におけるAIの活用について.2019年3月16日.（招待講演）
  8. 河添 悦昌, 医療分野での人工知能技術の利用と今後の課題,三井物産株式会社ヘルスケア・サービス事業部社内セミナー.2019年2月25日.（招待講演）
  9. 河添 悦昌, AIとICTが変える医療. 第27回石川県医師会勤務医部会総会, ホテル金沢. 2019年2月9日.（招待講演）
  10. 河添 悦昌, 医療分野での人工知能技術の利用と今後の課題, 応用情報科学ジャーナルクラブ（NAIST 荒牧研究室）2019年2月1日.（招待講演）
  11. 河添 悦昌, 医療分野での人工知能技術の利用と今後の課題. 東京大学医学部2号館・本館大講堂. 2019年2月7日.（招待講演）
  12. 河添 悦昌, AIとICTが変える医療-電子カルテデータを活用するための課題,日本医師会学術推進会議．2019年1月24日.（招待講演）
  13. 河添 悦昌, 人工知能技術を用いた腎病理の診断支援に向けた取り組み. 第154回日本医学会シンポジウム, 2019年1月16日.（招待講演）
  14. 河添 悦昌, 試料付随情報：試料管理情報と由来者情報について. バイオバンクの試料と情報の利用に関するセミナー, 2019年1月9日.（招待講演）

解説／総説

  1. 河添 悦昌, 大江 和彦, これまで行われてきた医療の分野での人工知能の利用と今後の課題, 東京医学社 小児内科51巻1号（1月号）

FY 2018

学術論文

  1. Kagawa R, Shinohara E, Imai T, Kawazoe Y, Ohe K. Bias of Inaccurate Disease Mentions in Electronic Health Record-based Phenotyping. Int J Med Inform. 2019 Apr;124:90-96.
  2. Kawazoe Y, Shimamoto K, Yamaguchi R, Shintani-Domoto Y, Uozaki H, Fukayama M, Ohe K. Faster R-CNN-Based Glomerular Detection in Multistained Human Whole Slide Images. Journal of Imaging. 2018; 4(7):91.
  3. Shinichiroh Yokota, Emiko Shinohara, Kazuhiko Ohe. Can Staff Distinguish Falls: Experimental Hypothesis Verification Using Japanese Incident Reports and Natural Language Processing. Studies in health technology and informatics. 250, pp.159-163.

国際会議

  1. A. R. A. Ghani, K. Nishanth, Ai Nakajima, N. Kimura, P. Radkohl, S. Iwai, Y. Kawazoe, Y. Iwasawa, K. Nakayama, Y. Matsuo: An analysis of human gaze data 
for autonomous medical image diagnostics, The 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society (JNNS), Workshop, 2018.
  2. Satoshi Iwai, Emiko Shinohara, Takeshi Imai, Yoshimasa Kawazoe, Kazuhiko Ohe, Listing differential diagnoses from symptoms of patients with vertigo using knowledge graph, APAMI2018, Colombo, Sri Lanka, October 2018.

国内会議

  1. 山口 亮平, 河添 悦昌, 嶋本 公徳, 堂本 裕加子, 宇於崎 宏, 清水 章, 長田 道夫, 大江 和彦. AIによる画像診断に向けた腎病理糸球体画像の所見一致度の評価. 第38回医療情報学連合大会, 2018年11月25日.
  2. 山下 英俊, 倉沢 央, 河添 悦昌, 大江 和彦, 入院レセプトの主傷病名推定に有効な説明変数の検討. 第38回医療情報学連合大会, 2018年11月23日.
  3. 青木 美和, 横田 慎一郎, 篠原 恵美子, 今井 健, 大江 和彦. 看護実践用語標準マスターを基にした形態素解析用辞書の構築に関する検討. 日本医療情報学会看護学術大会, 2018年7月6日.

シンポジウム／講演

  1. 河添 悦昌, AIとICTが変える医療. がん研究会有明病院, 2018年11月14日.（招待講演）
  2. 河添 悦昌, AIとICTが変える医療. 医療AI開発学講座 開設記念講演会. 東京大学医学部附属病院, 2018年10月29日.
  3. 河添 悦昌, 電子カルテデータの活用とe-Phenotyping, 第22回日本医療情報学会春季学術大会 シンポジウム 2018 in 新潟シンポジウム 大会企画セッション「医療におけるビッグデータ ─ 医療情報学はどう関わってゆくのか、何をなすべきか ─」
  4. 河添 悦昌, 人工知能技術を活用した腎病理診断に向けた取り組み第16回 BRB Nephrology Conference.
  5. 河添 悦昌, 医療ビッグデータからの病態進行のシミュレーションによる先制医療に向けた研究開発, JST 新春日米ワークショップ2018, Challenge for Society5.0.

解説／総説

  1. 河添 悦昌, 大江 和彦, AIとICTが変える医療, 科学評論社 腎臓内科・泌尿器科7巻2号.
  2. 河添 悦昌, 医療における人工知能技術の応用, 医歯薬出版株式会社 医学のあゆみ 264巻3号 p260.

FY 2017

学術論文

  1. Rina Kagawa, Yoshimasa Kawazoe, Emiko Shinohara, Takeshi Imai, Kazuhiko Ohe. The impact of “possible patients” on phenotyping algorithms: Electronic phenotype algorithms can only be reproduced by sharing detailed annotation criteria. Stud Health Technol Inform. 245, pp.432-436, 2017.
  2. Satoshi Iwai, Yoshimasa Kawazoe, Takeshi Imai, Kazuhiko Ohe. Effects of implementing tree model of diagnosis into a Bayesian diagnostic inference system. Stud Health Technol Inform. 245, pp.882-886, 2017.
  3. Ma Xiaojun, Takeshi Imai, Emiko Shinohara, Ryota Sakurai, Kouji Kozaki, Kazuhiko Ohe. A Semi-Automatic Framework to Identify Abnormal States in EHR Narratives. Stud Health Technol Inform. 245, pp.910-914, 2017.
  4. 笠井 暁史, 横田 慎一郎, 野口 貴史, 井田 有亮, 北川 陽一郎, 今井 健, 河添 悦昌, 田中 勝弥, 大江 和彦, 服薬指示・実施システムのデータによる投薬プロセスの分析,医療情報学 37(4): 187-196,2017.

国内会議

  1. 香川 璃奈, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 今井 健, 大江 和彦, 疾患横断的なe-phenotyping手法開発を目的とした各疾患の特徴の検討, 医療情報学37(Suppl.), pp.754-759, 2017.
  2. 河添 悦昌, 倉沢 央, 岩井 聡, 香川 璃奈, 大江 和彦, 状態空間モデルと深層ニューラルネットワークによる検体検査結果の欠損値推定精度の比較, 医療情報学37(Suppl.), pp.820-824, 2017.
  3. 山口 亮平, 嶋本 公徳, 河添 悦昌, 堂本 裕加子, 宇於崎 宏, 大江和彦, 腎臓糸球体病理画像のDeep Learningによる所見分類手法の検討, 第3回JAMI & JSAI AIM 合同研究会, 神奈川県, マホロバマインズ三浦, 2017年03月.
  4. 黒滝 紘生, 中山 浩太郎, 上原 雅俊, 山口 亮平, 河添 悦昌, 大江 和彦, 松尾 豊. 深層学習による胸部X線写真からの診断補助. 人工知能学会 第31回全国大会, 2B1-3, pp.1-4, 2017.

シンポジウム／講演

  1. 河添 悦昌, 香川 璃奈, 今井 健, 大江 和彦, 診療情報によるPhenotypingの現状・限界, 第37回医療情報学連合大会シンポジウム 「診療情報から「病態」を取り出そう！Phenotyingのススメ」
  2. 篠原 恵美子, 今井 健, 医師の作成した診療録を解析するためのフレームワークおよび自然言語処理, 第37回医療情報学連合大会シンポジウム「（夢）自然言語処理技術の最前線と医療応用の可能性」
  3. 河添 悦昌, SS-MIX2シンポジウム2017 -様々な医療情報に対応するSS-MIX2ストレージ-「 院内がん登録HosCan-RからのSS-MIX2拡張ストレージ出力」