活動実績

2022

学術論文

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).

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.

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. PMID: 34752490.
  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;16(2): e0246640.
  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. Epub 2021 Feb 4. PMID: 33548543.

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. 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.
  6. 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.
  7. 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.

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.
  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.

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.

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. doi: 10.1016/j.ekir.2020.11.037.
  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. AAAI Workshop on Artificial Intelligence, February 7-8, 2020, New York, USA. https://arxiv.org/abs/2004.13846

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.
  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.
  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.
  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
  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

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.

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, 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
  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．
  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．
  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．
  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.
  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．
  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
  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
  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.
  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.
  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.
  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
  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.
  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.

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）

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. Journal site
  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. Journal site
  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.
  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.

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」