救急医療に貢献し、
世の中を変える

TXP Medicalはプロダクトの研究開発部門だけではなく、学術研究部門としてTXP Researchを擁する、世界でも稀な研究体制を敷いています。

「救急医療に貢献し、世の中を変える」という思いをもとに、全国から学生や医師達が集まって臨床研究を行い、学会発表・研究論文発表を通じて、学術的に貢献しています。

そして、論文発表をゴールとするのではなく、その知見をどのように現場に届けて医療を変えていくか?を常に意識し、研究成果の実装と実証を目標として活動しています。

TXP Researchのミッション

1

質の高いデータが自然に集まるシステムと研究環境を構築し、臨床研究を継続的に行ない、学術界に貢献する

2

データを用いた研究のみではなく、得られた知見をプロダクトを通じて社会実装し、医療における価値を科学的に評価する

3

疫学・統計学・AI(機械学習・自然言語処理)を学び、世界で活躍できるチームを作ることで、臨床研究のネットワークを構築する

TXP Researchでは海外との多機関共同研究・ランダム化比較試験・ビッグデータ解析などの研究実績がある指導者に加えて、疫学・数理統計・機械学習に詳しいメンバーのサポートのもと、学術研究やTXPだからこそ可能な研究に取り組んでいます。また定期的に学ぶ場を提供し、データベースを解析するだけでなく、プロダクト開発や多機関共同研究、ランダム化比較試験などを支援し、その結果を社会に還元するための活動を行っています。

チームリーダー

MD, MPH, PhD

後藤 匡啓

Tadahiro Goto

福井大学医学部卒業後、同附属病院救急部にて研修。Emergency Medicine Alliance・Japanese Emergency Medicine Networkのコアメンバーとして活動。救急専門医取得後、ハーバード大学公衆衛生大学院修士課程に進学すると同時にマサチューセッツ総合病院救急部にて3年間臨床研究に従事。帰国後は東京大学大学院臨床疫学経済学講座にて研究活動を行い、現在TXP Medical社のCSOとしてデータ解析や臨床研究の指導を行っています。著書に「僕らはまだ、臨床研究論文の本当の読み方を知らない。」(羊土社 2021)、JEMNet論文マニュアルなど。

ResearchmapGoogle ScholarER collection

コアメンバー

MD, PhD

原 湖楠

Konan Hara

アリゾナ大学経済学部博士課程。2013年東京大学医学部卒業。東京大学医学部附属病院の初期臨床研修プログラム修了。東京大学大学院医学系研究科社会医学専攻博士課程修了。東京大学公衆衛生学教室特任研究員、東京大学大学院経済学研究科特任研究員等を経て現職。

MD

鱶口 清満

Kiyomitsu Fukaguchi

2014年熊本大学卒業。湘南鎌倉総合病院初期研修、同院ERで後期研修、チーフレジデント修了。救急専門医。医学の超加速度的な進歩に寄与しながら、現実の医療をいかに安全に行っていくかを急性期医療の現場から発信していきたいと思っています。TXP Researchでは経験豊富な指導者や若手研究者達とともに臨床研究・データハンドリングを学びつつ、実際のデータを用いて論文執筆を行なっています。救急領域の臨床研究はこれからで、5年先10年先を想像しながら日本や世界の医療に貢献できる未来を想像しながらコツコツと楽しんでいます。

医師(一部紹介)

添野 祥子

Shoko Soeno

群馬大学医学部卒業後、自治医科大学附属病院で初期研修。白河総合診療アカデミーで後期研修。2018年、日本プライマリ・ケア連合学会で日野原賞受賞。現在TXP Medical社の社内研究者としてプライマリ・ケア領域の研究を行っています。

インターン(一部紹介)

小倉 健太郎

Ogura Kentaro

東京大学医学部医学科。PythonによるWeb開発を実務で約1年間行い、AWS認定ソリューションアーキテクト・アソシエイトを取得しました。学部2年時にWebメディア分野で起業し、未上場企業へ全株譲渡しました。現在は機械学習による分類や、心電図やモニター波形解析などを行っています。臨床研究論文筆頭1本、共著3本。

柴田 潤一郎

Shibata Junichiro

東京大学医学部医学科。東京大学大学院医学系研究科法医学で研究(GANでCT画像解析の異常検知)。現在はTXPのデータを生かし、プレホスピタルや敗血症に関する研究を行っています。

門松 咲南

Kadomatsu Sakina

国際医療福祉大学医学部医学科。
ベイズ統計学、リアルワールドデータの活用、動的治療計画に興味があります。
NSER関連のデータ整備、DPCマッチングによるデータベースの作成、TXPのデータやオープンデータを用いた救急医学分野の臨床研究を行なっています。

伊藤 直毅

Ito naoki

東京大学医学部医学科。東京大学大学院医学系研究科システムズ薬理学で研究(GPUを用いた神経細胞のシミュレーション)。現在はTXPにて機械学習・深層学習を用いたデータベース研究に従事

Achievements

FUNDING

1. AMED令和3年度 「医療機器等における先進的研究開発・開発体制強靭化事業 (基盤技術開発プロジェクト)」:救急遠隔医療システムの応用により病院前から院内及び多施設間までのシームレスな情報共有を図り重症化を予防するための医療機器システムの開発(研究代表者:聖マリアンナ医科大学 藤谷茂樹、研究分担者 TXP Medical株式会社 後藤匡啓。1課題あたり最大76,000千円程度)
https://www.amed.go.jp/koubo/12/01/1201C_00010.html

2. 国立研究開発法人 医薬基盤健康栄養研究所:戦略的イノベーション創造プログラム(SIP): AIホスピタル事業(代表研究者 園生智弘)(2018-2022年度)

RESEARCH ARTICLES (as TXP Research)

1. Okuma A, Nakajima M, Sonoo T, Nakamura K, Goto T. Association between comorbid mental illness and preceding emergency department visits in unplanned admissions. Acute Med Surg. 2023

2. Ishizawa R, Nakanishi N, Keibun L, Sonoo T, Nakamura K, Goto T. Characteristics of patients with hip fractures and comorbid fall-related injuries in the emergency department. Acute Med Surg. 2022 Oct 27;9(1):e805.

3. Nakajima M, Okada Y, Sonoo T, Goto T. Development and validation of a novel method for converting the Japan Coma Scale to Glasgow Coma Scale. J Epidemiol. 2022 Jul 16.

4. Fukaguchi K, Goto T, Yamamoto T, Yamagami H. Experimental Implementation of NSER Mobile App for Efficient Real-Time Sharing of Prehospital Patient Information With Emergency Departments: Interrupted Time-Series Analysis. JMIR Form Res. 2022;6(7):e37301.

5. Fujimori R, Liu K, Soeno S, Naraba H, Ogura K, Hara K, Sonoo T, Ogura T, Nakamura K, Goto T. Acceptance, Barriers, and Facilitators to Implementing Artificial Intelligence-Based Decision Support Systems in Emergency Departments: Quantitative and Qualitative Evaluation. JMIR Form Res. 2022;6(6):e36501.

6. Fukuchi K, Osawa I, Satake S, Ito H, Shibata J, Dohi E, Kasugai D, Miyamoto Y, Ohbe H, Tamoto M, Yamada K, Yoshikawa K, Goto T. The Contribution of Chest X-Ray to Predict Extubation Failure in Mechanically Ventilated Patients Using Machine Learning-Based Algorithms. Crit Care Explor. 2022;4(6):e0718

7. Liu K, Shibata J, Fukuchi K, Takahashi K, Sonoo T, Ogura T, Goto T.Optimal timing of introducing mobilization therapy for ICU patients with sepsis. J Intensive Care. 2022;10(1):22.

8. Okada Y, Okada A, Ito H, et al. External validation of the POP score for predicting obstetric and gynecological diseases in the emergency department. Am J Emerg Med. 2021;51:348-353

9. Shibata J , Osawa I, Soeno S, et al. Risk factors of sepsis among patients with qSOFA<2 in the emergency department. Am J Emerg Med 2021;50:699-706

10. Naraba H. Goto T. Tokuda M. et al. Accuracy and stability of a subcutaneous flash glucose monitoring system in critically ill patient. J Diabetes Sci Technol. Jun 11:19322968211017203.

11. Fukaguchi K, Yamagami H, Soeno S. et al. Association of Initial Potassium Levels with the Type of Stroke in the Emergency Department. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2021;30(8):105875.

12. Naraba H, Goto T, Shirakawa T et al. Time in blood glucose range 70 to 180 mg/dL and survival rate in critically ill patients: A retrospective cohort study. PLOS One. 2021;16(5):e0252158.

13. Osawa I, Sonoo T, Soeno S, Hara K, Nakamura K, and Goto T. Clinical performance of early warning scoring systems for identifying sepsis among anti-hypertensive agent users. Am J Emerg Med. 2021;48:120-127

14. Soeno S, Hara K, Fujimori R, Hashimoto K, Shirakawa T, Sonoo T, Nakamura K, Goto T. Initial assessment in emergency departments by chief complaint and respiratory rate. J Gen Fam Med. 2021;22(4):202-208

15. Fukaguchi K, Goto T, Fukui H, Sekine I, Yamagami H. Reversible cerebral vasoconstriction syndrome: the importance of follow-up imaging within 2 weeks. Acute Med Surg. 2020;7(1):e559.

16. Osawa I, Goto T, Yamamoto Y, Tsugawa Y. Machine-learning-based prediction models for high-need high-cost patients using nationwide clinical and claims data. NPJ Digit Med. 2020;3(1):148.

17. Shirakawa T, Sonoo T, Ogura K, Fujimori R, Hara K, Goto T, Hashimoto H, Takahashi Y, Naraba H, Nakamura K. Institution-Specific Machine Learning Models for Prehospital Assessment to Predict Hospital Admission: Prediction Model Development Study. J Med Int Res Med Inform. 2020;8(10):e20324.

18. Goto T, Hara K, Hashimoto K, Soeno S, Shirakawa T, Sonoo T, Nakamura K. Validation of chief complaints, medical history, medications, and physician diagnoses structured with an integrated emergency department information system in Japan: the Next Stage ER system. Acute Med Surg. 2020;7(1):e554.

19. Nakamura K, Ogura K, Nakano H, Naraba H, Takahashi Y, Sonoo T, Hashimoto H, Goto T. Disseminated Intravascular Coagulopathy Is Associated with the Outcome of Persistent Inflammation, Immunosuppression and Catabolism Syndrome. J Clin Med. 2020;9(8):E2662.

20. Nakamura K, Ogura K, Nakano H, Naraba H, Takahashi Y, Sonoo T, Hashimoto H, Morimura N. C-reactive protein clustering to clarify persistent inflammation, immunosuppression and catabolism syndrome. Intensive Care Med. 2020;46(3):437-443.

RESEARCH ARTICLES (TXP Research affiliated)

1. Ohbe H, Goto T, Okada A, Yasunaga H. Association between COVID-19 pandemic and mental disorders in spouses of intensive care unit patients. Intensive Care Med. 2023 Jan;49(1):112-114.

2. Osawa I, Goto T, Tabuchi T, Koga HK, Tsugawa Y. Machine-learning approaches to identify determining factors of happiness during the COVID-19 pandemic: retrospective cohort study. BMJ Open. 2022 Dec 16;12(12):e054862

3. Nakamura K, Ogura K, Ohbe H, Goto T. Clinical Criteria for Persistent Inflammation, Immunosuppression, and Catabolism Syndrome: An Exploratory Analysis of Optimal Cut-Off Values for Biomarkers. J Clin Med. 2022 Sep 29;11(19):5790.

4. Liu K, Nakamura K, Kudchadkar SR, Katsukawa H, Nydahl P, Ely EW, Takahashi K, Inoue S, Nishida O. Mobilization and Rehabilitation Practice in ICUs During the COVID-19 Pandemic. J Intensive Care Med. 2022 Sep;37(9):1256-1264.

5. ISARIC Clinical Characterization Group, Garcia-Gallo E, Merson L, Kennon K, Kelly S, Citarella BW, Fryer DV, Shrapnel S, Lee J, Duque S, Fuentes YV, Balan V, Smith S, Wei J, Gonçalves BP, Russell CD, Sigfrid L, Dagens A, Olliaro PL, Baruch J, Kartsonaki C, Dunning J, Rojek A, Rashan A, Beane A, Murthy S, Reyes LF. ISARIC-COVID-19 dataset: A Prospective, Standardized, Global Dataset of Patients Hospitalized with COVID-19. Sci Data. 2022;9(1):454.

6. Sugiura A, Shamekhi J, Goto T, Spieker M, Iliadis C, Kavsur R, Mauri V, Kelm M, Baldus S, Tanaka T, Tabata N, Sinning JM, Weber M, Zimmer S, Nickenig G, Westenfeld R, Pfister R, Becher MU; of the Heart Failure Network Rhineland. ****Early response of right-ventricular function to percutaneous mitral valve repair. Clin Res Cardiol. 2022;111(8):859-868.

7. Sakamoto T, Goto T, Fujiogi M, Kawarai Lefor A. Machine learning in gastrointestinal surgery. Surg Today. 2022;52(7):995-1007.

8. Nishimoto Y, Ohbe H, Matsui H, Nakajima M, Sasabuchi Y, Goto T, Morita K, Fushimi K, Sato Y, Yasunaga H. Predictive ability of the sequential organ failure assessment score for in-hospital mortality in patients with cardiac critical illnesses: a nationwide observational study. Eur Heart J Acute Cardiovasc Care. 2022;11(4):312-321

9. Okada A, Hashimoto Y, Goto T, Yamaguchi S, Ono S, Ikeda Kurakawa K, Nangaku M, Yamauchi T, Yasunaga H, Kadowaki T. A Machine Learning-Based Predictive Model to Identify Patients Who Failed to Attend a Follow-up Visit for Diabetes Care After Recommendations From a National Screening Program. Diabetes Care. 2022;45(6):1346-1354.

10. Ohbe H, Goto T, Nakamura K, Matsui H, Yasunaga H. Development and validation of early prediction models for new-onset functional impairment at hospital discharge of ICU admission. Intensive Care Med. 2022;48(6):679-689

11. Ohbe H, Goto T, Matsui H, Fushimi K, Yasunaga H. Associations of Government-issued ICU Admission Criteria with Clinical Practices, Outcomes, and ICU Bed Occupancy. Ann Am Thorac Soc. 2022;19(6):1013-1021

12. Goto T, Kudo D, Uchimido R, Hayakawa M, Yamakawa K, Abe T, Shiraishi A, Kushimoto S. Web-based application for predicting the potential target phenotype for recombinant human thrombomodulin therapy in patients with sepsis: analysis of three multicentre registries. Crit Care. 2022;26(1):145

13. Watanabe S, Liu K, Nakamura K, Kozu R, Horibe T, Ishii K, Yasumura D, Takahashi Y, Nanba T, Morita Y, Kanaya T, Suzuki S, Lefor AK, Katsukawa H, Kotani T. Association between Early Mobilization in the ICU and Psychiatric Symptoms after Surviving a Critical Illness: A Multi-Center Prospective Cohort Study. J Clin Med. 2022;11(9):2587.

14. Liu K, Nakamura K, Kudchadkar SR, Katsukawa H, Nydahl P, Ely EW, Takahashi K, Inoue S, Nishida O.J Intensive Care Med. Mobilization and Rehabilitation Practice in ICUs During the COVID-19 Pandemic. 2022 Apr 27:8850666221097644

15. Goto T, Oka S, Okamoto H, Hagiwara Y, Watase H, Hasegawa K. Association of Number of Physician Postgraduate Years With Patient Intubation Outcomes in the Emergency Department. JAMA Netw Open. 2022;5(4) e226622

16. Konishi T, Goto T, Fujiogi M, Michihata N, Kumazawa R, Matsui H, Fushimi K, Tanabe M, Seto Y, Yasunaga H. New machine learning scoring system for predicting postoperative mortality in gastroduodenal ulcer perforation: A study using a Japanese nationwide inpatient database. Surgery. 2022;171(4):1036-1042

17. Liu K, Kotani T, Nakamura K, Chihiro T, Morita Y, Ishii K, Fujizuka K, Yasumura D, Taniguchi D, Hamagami T, Shimojo N, Nitta M, Hongo T, Akieda K, Atsuo M, Kaneko T, Sakuda Y, Andoh K, Nagatomi A, Tanaka Y, Irie Y, Kamijo H, Hanazawa M, Kasugai D, Ayaka M, Oike K, Lefor AK, Takahashi K, Katsukawa H, Ogura T. Effects of evidence-based ICU care on long-term outcomes of patients with sepsis or septic shock (ILOSS): protocol for a multicentre prospective observational cohort study in Japan. BMJ Open. 2022;12(3):e054478.

18. Hama T, Ushijima A, Goto T, Nagamatsu H, Morita N, Yoshimachi F, Ikari Y, Kobayashi Y.J Effect of Cardiac Rehabilitation on Glomerular Filtration Rate Using Serum Cystatin C Concentration in Patients With Cardiovascular Disease and Renal Dysfunction. Cardiopulm Rehabil Prev. 2022;42(2):E15-E22.

19. Miyamoto Y, Matsuyama T, Goto T, Ohbe H, Kitamura T, Yasunaga H, Ohta B. Association between age and neurological outcomes in out-of-hospital cardiac arrest patients resuscitated with extracorporeal cardiopulmonary resuscitation: a nationwide multicentre observational study. Eur Heart J Acute Cardiovasc Care. 2022;11(1):35-42.

20. Nakano H, Naraba H, Hashimoto H, Mochizuki M, Takahashi Y, Sonoo T, Ogawa Y, Matsuishi Y, Shimojo N, Inoue Y, Nakamura K. Novel protocol combining physical and nutrition therapies, Intensive Goal-directed REhabilitation with Electrical muscle stimulation and Nutrition (IGREEN) care bundle. Crit Care. 2021;25(1):415.

21. Kudo D, Goto T, Uchimido R. et al. Coagulation phenotypes in sepsis and effects of recombinant human thrombomodulin: an analysis of three multicentre observational studies. Crit Care. 2021 19;25(1):114

22. Miyamoto Y, Ohbe H, Goto T, Yasunaga H. Association between intensive care unit admission of a patient and mental disorders in the spouse: a retrospective matched-pair cohort study. J Intensive Care. 2021;29;9(1):69

23. Liu K, Nakamura K, Katsukawa H, Nydahl P, Ely EW, Kudchadkar SR, Takahashi K, Elhadi M, Gurjar M, Leong BK, Chung CR, Balachandran J, Inoue S, Lefor AK, Nishida O.Front Med (Lausanne). Implementation of the ABCDEF Bundle for Critically Ill ICU Patients During the COVID-19 Pandemic: A Multi-National 1-Day Point Prevalence Study. 2021;8:735860.

24. Liu K, Nakamura K, Katsukawa H, et al. ABCDEF bundle and supportive intensive care unit practices for patients with COVID-19 infection: An international point prevalence study -The ISIIC Study-. Crit Care Explor. 2021;3(3):e0353

25. Sugiura A, Weber M, Tabata N, Goto T, Öztürk C, Lin M, Zimmer S, Nickenig G, Sinning JM. QRS duration is a risk indicator of adverse outcomes after MitraClip. Catheter Cardiovasc Interv. 2020;98(4):E594-E601.

26. Sugiura A, Weber M, Tabata N, Goto T, Grube E, Treede H, Werner N, Nickenig G, Sinning JM. Association of heart failure duration with clinical outcomes after transcatheter mitral valve repair for functional mitral regurgitation. Catheter Cardiovasc Interv. 2021;98(3):E412-E419.

27. Osawa I, Goto T, Asami Y, Itoh N, Kaga Y, Yamamoto Y, Tsugawa Y. Physician visits and medication prescriptions for major chronic diseases during the COVID-19 pandemic in Japan: retrospective cohort study. BMJ Open. 2021;11 (7) e050938

28. Ito Y, Goto T, Huh JY, Yamamura O, Hamano T, Kikuta KI, Hayashi H. Development of a Scoring System to Predict Prolonged Post-Stroke Dysphagia Remaining at Discharge from a Subacute Care Hospital to the Home. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2021;30(7):105804

29. Katsukawa H, Ota K, Liu K, Morita Y, Watanabe S, Sato K, Ishii K, Yasumura D, Takhamaahashi Y, Tani T, Oosaki H, Nanba T, Kozu R, Kotani T. Risk Factors of Patient-Related Safety Events during Active Mobilization for Intubated Patients in Intensive Care Units-A Multi-Center Retrospective Observational Study. J Clin Med. 2021;10(12):2607.

30. Nakamura K, Nakano H, Naraba H, Mochizuki M, Takahashi Y, Sonoo T, Hashimoto H, Abe T, Hayakawa M, Yamakawa K. Vasopressin Loading for Refractory Septic Shock: A Preliminary Analysis of a Case Series. Front Med (Lausanne). 2021;8:644195.

31. Sugiura A, Vogelhuber J, Öztürk C, Schwaibold Z, Reckers D, Goto T, Kavsur R, Becher MU, Zimmer S, Nickenig G, Weber M. PASCAL versus MitraClip-XTR edge-to-edge device for the treatment of tricuspid regurgitation: a propensity-matched analysis. Clin Res Cardiol. 2021;110(3):451-459

32. Nakamura K, Nakano H, Naraba H, Mochizuki M, Takahashi Y, Sonoo T, Hashimoto H, Morimura N. High protein versus medium protein delivery under equal total energy delivery in critical care: A randomized controlled trial. Clin Nutr. 2021;40(3):796-803.

33. Murakami H, Naraba H, Gondo T, Mochizuki M, Nakano H, Takahashi Y, Sonoo T, Hashimoto H, Nakamura K. Diagnostic Value of Serum Procalcitonin in Patients with Convulsion in Emergency Department, an Observational Study. Antibiotics (Basel). 2020;9(10):683.

34. Osawa I, Sato T, Goto T, Sonoo T, Iwai S, Nakajima S. Characteristics and subgroups of frequent emergency department users in an academic hospital in Japan. Acute Med Surg. 2020;7(1):e535

COMPETITION

1. Healthcare AI EXPO 2021 Best Presentation Award in Datathon (Team Leader, Goto Tadahiro)

2. Healthcare AI EXPO 2020 Outstanding Performance Award in Datathon (Finalist. Team Leader, Goto Tadahiro)

MISC

2022
Competition

1. 欧州集中治療学会datathon優勝: First Prize. Goto T, Osawa I, Fukuchi K, Shibata J, Raita Y, et al. "Optimal hemodynamic management for preventing dialysis-requiring acute kidney injury in patients with sepsis using deep reinforcement learning." European Society of Intensive Care Medicine 4th Critical Care Datathon. Online. May–June, 2022.

European Society of Intensive Care Medicine Annual Meeting

1. Fukuchi K, Osawa I, Shibata J, Goto T. Initiation timing of Hydrocortisone in Adults with Septic Shock: A Machine Learning-Based Approach to Estimate Time-Varying Treatment Effects. European Society for Intensive Care Medicine Annual Congress. 22-26 October, 2022. Paris, France.

2. Shibata J, Osawa I, Fukuchi K, Goto T. The association between time from emergency department visit to ICU admission and mortality among patients with sepsis. European Society for Intensive Care Medicine Annual Congress. 22-26 October, 2022. Paris, France.

The 1st Joint Scientific Congress of TSCCM, TSECCM and JSICM

Best Abstract Award: Fukaguchi K. “Association of door to operation time with the prognosis in colorectal perforation” July 2022, Tokyo, Japan.

日本集中治療医学会学術集会

1. (シンポジウム)中島幹男ら:ビッグデータとデータサイエンス Japan Coma ScaleをGlasgow Coma Scaleへと換算する方法の開発と検証

2. (シンポジウム)福地清康ら:人工呼吸管理中の敗血症に対する深層強化学習を用いた鎮静薬の最適な投与戦略の構築

3. 山田浩平ら:熱中症が疑われる患者の中から敗血症患者を同定し得る因子の探索:多施設観察研究

4. 中村謙介ら:PIICS臨床診断基準における検査所見の機械学習による至適カットオフ解析

5. 鱶口清満ら:大腸穿孔におけるDoor to Operation Timeと予後との関連

日本呼吸療法医学会学術集会

1. 上條泰ら:実体重または予測体重で調整したRSBIの抜管失敗に対する予測性能

日本救急医学会総会

1. 伊佐地 里帆ら:市中肺炎の初期の重症度評価におけるA-DROPとCURB65の外的妥当性の検証

2. 柴田潤一郎ら:鈍的頸部血管症例における受傷起点,受傷パターンに関する記述研究

3. 柴田潤一郎ら:救急外来受診患者の病院前情報を用いた疾患群予測AIツールの開発

第25回 日本救急医学会中部地方会 総会・学術集会

1. (招待講演)後藤匡啓:救急医療における人工知能・機械学習の応用

2021

1. 米国救急医学会総会(American College of Emergency Physician Scientific Assembly)

  • Fujimori R et al. Acceptance and barriers of AI-based decision support systems in emergency departments: a quantitative and qualitative evaluation

  • Okuma A et al. Association between comorbid mental illness and preceding emergency department visits in unplanned admissions

  • Shibata J et al. Risk factors of sepsis among patients with qSOFA<2 in the emergency department

  • Ishizawa R et al. Characteristics of femoral fractures and accompanied fall-related injuries

  • Fukaguchi et al. The diagnostic accuracy of costovertebral angle tenderness in the emergency department

2. 米国集中治療学会総会(Society for Critical Care Medicine Annual Meeting)

  • Fukuchi K, et al. Optimal Sedation Strategy for Ventilated Patients with Sepsis Using Deep Reinforcement Learning

  • Kamijo Y, et al. Predicting Extubation Failure Using Actual Body Weight-Adjusted Rapid Shallow Breathing Index

  • Yamada K, et al. Factors Differentiating Sepsis from Heatstroke in Patients with Suspected Heatstroke

  • Osawa I, et al. Machine Learning-Based Estimation of Potential Targets of Polymyxin-B Hemoperfusion Use for Sepsis

  • Shibata J, et al. Optimal Timing of Early Mobilization for ICU Patients with Sepsis: An IPW-Estimated Analysis

3. 欧州集中治療学会総会(European Society of Intensive Care Medicine Annual Meeting)

  • (International Sepsis Forum Award) Osawa I, et al. Targeted Antithrombin Use for Sepsis with Coagulopathy: A Machine Learning-Based Approach to Estimate Heterogeneous Treatment Effects

4. 日本救急医学会総会

  • 教育講演)後藤匡啓「臨床研究とAIの融合、およびその応用を目指して」

  • 優秀演題賞)齋藤朱花ら「敗血症予測におけるプレホスピタルと救急外来のqSOFAの有用性」

  • 柴田潤一郎ら「敗血症患者の救急外来受診時点におけるバイタルサインの類型と予後と の関連」

  • 添野祥子ら「救急外来受診時の脈圧と急性心血管イベントの関連」

  • 添野祥子ら「救急外来受診後30日以内に再受診した成人患者の特徴」

  • 元木麻衣子ら「NSERmobile導入による救急隊現場滞在時間への影響の検討」

  • 小倉健太郎ら「院外心停止患者におけるICU入室早期のモニター心電図波形を用いた予後予測」

  • 石澤嶺ら「転倒による大腿骨骨折に合併する外傷の検討」

2020

1. Machine Learning for Healthcare

  • Hara K, Yoshihara R, Sonoo T, Shirakawa T, Goto T, Nakamura K. Development of phenotype algorithms for common acute conditions using SHapley Additive exPlanation values.

2. 日本集中治療医学会学術集会

  • シンポジウム)後藤匡啓 「機械学習を用いたICUにおける臨床研究とその展望」

  • ワークショップ)劉啓文「新型コロナウイルス感染症患者におけるABCDEF bundle実施率・栄養療法の検討:学会主導前向き国際比較研究」

3. 日本救急医学会総会

  • シンポジウム1演題

  • 優秀演題セッション1演題

  • 口演、ポスター、学生セッション5演題