准教授 髙尾洋之教授写真
助教

竹下 康平

研究員

栗原 稔
坂野 哲平
高尾 佳代子
岡村 正太
村上 雄太
畑中 洋亮(大学院生)

講座(研究室)の概要

 2015年4月1日より、先端医療情報技術研究講座が立ち上がり2018年には大学組織の一部として研究部となりました。 近年、その発展がめざましい、ICT(Information and Communication Technology:情報通信技術)を医療に用いることを目的に、技術開発の基礎研究から臨床応用までを幅広く取り扱う部です。これまで日本で初めて保険適用となったスマートフォン向けアプリ「Join」などの研究開発に関わっています。

 また、健康管理から、救急現場、病院間ネットワーク等の幅広い分野でのICT医療の実践するための研究開発を行います。

 我々は、ICTを如何に効率良く医療現場において活用できるかを研究と共に真剣に臨床応用できるシステムの構築を目指していきます。

 ICT医療が、地域の医療機関や介護事業者による迅速かつ適切な患者・利用者情報の共有・連携を推進したり、ICT技術でデータを集めて分析・活用による、国民の健康管理、施策の重点化・効率化、医療技術の発展などを目指していきます。

 最終的には、医師・患者などが質のいい医療が受けられ、一つでも多くの命が救われる事を目的としています。さらに、これらの取り組みが膨張化し続ける医療費の削減につなげることを目標に研究を行う研究部です。

主な研究テーマ
  1. 医療関係者間コミュニケーションアプリ“Join” 開発
  2. 救命・救急補助スマートフォンアプリ“MySOS” 開発
  3. 介護見守りサービス開発
  4. 医療機器プログラム開発
  5. 医師・看護師の働き方改革
  6. 医療データ等の連携・遠隔診療
主な業績

【学会発表】

  1. 髙尾洋之、竹下康平、武田聡、安留秀起、藤田浩二、山口智由、島幸宏、脇田佳典、野々木宏、加藤正哉,「脳卒中心筋梗塞に対するモバイルアプリJoinTriageの開発と救急隊病院間情報連携」,第22回日本臨床救急医学会総会・学術集会(PY3-1(D)),和歌山.2019年5月
  2. 太田修司、武田 聡、大塚洋平、佐藤浩之、坂野哲平、竹下康平、髙尾洋之,「Bystanderをサポートするための一般市民に対するスマートフォン用救命補助アプリ「MySOS」導入の試み」.第22回日本臨床救急医学会総会・学術集会(PD2-2(D)),和歌山.2019年5月
  3. 竹下康平.病院へのスマホ導入〜実運用と新たな挑戦〜.第2回 医療IT EXPO 東京.千葉,2019年10月

【論文】

  1. Sakano T, Urashima M, Takao H, Takeshita K, Kobashi H, Fujiwara T, “Differential Kinetics of Cycle Threshold Values during Admission by Symptoms among Patients with Mild COVID-19: A Prospective Cohort Study”, Int J Environ Res Public Health. 2021 Aug 2;18(15):8181.
  2. Fujimura S, Tanaka K, Takao H, Okudaira T, Koseki H, Hasebe A, Suzuki T, Uchiyama Y, Ishibashi T, Otani K, Karagiozov K, Fukudome K, Hayakawa M, Yamamoto M, Murayama Y, “Computational Fluid Dynamic Analysis of the Initiation of Cerebral Aneurysms”, J Neurosurg. 2021 [Accepted]
  3. Ishii T, Fujimura S, Takao H, Uchiyama Y, Okudaira T, Ishibashi T, Otani K, Karagiozov K, Fukudome K, Yamamoto M, Murayama Y, “Hemodynamic and Morphological Factors Related to Coil Compaction in Basilar Artery Tip Aneurysms”, World Neurosurg. 2021 [Accepted]
  4. Takao H, Watanabe D, Tani S, Ohashi H, Ishibashi T, Takeshita K, Murakami S, Nishimoto T, Yuge K, Karagiozov K, Abe T, and Murayama Y. Use of a Simulation Model to Investigate the Mechanisms of Sports-related Head Injuries. Neurol Med Chir (Tokyo). 2022 Jan 15;62(1):13-18. doi: 10.2176/nmc.oa.2021-0149. Epub 2021 Oct 14.
  5. Zuurbier CCM, Mensing LA, Wermer MJH, Juvela S, Lindgren AE, Koivisto T, Jaaskelainen JE, Yamazaki T, Molenberg R, van Dijk JMC, Uyttenboogaart M, Aalbers M, Morita A, Tominari S, Arai H, Nozaki K, Murayama Y, Ishibashi T, Takao H, Rinkel GJE, Greving JP, Ruigrok YM, ”Difference in Rupture Risk Between Familial and Sporadic Intracranial Aneurysms: An Individual Patient Data Meta-analysis”, Neurology. 2021 Nov 30;97(22):e2195-e2203.
  6. Uchiyama Y, Fujimura S, Takao H, Suzuki T, Hayakawa M, Ishibashi T, Karagiozov K, Fukudome K, Murayama Y, Yamamoto M, ” Hemodynamic Investigation of the Effectiveness of a Two Overlapping Flow Diverter Configuration for Cerebral Aneurysm Treatment”, Bioengineering (Basel). 2021[Accepted]
  7. Uchiyama Y, Fujimura S, Takao H, Ono H, Katayama K, Suzuki T, Ishibashi T, Otani K, Karagiozov K, Fukudome K, Murayama Y, Yamamoto M, “Extraction of Patient-specific Boundary Conditions from 4D-DSA and Influence on CFD Simulations for Cerebral Aneurysms” Comput Methods Biomech Biomed Engin. 2021[Accepted]
  8. Uchiyama Y, Fujimura S, Takao H, Suzuki T, Ishibashi T, Otani K, Karagiozov K, Fukudome K, Yamamoto H, Yamamoto M, Murayama Y, "Role of patient-specific blood properties in CFD simulation of flow diverter deployed cerebral aneurysms" Technol Health Care. 2021[Accepted]
  9. Fujimura S, Brehm A, Takao H, Uchiyama Y, Karagiozov K, Fukudome K, Yamamoto M, Murayama Y, Psychogios MN, “Hemodynamic Characteristics and Clinical Outcome for Intracranial Aneurysms treated with the Derivo Embolization Device, a Novel Second-Generation Flow Diverter”, World Neurosurg. 2021 [Accepted]
  10. Fukui A, Takeshita K, Nakashima A, Maruyama Y and Yokoo T. Chronic Kidney Disease Patients Visiting Various Hospital Departments: An Analysis in a Hospital in Central Tokyo, Japan. Journal of Personalized Medicine. 2022, 12(1), 39; doi: 10.3390/jpm12010039
  11. Aisu N, Miyake M, Takeshita K, Akiyama M, Kawasaki R, Kashiwagi K, Sakamoto T, Oshika T, Tsujikawa A. Regulatory-approved deep learning/machine learning-based medical devices in Japan as of 2020: A systematic review. PLOS Digital Health. 2022 Jan, doi: 10.1371/journal.pdig.0000001
▲ このページのトップへ
主な競争的研究費
  • 竹下康平 「遠隔医療AIが連携した日本式ICT地域包括ケアモデルの研究開発」
     戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期/ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術/介護支援技術 2018-2022

  • 竹下康平 「電子カルテ連携によるHER-SYS入力効率化の実証研究」
     令和2年度厚生労働科学特別研究事業 2020-2021
  • ▲ このページのトップへ
    その他

    【発表】

    1. 竹下康平,「イノベーティブ開発を成功させる実践的戦略〜オープンデータを徹底活用した開発計画〜」第3回 医療機器 みらい研究会.医機連(一般社団法人 日本医療機器産業連合会).東京都.2019年12月
    ▲ このページのトップへ
    講座(研究室)独自のホームページURL
    東京慈恵会医科大学 先端医療情報技術研究部
    https://dimitjikei.jp/
     
    ▲ このページのトップへ