岸本 泰士郎 (キシモト タイシロウ)

KISHIMOTO Taishiro

写真a

所属(所属キャンパス)

医学部 精神・神経科学教室 (信濃町)

職名

専任講師

HP

総合紹介 【 表示 / 非表示

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2000年05月
    -
    2001年03月

    慶應義塾大学医学部, 精神神経科学教室, 研修医

  • 2001年04月
    -
    2003年06月

    国家公務員共済組合連合会 立川病院, 神経科

  • 2003年07月
    -
    2004年03月

    医療法人財団厚生協会 大泉病院

  • 2004年04月
    -
    2009年11月

    医療法人財団厚生協会 大泉病院, 副医長

  • 2009年04月
    -
    2009年11月

    医療法人財団厚生協会 大泉病院, 医長

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学歴 【 表示 / 非表示

  • 1992年04月

    東京大学, 理科 II 類

    大学, その他

  • 1994年04月
    -
    2000年03月

    慶應義塾大学, 医学部

    大学, 卒業

学位 【 表示 / 非表示

  • 慶應義塾大学, 慶応義塾大学, 課程, 2009年02月

免許・資格 【 表示 / 非表示

  • 医師免許, 2000年05月

  • 精神保健指定医, 2005年12月

  • 日本精神神経科学会 専門医, 2008年04月

  • 日本英語検定 1級, 2014年07月

  • 臨床精神神経薬理学 専門医, 2016年11月

 
 

著書 【 表示 / 非表示

  • エッセンシャル金融ジェロントロジー

    駒村 康平 編, 岸本 泰士郎,中村 陽一, 江口 洋子 著, 慶應義塾大学出版会, 2019年10月

  • 本田明編:精神科身体合併症マニュアル第2版

    桑原達郎, 野村総一郎,岸本 泰士郎ほか, 医学書院, 2018年06月

    担当範囲: 307-313,331-334

  • 精神科の遠隔医療, 図説・日本の遠隔医療2017

    岸本 泰士郎, 一般社団法人 日本遠隔医療学会, 2017年12月

  • 人工知能・機械学習を用いた精神科診療の可能性

    岸本 泰士郎 橋本 正弘, 藤田 卓仙,, 科学評論社, 2017年03月

    担当範囲: 257-262

  • 代表的な評価尺度

    岸本 泰士郎 三村 將, 医学書院, 2017年03月

    担当範囲: 314-323

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論文 【 表示 / 非表示

  • Large-Scale Dialog Corpus Towards Automatic Mental Disease Diagnosis

    Sakishita M., Kishimoto T., Takinami A., Eguchi Y., Kano Y.

    Studies in Computational Intelligence (Studies in Computational Intelligence)  843   111 - 118 2020年

    ISSN  1860949X

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    © Springer Nature Switzerland AG 2020. Recently, the number of people who are diagnosed as mental diseases is increasing. Efficient and objective diagnosis is important to start medical treatments in earlier stages. However, mental disease diagnosis is difficult to quantify criteria, because it is performed through conversations with patients, not by physical surveys. We aim to automate mental disease diagnosis in order to resolve these issues. We recorded conversations between psychologists and subjects to build our diagnosis speech corpus. Our subjects include healthy persons, people with mental diseases of depression, bipolar disorder, schizophrenia, anxiety and dementia. All of our subjects are diagnosed by doctors of psychiatry. Then we made accurate transcription manually, adding utterance time stamps, linguistic and non-linguistic annotations. Using our corpus, we performed feature analysis to find characteristics for each disease. We also tried automatic mental disease diagnosis by machine learning, while the number of sample data is few because we were still in our pilot study phase. We will increase the number of subjects in future.

  • Autism Spectrum Disorder’s Severity Prediction Model Using Utterance Features for Automatic Diagnosis Support

    Sakishita M., Ogawa C., Tsuchiya K., Iwabuchi T., Kishimoto T., Kano Y.

    Studies in Computational Intelligence (Studies in Computational Intelligence)  843   83 - 95 2020年

    ISSN  1860949X

     概要を見る

    © Springer Nature Switzerland AG 2020. Diagnoses of autism spectrum disorder (ASD) are difficult due to difference of interviewers and environments, etc. We show relations between utterance features and ASD severity scores, which were manually given by clinical psychologists. These scores are based on the Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS), which is the standard metrics for symptom evaluation for subjects who are suspected as ASD. We built our original corpus where we transcribed voice records of our ADOS evaluation experiment movies. Our corpus is the world largest as speech/dialog of ASD subjects, and there has been no such ADOS corpus available in Japanese language as far as we know. We investigated relationships between ADOS scores (severity) and our utterance features, automatically estimated their scores using support vector regression (SVR). Our average estimation errors were around error rates that human ADOS experts are required not to exceed. Because our detailed analysis for each part of the ADOS test (“puzzle toy assembly + story telling” part and the “depiction of a picture” part) shows different error rates, effectiveness of our features would depend on the contents of the records. Our entire results suggest a new automatic way to assist humans’ diagnosis, which could help supporting language rehabilitation for individuals with ASD in future.

  • Survey of the effects of internet usage on the happiness of Japanese university students

    Kitazawa M., Yoshimura M., Hitokoto H., Sato-Fujimoto Y., Murata M., Negishi K., Mimura M., Tsubota K., Kishimoto T.

    Health and quality of life outcomes (Health and quality of life outcomes)  17 ( 1 )  2019年10月

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    BACKGROUND: Besides research on psychiatric diseases related to problematic Internet use (PIU), a growing number of studies focus on the impact of Internet on subjective well-being (SWB). However, in previous studies on the relationship between PIU and SWB, there is little data for Japanese people specifically, and there is a lack of consideration for differences in perception of happiness due to cultural differences. Therefore, we aimed to clarify how happiness is interdependent on PIU measures, with a focus on how the concept of happiness is interpreted among Japanese people, and specifically among Japanese university students. METHODS: A paper-based survey was conducted with 1258 Japanese university students. Respondents were asked to fill out self-report scales regarding their happiness using the Interdependent Happiness Scale (IHS). The relationship between IHS and Internet use (Japanese version of the Internet addiction test, JIAT), use of social networking services, as well as social function and sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI) were sought using multiple regression analyses. RESULTS: Based on multiple regression analyses, the following factors related positively to IHS: female gender and the number of Twitter followers. Conversely, the following factors related negatively to IHS: poor sleep, high- PIU, and the number of times the subject skipped a whole day of school. CONCLUSIONS: It was shown that there was a significant negative correlation between Japanese youths' happiness and PIU. Since epidemiological research on happiness that reflects the cultural background is still scarce, we believe future studies shall accumulate similar evidence in this regard.

  • Thalamic volume, resting-state activity, and their association with the efficacy of electroconvulsive therapy

    Takamiya A., Kishimoto T., Liang K., Terasawa Y., Nishikata S., Tarumi R., Sawada K., Kurokawa S., Hirano J., Yamagata B., Mimura M.

    Journal of Psychiatric Research (Journal of Psychiatric Research)  117   135 - 141 2019年10月

    ISSN  00223956

     概要を見る

    © 2019 Electroconvulsive therapy (ECT) is the most effective antidepressant treatment. Biological predictors of clinical outcome to ECT are valuable. We aimed to examine multimodal magnetic resonance imaging (MRI) data that correlates to the efficacy of ECT. Structural and resting-state functional MRI data were acquired from 46 individuals (25 depressed individuals who received ECT, and 21 healthy controls). Whole-brain grey matter volume (GMV) and fractional amplitude of low frequency fluctuations (fALFF) were investigated to identify brain regions associated with post-ECT Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D) total scores. GMV and fALFF values were compared with those in healthy controls using analysis of covariance (ANCOVA). Remission was defined by HAM-D ≤7. A multiple regression analysis revealed that pretreatment smaller GMV in the left thalamus was associated with worse response to ECT (i.e. higher post-ECT HAM-D). Pretreatment higher fALFF in the right anterior insula, and lower fALFF in the left thalamus and the cerebellum were associated with worse outcomes. The left thalamus was identified in both GMV and fALFF analyses. Nonremitters showed significantly smaller thalamic GMV compared to remitters and controls. We found that pretreatment thalamic volume and resting-state activity were associated with the efficacy of ECT. Our results highlight the importance of the thalamus as a possible biological predictor and its role in the underlying mechanisms of ECT action.

  • Effectiveness and safety of long-term benzodiazepine use in anxiety disorders: a systematic review and meta-analysis

    Shinfuku M., Kishimoto T., Uchida H., Suzuki T., Mimura M., Kikuchi T.

    International clinical psychopharmacology (International clinical psychopharmacology)  34 ( 5 ) 211 - 221 2019年09月

     概要を見る

    Long-term benzodiazepines (BZDs) use is not endorsed in the treatment guidelines for anxiety disorders, but is prevalent in the real-world clinical settings. A systematic literature review was performed by using PubMed (last search: May 2019) to identify randomized controlled trials (RCTs) or maintenance studies following RCT that examined the effectiveness of BZDs in patients with anxiety disorders for a duration of 13 weeks or more. Meta-analyses were then conducted regarding changes in the Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A) scores from baseline through endpoint, all-cause discontinuation, side effects, and the numbers of panic attacks at endpoint. Eight studies were identified (N = 1228). There were no significant differences in all outcomes between BZDs and antidepressants after the initial 8-week treatment. While no significant difference was noted in the HAM-A score changes between BZDs and placebo, BZDs resulted in a lower discontinuation rate and more frequent constipation and dry mouth than placebo. Our study indicates that for those who respond to an initial 8-week treatment, continuing BZDs is equivalent to antidepressants in efficacy and safety. However, the limited number of studies warranted further investigations of the long-term effectiveness and safety of BZDs.

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

総説・解説等 【 表示 / 非表示

  • 機能性消化管障害の精神症状に対する糞便細菌叢移植の有効性の検討

    黒川駿哉, 岸本泰士郎

    精神科臨床Legato 5 ( 3 ) 32 - 35 2019年11月

    総説・解説(学術雑誌)

  • 機械学習を用いた精神疾患の診断支援の試み AIとがん研究その妥当性、有効性

    岸本泰士郎

    実験医学 37 ( 16 ) 2710 2019年10月

  • Prolonged Post-Electroconvulsive Therapy Delirium Controlled with Donepezil

    Takamiya A., Sawada K., Hirano J., Mimura M., Kishimoto T.

    Journal of ECT (Journal of ECT)  35 ( 3 ) E29 - E30 2019年09月

    ISSN  10950680

  • Psychiatrists' perceptions of medication adherence among patients with schizophrenia: An international survey

    Kurokawa S., Kishimoto T., Su K., Chang J., Chang H., Yu X., Rodrigues-Silva N., Nielsen J., Unadkat A., Castle D., Haddad P., Rocha D., Gadelha A., Kaliora S., Petrides G., Agid O., Tazawa Y., Takamiya A., Horigome T., Kane J.

    Schizophrenia Research (Schizophrenia Research)  211   105 - 107 2019年09月

    ISSN  09209964

  • 先端技術を利用した精神症状の定量評価・治療

    中島和樹, 菊地俊暁, 高宮彰紘, 岸本泰士郎.

    臨床精神医学 48 ( 9 ) 1037 - 1042 2019年09月

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研究発表 【 表示 / 非表示

  • Perspectives in machine learning for predicting psychiatric conditions.

    岸本 泰士郎

    WFSBP 2018 KOBE (KOBE) , 2018年09月, 口頭(招待・特別)

  • ICTや機械学習を活用した精神科領域における重症度評価の試み

    岸本 泰士郎

    がん分子修飾制御学分野主催セミナー (東京) , 2018年08月, 口頭(招待・特別)

  • 情報処理技術(ICT)や機械学習を用いたうつ病診療の展望

    岸本 泰士郎

    第3回CNSサミット (東京) , 2018年08月, 口頭(招待・特別)

  • 情報通信技術(ICT)や機械学習を用いたうつ病診療の展望

    岸本 泰士郎

    第3回CNSサミット, 2018年08月, 口頭(招待・特別)

  • ビデオ会議システムを用いた遠隔認知行動療法の開発:認知行動療法の普及を (実践発表) 見据えて

    佐々木洋平, 中川敦夫, 加藤典子, 中尾重嗣, 武智小百合, 岸本泰士郎, 堀越勝, 三村將

    第15回日本うつ病学会総会, 2018年07月, ポスター(一般)

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競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 日本医療研究開発機構(AMED)IoT等活用行動変容研究事業 「現場の負担を抑えたセンシングでストレスや幸福度を定量し健康経営オフィスを実現するシステムの開発」(研究代表者)

    2018年09月
    -
    継続中

  • 「自閉症、注意欠陥・多動性障害、その兄弟、健常児を対象とした腸内細菌叢横断調査」

    2018年06月
    -
    継続中

    慶應義塾学事振興資金, 代表

  • 2018年度ノバルティス研究助成「Virtual Realityを応用した社交不安障害治療法のFeasibility Study」

    2018年05月
    -
    継続中

    代表

  • 長寿・障害総合研究事業 「精神疾患レジストリの構築・統合により新たな診断・治療法を開発するための研究」

    2018年04月
    -
    2019年03月

    日本医療研究開発機構(AMED), 分担

  • 厚生労働省科研費基盤A「人工知能による臨床症状定量化技術を用いたうつ病神経基盤の解明」

    2017年11月
    -
    2019年03月

    厚生労働科学研究費補助金, 分担

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受賞 【 表示 / 非表示

  • Keio Techno Mall Lion Award(研究室として受賞)

    2017年12月

  • 国際学会発表賞

    2014年06月, 第110回日本精神神経科学会学術総会

  • 国際学会発表賞

    2014年06月, 日本精神神経科学会

  • Japanese Society of Neuropsychopharmacology Excellent Presentation Award for CINP 2014

    2014年06月, CINP 2014

  • 学会賞ポールヤンセン賞

    2013年10月, 日本臨床精神神経薬理学会

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担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 精神医学講義

    2019年度

 

社会活動 【 表示 / 非表示

  • 厚生労働省 平成25年度 障害者総合福祉推進事業 「精神病床に入院している難治性患者の地域移行の推進に向けた支援の在り方に関する実態調査」研究分担者・実務担当者

    2014年
    -
    継続中

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 保健医療分野におけるAI活用推進懇談会 構成員, 

    2017年
    -
    継続中
  • 独立行政法人医薬品医療機器総合機構専門委員, 

    2017年
    -
    2019年
  • 第14回日本うつ病学会総会プログラム委員, 

    2016年
    -
    継続中
  • 日本総合病院精神医学会 会員 (2016~ プログラム委員), 

    2015年
    -
    継続中
  • 日本遠隔医療学会 (2016~ 精神科分科会代表), 

    2014年
    -
    継続中

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2018年08月
    -
    2019年03月

    プログラム委員, 第41回日本生物学精神医学会

  • 2018年08月
    -
    2019年03月

    委員, 総務省 オンライン診療の普及促進に向けたモデル構築にかかる調査研究検討委員会

  • 2018年05月
    -
    継続中

    評議員, 一般社団法人日本メディカルAI学会

  • 2017年
    -
    継続中

    構成員, 保健医療分野におけるAI活用推進懇談会

  • 2017年
    -
    2019年

    専門委員, 独立行政法人医薬品医療機器総合機構

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