Reviews, Commentaries, etc. - KISHIMOTO Taishiro

高齢者に対する遠隔認知機能検査信頼性試験

飯干 紀代子, 山之内 育子, 山岡 義尚, 江口 洋子, 岸本 恵美, 岸本 泰士郎

日本遠隔医療学会雑誌 ((一社)日本遠隔医療学会)  14 ( 補刊号 ) 37 - 37 2019.03

ISSN  1880-800X

研究から臨床へ　J-INTERESTオーバービューと我が国における精神科遠隔医療の展望

岸本 泰士郎

日本遠隔医療学会雑誌 ((一社)日本遠隔医療学会)  14 ( 補刊号 ) 37 - 37 2019.03

ISSN  1880-800X

機械学習など先端技術を活用した精神神経疾患の診断・重症度評価

澤田恭助, 田澤雄基, 堀込俊郎, 髙宮彰紘, 岸本泰士郎

最新医学 74 ( 3 ) 92 - 98 2019.03

【アウトリーチ型医療の現状と課題】テレビ電話を活用した遠隔曝露反応妨害法の実践と今後の展望

垂水 沙梨, 山田 成志, 吉田 和生, 岸本 泰士郎

最新精神医学 ((株)世論時報社)  24 ( 2 ) 109 - 113 2019.03

ISSN  1342-4300

【医療におけるAIの活用】情報通信技術や機械学習を用いた精神症状定量化への取り組み

工藤 弘毅, 岸本 泰士郎

整形・災害外科 (金原出版(株))  62 ( 3 ) 243 - 248 2019.03

ISSN  0387-4095

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＜文献概要＞従来の評価尺度による精神症状の評価には限界があり,定量評価を可能とする手法が必要とされている。症状の定量化を目指し,バイアスを取り除いて評価をより精緻に行うための中央評価,また最新のウェアラブルデバイスと機械学習を用いたアプローチなどが行われている。筆者らのグループは表情・音声・体動・日常生活活動,および自然言語処理を用いて,精神症状の定量化に取り組んでいる。情報通信技術の進歩とともに従来では考えられなかった新しい形での精神症状の評価が可能となりつつあり,積極的にこれらの技術を取り入れることで,臨床や新薬の開発に関する問題の解決に役立てていくことが望まれる。

【人工知能(AI)の医療分野への応用と解決すべき問題点】機械学習など先端技術を活用した精神神経疾患の診断・重症度評価

澤田 恭助, 田澤 雄基, 堀込 俊郎, 高宮 彰紘, 岸本 泰士郎

最新医学 ((株)最新医学社)  74 ( 3 ) 404 - 410 2019.03

ISSN  0370-8241

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精神疾患には、診断や重症度評価に有用なバイオマーカーが乏しい。精神疾患の診断および重症度評価は、主に患者の主観的な訴えに基づいて行われ、客観性を欠くことが長く問題視されてきた。近年のAIを中心とした技術の発展は、臨床症状の定量化や検体検査、画像検査に関する新たな研究を可能にし、今後の精神疾患の診断や重症度評価における新たな方法を供する可能性がある。(著者抄録)

遠隔精神科医療のガイドラインについて

吉田和生, 岸本泰士郎

精神科治療学 34 ( ２ ) 203 - 207 2019.02

精神科における遠隔（オンライン）診療の可能性

岸本泰士郎, 原聖吾, 落合孝文, 仙波純一, 宮岡等

精神科治療学 34 ( 2 ) 213 - 222 2019.02

【Default Mode Network-脳を操る陰の主役】Default Mode Networkと疾患・診断・治療　電気けいれん療法とdefault mode network

高宮 彰紘, 岸本 泰士郎, 三村 將

Clinical Neuroscience ((株)中外医学社)  37 ( 2 ) 220 - 222 2019.02

ISSN  0289-0585

【精神科における遠隔診療の可能性】日本医療研究開発機構によるJ-INTEREST研究の概要と成果

岸本 泰士郎

精神科治療学 ((株)星和書店)  34 ( 2 ) 153 - 157 2019.02

ISSN  0912-1862

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本稿では2016〜2017年度にかけて日本医療研究開発機構の委託研究として行われた「遠隔精神科医療の臨床研究エビデンスの蓄積を通じたガイドライン策定とデータ利活用に向けたデータベース構築」(J-INTEREST)の概要と成果の一部を報告する。J-INTERESTは以下に述べる3つの目標を柱として行われた。1)4つの臨床研究を通じた遠隔精神科診療の診断信頼性、有効性、安全性、利用者満足度の検証、2)遠隔精神科医療臨床研究のデータベースモデルの構築・運用、3)遠隔精神科医療の手引書暫定版の策定。いずれも遠隔医療の安全かつ質を担保した普及にとっては必須の事項であり、今後、J-INTERESTの成果をもとに、広く国民の健康に資する医療形態として発展していくことが望まれる。(著者抄録)

【新たな精神科保険診療のベストプラクティス】精神科領域での遠隔医療とICTを活用した医療機関連携の政策動向

吉村 健佑, 岸本 泰士郎

臨床精神医学 ((株)アークメディア)  48 ( 2 ) 235 - 243 2019.02

ISSN  0300-032X

【精神科における遠隔診療の可能性】精神科における遠隔(オンライン)診療の可能性

岸本 泰士郎, 原 聖吾, 落合 孝文, 仙波 純一, 宮岡 等

精神科治療学 ((株)星和書店)  34 ( 2 ) 213 - 222 2019.02

ISSN  0912-1862

【精神科における遠隔診療の可能性】遠隔精神科医療のガイドラインについて

吉田 和生, 岸本 泰士郎

精神科治療学 ((株)星和書店)  34 ( 2 ) 203 - 207 2019.02

ISSN  0912-1862

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情報通信技術の発展に伴う遠隔医療は様々な医療分野で普及しつつあり、精神科においてもその導入が進みつつある。平成30年の診療報酬改定によって、オンライン診療報酬の算定が可能になったことで、その普及はさらに勢いを増すことが予想される。そういった現状において、安全で質の高い遠隔精神科医療を提供するために、精神科における遠隔医療のエビデンスの蓄積とともにガイドライン策定が重要となってくる。本稿では、遠隔精神科医療手引書タスクフォースが中心となって作成し、公表された遠隔精神科医療のガイドラインについて紹介するとともに、既存の海外のガイドラインについても紹介する。(著者抄録)

脳腸相関の関与が示唆される精神疾患：臨床研究を中心としたレビュー

黒川駿哉, 岸本泰士郎.

精神科 34 ( 1 ) 86 - 90 2019.01

神経発達障害の診断・治療における人工知能活用の可能性

工藤駿, 黒川駿哉, 岸本泰士郎

小児内科 51 ( 1 ) 69 - 72 2019.01

【人工知能(AI)と小児医療】専門領域　神経発達障害の診断・治療における人工知能活用の可能性

工藤 駿, 黒川 駿哉, 岸本 泰士郎

小児内科 ((株)東京医学社)  51 ( 1 ) 69 - 72 2019.01

ISSN  0385-6305

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＜Key Points＞(1)小児精神医療の分野において、人工知能の技術は主に発達障害の診断・治療に役立っている。(2)機械学習による膨大なデータの解析が可能となり、これまで見つからなかった発達障害のバイオマーカーの発見が期待されている。(3)将来的には気分障害や摂食障害など、小児に認められる他の精神疾患においても人工知能の活用が望まれる。(著者抄録)

【人工知能の医療応用Update】精神科領域における人工知能技術の応用

高宮 彰紘, 田澤 雄基, 工藤 弘毅, 岸本 泰士郎

BRAIN and NERVE: 神経研究の進歩 ((株)医学書院)  71 ( 1 ) 0015 - 0023 2019.01

ISSN  1881-6096

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＜文献概要＞精神科診断は主に患者の訴える症状をもとに行われており,脳画像などの生物学的な検査は診断補助ではなく器質性疾患の除外目的で行われることが多い。近年は主に機械学習といった人工知能技術を脳画像検査に応用し,精神疾患の診断や治療反応に用いるための研究が行われている。人工知能技術は,個別の症例の診断補助となり得るうえ,精神疾患の病態解明に寄与する可能性がある。

【腸脳相関】脳腸相関の関与が示唆される精神疾患　臨床研究を中心としたレビュー

黒川 駿哉, 岸本 泰士郎

精神科 ((有)科学評論社)  34 ( 1 ) 86 - 90 2019.01

ISSN  1347-4790

Utilizing Information and Communication Technology and Artificial Intelligence in the Psychiatric Field

KISHIMOTO Taishiro

Medical Imaging and Information Sciences (MEDICAL IMAGING AND INFORMATION SCIENCES)  36 ( 4 ) 159 - 161 2019

Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal),  ISSN  0910-1543

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<p>In the field of psychiatry, there is a lack of biomarkers that are directly applicable in diagnostic settings or that clearly reflect illness severity. Due to this issue, it is often unclear how to best begin treatment, and patients' responses to treatment can be difficult to understand. In recent years, there has been a global effort to utilize information and communication technology, and to use machine learning to analyze Big Data collected through those means, in the hopes of finding biomarkers that can be used in the diagnosis of and severity evaluations for psychiatric illnesses. In this paper, we will introduce prior research that particularly focuses on using wearable devices to evaluate depression, as well as our efforts to attempt to use multiple modalities in the screening of and severity assessments for depression.</p>

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認知機能の可視化の現状と可能性－神経心理検査から人工知能を利用した評価システム開発まで－

江口洋子，吉村道孝，北沢桃子，岸本泰士郎.

日本未病システム学会雑誌  2019

Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)