慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2018年11月

  -

  継続中

  慶應義塾大学薬学部, 医薬品情報学講座, 助教

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2010年04月

  -

  2014年03月

  東京大学, 薬学部, 薬科学科

  大学, 卒業

• 2014年04月

  -

  2016年03月

  東京大学, 薬学系研究科, 薬科学専攻

  大学院, 修了, 修士

• 2016年09月

  東京大学, 薬学系研究科, 薬科学専攻

  大学院, 博士

• 2017年09月

  東京大学, 薬学系研究科, 薬学専攻

  大学院, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

学位 【 表示 ／ 非表示 】

• 博士（薬科学）, 東京大学, 論文, 2024年10月

免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

• 東京大学フューチャーファカルティプログラム修了, 大学教員としてのキャリアを進むにあたり不可欠となる教育力の向上をめざすプログラム, 2017年03月

• 薬剤師免許, 2019年

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• ライフサイエンス / 医療薬学

• ライフサイエンス / 医療管理学、医療系社会学

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 介護施設

• 医療安全

• 医薬品情報

• 多職種連携

• 薬剤師

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Analysis of factors affecting difficulty in handling oral medicine using electronic medication notebook-based personal health records

  Shimizu Y., Tsuchiya M., Asano M., Imai S., Kizaki H., Ito Y., Tsuchiya M., Kuriyama R., Yoshida N., Shimada M., Sando T., Ishijima T., Hori S.

  Scientific Reports 15 （ 1 ） 26867 2025年12月

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  Tablets and capsules are widely used forms of oral medication, but some patients experience difficulty handling them, which can reduce medication adherence and affect health outcomes. This study aimed to identify factors contributing to perceived handling difficulty, using data from harmo^®, a nationwide electronic medication notebook system. A questionnaire was distributed to adult users who had been prescribed oral medications, and the responses were linked with personal health records to analyze medication characteristics and patient backgrounds. Among the 1,230 respondents, 24% reported difficulty with small tablets or capsules. A size threshold was identified: a combined long and short diameter of 13.3 mm or less was most associated with handling problems (ROC-AUC = 0.834). Binomial logistic regression analysis revealed that difficulty in applying force with the hands (OR = 2.64), prescription of small tablets or capsules (OR = 2.52), and medical histories of hypertension (OR = 1.69) and osteoporosis (OR = 4.99) were significantly associated with reported difficulty. These results suggest that both the physical characteristics of formulations and individual patient factors influence medication usability. Our results provide evidence to inform more patient-centered approaches to oral formulation design and prescribing practices, ultimately supporting better adherence and medication safety.

  • Access to Document (DOI)

• A patient-centered approach to developing and validating a natural language processing model for extracting patient-reported symptoms

  Watabe S., Yanagisawa Y., Sayama K., Yokoyama S., Someya M., Taniguchi R., Yada S., Aramaki E., Kizaki H., Tsuchiya M., Imai S., Hori S.

  Scientific Reports 15 （ 1 ） 27652 2025年12月

  　概要を見る

  Patient-reported symptoms provide valuable insights into patient experiences and can enhance healthcare quality; however, effectively capturing them remains challenging. Although natural language processing (NLP) models have been developed to extract adverse events and symptoms from medical records written by healthcare professionals, limited studies have focused on models designed for patient-generated narratives. This study developed an NLP model to extract patient-reported symptoms from pharmaceutical care records and validated its effectiveness in analyzing diverse patient-generated narratives. The target dataset comprised “Subjective” sections of pharmaceutical care records created by community pharmacists for patients prescribed anticancer drugs. Two annotation guidelines were applied to develop robust ground-truth data, which was used to develop and evaluate a new transformer-based named entity recognition model. Model performance was compared with that of an existing tool for Japanese clinical texts and tested on external patient-generated blog data to evaluate generalizability. The newly developed BERT-CRF model significantly outperformed the existing model, achieving an F1 score > 0.8 on pharmaceutical care records and extracting > 98% of physical symptom entries from patient blogs, with a 20% improvement over the existing tool. These findings highlight the importance of fine-tuning models using patient-specific narrative data to capture nuanced and colloquial symptom expressions.

  • Access to Document (DOI)

• Natural Language Processing-Based Approach to Detect Common Adverse Events of Anticancer Agents from Unstructured Clinical Notes: A Time-to-Event Analysis.

  Tsuchiya M, Shimamoto K, Kawazoe Y, Shinohara E, Yada S, Wakamiya S, Imai S, Kizaki H, Hori S, Aramaki E

  Studies in health technology and informatics 329   703 - 707 2025年08月

  ISSN  0926-9630

  • Access to Document (DOI)

• Development of an Automated Classification System for Medication-Related Incident Factors: A Practical Approach to Enhancing Patient Safety Management.

  Takamatsu Y, Ebara S, Kizaki H, Watabe S, Imai S, Yada S, Aramaki E, Yasumuro O, Funakoshi R, Hori S

  Studies in health technology and informatics 329   758 - 763 2025年08月

  ISSN  0926-9630

  • Access to Document (DOI)

• Elucidating Celecoxib's Preventive Effect in Capecitabine-Induced Hand-Foot Syndrome Using Medical Natural Language Processing.

  Tsuchiya M, Kawazoe Y, Shimamoto K, Seki T, Imai S, Kizaki H, Shinohara E, Yada S, Wakamiya S, Aramaki E, Hori S

  JCO clinical cancer informatics 9   e2500096 2025年08月

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

• 日本の介護施設高齢者の転倒予防に寄与する転倒リスクアセスメントツールの開発

  木崎, 速人

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2020年

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

• 新薬まるわかり アウィクリ注フレックスタッチ総量300単位/700単位 (インスリンイコデク)

  木﨑速人，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

  日経ドラッグインフォメーション （ 日経BP社）  329 2025年03月

  記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

• 新薬まるわかり フォゼベル 5mg/10mg/20mg/30mg（テナパノル塩酸塩）

  木﨑速人，平井理夏，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

  日経ドラッグインフォメーション （ 日経BP社）  327 2025年01月

  記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

• 新薬まるわかり レクビオ皮下注 300 mg シリンジ（インクリシランナトリウム）

  木﨑速人，清水海人，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

  日経ドラッグインフォメーション （ 日経BP社）  325 2024年11月

  記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

• 診療記録に自然言語処理を用いたCape誘発HFSに対するセレコキシブの予防効果の検証

  土屋 雅美, 河添 悦昌, 嶋本 公徳, 関 倫久, 今井 俊吾, 木崎 速人, 篠原 恵美子, 矢田 竣太郎, 若宮 翔子, 荒牧 英治, 堀 里子

  日本癌治療学会学術集会抄録集 （(一社)日本癌治療学会）  62回   O53 - 3 2024年10月

• 新薬まるわかり リットフーロカプセル 50mg（リトレシチニブトシル酸塩）

  木﨑速人，出雲真帆，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

  日経ドラッグインフォメーション （ 日経BP社）  323 2024年09月

  記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• 診療記録を活用したフッ化ピリミジン系抗がん薬誘発性口内炎に対するAT2受容体拮抗薬の予防効果の検証

  井上真理, 土屋雅美, 嶋本公徳, 河添悦昌, 篠原恵美子, 矢田竣太郎, 若宮翔子, 今井俊吾, 木﨑速人, 堀 里子, 荒牧英治

  第34回日本医療薬学会年会, 

  2024年11月

  , 

  口頭発表（一般）

• 自然言語処理を用いた診療テキストデータからのがん薬物療法副作用検出と可視化手法の提案

  土屋雅美, 嶋本公徳, 河添悦昌, 篠原恵美子, 矢田竣太郎, 若宮翔子, 今井俊吾, 木﨑速人, 堀 里子, 荒牧英治

  第34回日本医療薬学会年会, 

  2024年11月

  , 

  ポスター発表

• 自然言語処理技術を活用した薬局薬歴の症状聴取に基づくアセスメント内容の可視化

  柳澤友希, 渡部 哲, 横山さくら, 木﨑速人, 今井俊吾, 染谷光洋, 谷口亮央, 矢田竣太郎, 荒牧英治, 堀 里子

  第34回日本医療薬学会年会, 

  2024年11月

  , 

  ポスター発表

• 高用量メトトレキサート誘発性肝機能障害に対するアンジオテンシンII受容体拮抗薬の予防効果の検証

  宮田有優, 今井俊吾, 木﨑速人, 土屋雅美, 堀 里子

  第34回日本医療薬学会年会, 

  2024年11月

  , 

  口頭発表（一般）

• 薬局利用者から薬剤師への質問促進リスト（QPLP）の開発：患者対象フォーカスグループインタビューと修正デルファイ法による検討

  早川雅代, 木﨑速人, 柳澤友希, 鈴木信行, 香川由美, 佐山杏子, 今井俊吾, 堀 里子

  第34回日本医療薬学会年会, 

  2024年11月

  , 

  口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 薬局におけるPHR活用方法とその推進に関する実証的研究

  2025年04月

  -

  2027年03月

  厚生労働科学研究費補助金, 医薬品・医療機器等レギュラトリーサイエンス政策研究事業, 堀里子（代表），松元美奈子（分担），柳澤友希（分担），木﨑速人（分担）, 補助金,  研究分担者

• 非医療職と医療職の連携に基づく医療インシデントのリスク管理最適化基盤の構築

  2024年04月

  -

  2027年03月

  基盤研究（C）, 木崎 速人, 基盤研究(C), 研究代表者

  　研究概要を見る

  介護場面での患者安全の実現のためには，介護者（非医療専門家）や医療者が発信する患者情報に基づくリスク管理の最適化が重要である．本研究では，こうした情報（主にテキスト情報）を活用して，医療インシデントのリスク管理において重要な情報を抽出する自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）モデルを開発する．ここで得たNLPモデルを，リスク管理における重要情報の抽出と集約に活用し，介護職と医療職の連携に基づくリスク管理の最適化を促すシステム構築に取り組む．本研究は，介護関連情報の利活用を推進させるとともに，介護場面における医療インシデントのリスク管理の最適化に大きく貢献することが期待される．

• 要介護等高齢者の薬物治療適正化・医療安全確保に向けた介護施設における医薬品関連インシデント事例の要因解析

  2019年04月

  -

  2020年03月

  日本医薬品情報学会, 課題研究班, 木﨑速人、佐藤宏樹，堀里子，澤田康文, 研究代表者

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 2025年度 日本医療薬学会 Postdoctoral Award

  木﨑速人, 2025年, 日本医療薬学会, 介護施設の非医療者が経験する薬剤関連インシデントの分析基盤の構築に関する研究

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• 第34回日本医療薬学会年会 優秀演題賞

  井上真理, 土屋雅美, 嶋本公徳, 河添悦昌, 篠原恵美子, 矢田竣太郎, 若宮翔子, 今井俊吾, 木崎速人, 堀 里子, 荒牧英治, 2024年11月, 第34回日本医療薬学会年会 , 診療記録を活用したフッ化ピリミジン系抗がん薬誘発性口内炎に対するAT2受容体拮抗薬の予防効果の検証

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• 日本医療薬学会 第7回 フレッシャーズ・カンファランス優秀演題発表賞

  板倉理子、木﨑速人、岡澤優太、今井俊吾、堀　里子, 2024年06月, お薬手帳の活用推進を主目的としたすごろく学習プログラムの開発と実践

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• 日本薬学会第144年会学生優秀発表賞

  齊藤愛実、今井俊吾、木﨑速人、堀　里子, 2024年03月, 診療情報データベースを用いたバンコマイシンによる腎機能障害の新規予防薬の探索

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• 日本薬学会第144年会学生優秀発表賞

  長谷川樹、矢田竣太朗、木﨑速人、今井俊吾、荒牧英治、堀　里子, 2024年03月, 機械学習を用いたシステマティックレビュー更新における自動文献精査モデル実装時の論文アブストラクト要素選択の重要性の検討

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 課題研究（医薬品情報学）

  2025年度

• 演習（医薬品情報学）

  2025年度

• 卒業研究１（薬学科）

  2025年度

• 実務実習事前学習（実習）

  2025年度

• 英語演習（薬学科）

  2025年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 実務実習事前学習（実習）

  慶應義塾

  2018年04月

  -

  2019年03月

  , 

  秋学期, 実習・実験, 160人

教育活動及び特記事項 【 表示 ／ 非表示 】

教育活動及び特記事項 【 表示 ／ 非表示 】

• 明治大学 「教職実践演習」：「教育実習の総まとめ」、授業題目：正しい薬の育て方

  2017年11月

  , その他特記事項

• 東京大学教養学部 全学自由研究ゼミナール「伝えるを学ぼう」：第6回「大学院生による模擬授業・検討・解説３」、授業題目：創る薬から育てる薬へ

  2017年05月

  , その他特記事項

• 学校法人河合塾 知の追究講座 講師：「薬の創り方・育て方〜薬学研究の最前線〜」

  2017年04月

  , その他特記事項

• 東京大学文学部 第1回留学生ワークショップ 講師：「何気ない日本人の習慣・考え方を学ぼう！」

  2017年03月

  , その他特記事項

• 学校法人河合塾 学びみらいプログラム 講師：「正しい薬の育て方」

  2017年03月

  , その他特記事項

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

• 日本薬学会, 

  2020年

  -

  継続中

• 医薬品情報学会

  　

• 医療薬学会

  　

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2020年04月

  -

  継続中

  研究企画委員会 委員, 一般財団法人　日本医薬品情報学会