総説・解説等 - 木下　翔太郎

遠隔医療における規制動向と国際比較

木下翔太郎

精神科救急 : 日本精神科救急学会誌 （日本精神科救急学会）  25   51 - 56 2022年09月

共著

本邦におけるオンライン診療導入・研究の動向

岸本泰士郎, 木下翔太郎

精神科救急 : 日本精神科救急学会誌 （日本精神科救急学会）  25   46 - 50 2022年09月

共著

精神科医の地理的分布に関する検討

木下翔太郎

第118回日本精神神経学会学術総会 抄録集    s-433 2022年06月

共著

Development of medical device software for the screening and assessment of depression severity using data collected from a wristband-type wearable device: SWIFT study protocol

Taishiro Kishimoto, Shotaro Kinoshita, Toshiaki Kikuchi, Shogyoku Bun, Momoko Kitazawa, Toshiro Horigome, Yuki Tazawa, Akihiro Takamiya, Jinichi Hirano, Masaru Mimura, Kuo-ching Liang, Norihiro Koga, Yasushi Ochiai, Hiromi Ito, Yumiko Miyamae, Yuiko Tsujimoto, Kei Sakuma, Hisashi Kida, Gentaro Miura, Yuko Kawade, Akiko Goto, Fumihiro Yoshino, on behalf of the SWIFT collaborators

medrxiv （Cold Spring Harbor Laboratory）  13   1 - 24 2022年03月

共著

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Introduction: Few biomarkers can be clinically used to diagnose and assess the severity of depression. However, a decrease in activity and sleep efficiency can be observed in depressed patients, and recent technological developments have made it possible to measure these changes. In addition, physiological changes, such as heart rate variability, can be used to distinguish depressed patients from normal persons; these parameters can be used to improve diagnostic accuracy. The proposed research will explore and construct machine learning models capable of detecting depressive episodes and assessing their severity using data collected from wristband-type wearable devices.
Methods: Patients with depressive symptoms and healthy subjects will wear a wristband-type wearable device for 7 days; data on triaxial acceleration, pulse rate, skin temperature, and ultraviolet light will be collected. On the seventh day of wearing, the severity of depressive episodes will be assessed using SCID-5, HAMD, and other scales. Data for up to five 7-day periods of device wearing will be collected from each subject. Using wearable device data associated with clinical symptoms as supervisory data, we will explore and build a machine learning model capable of identifying the presence or absence of depressive episodes and predicting the HAMD scores for an unknown data set.
Discussion: Our machine learning model could improve the clinical diagnosis and management of depression through the use of a wearable medical device.

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遠隔医療における規制はどこまで必要なのか

木下翔太郎

CBEL Report （東京大学生命・医療倫理教育研究センター）  4 （ 2 ） 36 - 37 2022年03月

共著

10年後のAIはどこまで「診断」できるようになるか？

古川渉太, 木下翔太郎, 岸本泰士郎

総合診療 （医学書院）  32 （ 3 ） 303 - 307 2022年03月

共著

統合失調症

赤尾綾香, 木下翔太郎, 岸本泰士郎

産科と婦人科 （診断と治療社）  89 （ 増刊号 ） 431 - 435 2022年03月

共著

遠隔医療に関連した諸外国の政策動向

木下翔太郎, 岸本泰士郎

精神医学 （医学書院）  64 （ 2 ） 137 - 145 2022年02月

共著

精神科領域における人工知能技術の応用

飯塚真理, 木下翔太郎, 岸本泰士郎

細胞 （ニューサイエンス社）  52 （ 2 ） 21 - 23 2022年02月

共著

精神科遠隔医療のニーズと課題

木下翔太郎, 三浦暁彦, 岸本泰士郎

精神科 （科学評論社）  40 （ 2 ） 242 - 249 2022年02月

共著

精神科におけるオンライン診療のエビデンス

岸本泰士郎, 木下翔太郎

精神医学 （医学書院）  64 （ 2 ） 147 - 155 2022年02月

共著

オンライン診療, 中央評価, 遠隔モニタリング -種々の遠隔医療の今後の展開-

岸本泰士郎, 木下翔太郎

精神神経学雑誌 （日本精神神経学会）  124 （ 2 ） 126 - 133 2022年02月

共著

精神科領域におけるオンライン診療への取り組み

木下翔太郎, 岸本泰士郎

整形・災害外科 （金原出版）  65 （ 1 ） 41 - 47 2022年01月

共著

日本におけるオンライン診療の展開

岸本泰士郎, 木下翔太郎

整形・災害外科 （金原出版）  65 （ 1 ） 33 - 39 2022年01月

共著

COVID-19感染下におけるTelepsychiatry（精神科オンライン診療）の活用

岸本泰士郎, 木下翔太郎

日本精神神経科診療所協会誌 （日本精神神経科診療所協会）  47 （ 6 ） 10 - 15 2021年11月

共著

COVID-19による精神科診療システムへの影響

木下翔太郎, 岸本泰士郎

臨床精神薬理 （星和書店）  24 （ 10 ） 1023 - 1030 2021年10月

記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

オンライン診療に関する規制動向と国際比較

木下翔太郎

第29回日本精神科救急学会学術総会プログラム・抄録集    63 - 63 2021年10月

共著

【コロナ禍における】遠隔精神医療の活用

岸本泰士郎, 木下翔太郎

日本医師会雑誌 （日本医師会）  150 （ 6 ） 1013 - 1015 2021年09月

記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

精神科領域におけるわが国のオンライン診療を考える〜COVID-19感染拡大下における現状と展望

飯塚真理, 木下翔太郎, 岸本泰士郎

Depression Strategy （先端医学社）  11 （ 3 ） 1 - 3 2021年09月

記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

精神科における遠隔医療の可能性

木下翔太郎, 岸本泰士郎

日本精神科病院協会雑誌 （日本精神科病院協会）  40 （ 9 ） 42 - 47 2021年09月

記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著