著者

伊藤 詩乃 田中 佑岳 狩野 芳伸 榊原 康文

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.6, pp.AI30-G_1-9, 2016-11-01 (Released:2016-11-22)

参考文献数

22

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In recent years, the digitization of medical and health data including clinical data, health diagnostic data, medication log data have been made rapidly. One potential application using electronic medical and health information is to develop a system to make a medical diagnosis according to the contents recorded in the electronic medical data and the appropriate patient information. The task of understanding the condition of the patient and making precisely the diagnosis is hard to be automated and requires the high degree of expertise. Toward a final goal to construct a medical diagnostic support system, as its pilot study, we attempt to build a question-answering program that automatically answers the medical licensing examination. The national medical licensing examination is the form of multiple-choice test and contains a wide variety of problems. There is a type of problems to answer the appropriate disease name among multiple choices given the patient information and test results as a problem statement. We aimed to develop the program to answer this type of questions. By the development of such question-answering program that automatically answers the medical licensing examination, we revealed the fundamental issues and essential difficulties in the information processing of the medical data, and finally constructed the foundation for conducting disease diagnosis support with patient information. In this paper, we developed a question-answering program and actually performed the answering for some problems in 107th and 108th out of national medical licensing examination. We carefully examined and analyzed the results and problems that could be answered correctly and problems that were given incorrect answers, and proposed the improvements to build a more accurate program.

著者

榊原 康文 伊藤 詩乃 田中 佑岳 佐藤 健吾 洪 繁 狩野 芳伸 Yasubumi Sakakibara Shino Ito Yugaku Tanaka Kengo Sato Shigeru Ko Yoshinobu Kano

雑誌

SIG-AIMED = SIG-AIMED

巻号頁・発行日

vol.001, 2015-09-29

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Toward a final goal to construct a medical diagnostic support system, as its pilot study, we attempt to build a question-answering program that automatically answers the medical licensing examination.

著者

岸本 泰士郎 吉村 道孝 北沢 桃子 榊原 康文 江口 洋子 藤田 卓仙 三村 將 Taishiro Kishimoto Michitaka Yoshimura Momoko Kitazawa Yasubumi Sakakibara Yoko Eguchi Takanori Fujita Masaru Mimura

雑誌

SIG-AIMED = SIG-AIMED

巻号頁・発行日

vol.001, 2015-09-29

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Most of the severity ratings are assessed through interview with patients in psychiatric filed. Such severity ratings sometimes lack objectivity that can lead to the delay/misjudgment of the treatment initiation/switch. A new technology which enables us to objectively quantify patients’ severity is needed. We here aim to develop a new device that analyzes patients’ facial expression, voice, and daily activities, and provides us with objective severity evaluation using machine learning technology. This study project was accepted by Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) and will launch this year. The background of the study purpose and methods will be presented.

著者

小原 雄治 加藤 和人 川嶋 実苗 豊田 敦 鈴木 穣 三井 純 林 哲也 時野 隆至 黒川 顕 中村 保一 野口 英樹 高木 利久 岩崎 渉 森下 真一 浅井 潔 笠原 雅弘 伊藤 武彦 山田 拓司 小椋 義俊 久原 哲 高橋 弘喜 瀬々 潤 榊原 康文

出版者

国立遺伝学研究所

雑誌

新学術領域研究(研究領域提案型)『学術研究支援基盤形成』

巻号頁・発行日

2016

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①総括支援活動では、支援課題の公募を行い、領域外有識者による審査委員会により選考し、支援を行った。経費上限設定など多くの採択ができるように努めた結果、応募188件、採択93件(採択率49.5%)となった。支援の成果として2017年度に54報の論文発表がなされた。②大規模配列解析拠点ネットワーク支援活動においては、最先端技術を提供するためにそれらの整備や高度化を進めた。遺伝研拠点では染色体の端から端までの連続した配列完成を目指して、ロングリードシーケンサー(PacBio Sequel)、長鎖DNA試料調製技術、さらに1分子ゲノムマッピングシステム(Irysシステム)の最適化を進め、実際の試料に応用した。東大柏拠点では、1細胞解析技術を整備し支援に供するとともに、Nanopore MinIONを用いた一連の要素技術開発を進めた。九大拠点では微生物ゲノムのNGS解析最適化を進めた。札幌医大拠点ではLiquid Biopsyによる体細胞における低頻度変異検出技術開発を進めた。③高度情報解析支援ネットワーク活動では、支援から浮かび上がった課題を解決するソフトウェアの開発を進めた。支援で特に活用されたものは、真核2倍体用denovoハプロタイプアセンブラPlatanus2(東工大)、染色体大規模構造変異高精度検出アルゴリズムCOSMOS、変異解析結果の信頼性を評価するソフトウェアEAGLE(以上、産総研)、エクソン・イントロン境界におけるスプライソソーム結合頻度の解析パイプライン(東大)、であった。また、CLIP-seqデータの解析パイプライン、高速オルソログ同定プログラムSonicParanoid、ロングリード向けアラインメントツールminialign(以上、東大)は今後の活用が予想される。高度化等の成果として48報の論文発表がなされた。

著者

伊藤 詩乃 田中 佑岳 狩野 芳伸 榊原 康文

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.32, no.2, pp.F-AI30Ge_1-10, 2017-03-01 (Released:2017-03-01)

参考文献数

22

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31 巻6 号AI30-G(2016 年)の論文において、本文引用箇所がすべて[?]として公開されているため、正しい情報を次ページより掲載します.

著者

榊原 康文

出版者

北海道大學文學部

雑誌

北海道大學文學部紀要 (ISSN:04376668)

巻号頁・発行日

vol.45, no.3, pp.37-90, 1997-03-28

著者

四井 美月 Liang Kuo-ching 廣原 茉耶 北沢 桃子 吉村 道孝 江口 洋子 藤田 卓仙 岸本 泰士郎 榊原 康文

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回 (2018) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4C2OS27b02, 2018 (Released:2018-07-30)

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精神疾患の診断は現在,問診に基づく医師の主観的判断によって行われている.このような現在の診断方法は医師の経験に強く依存するため,正確な診断を行うための客観的な診断方法を開発する必要があると言われている.したがって我々の目標は,デバイスによって記録されたデータからうつ病患者の重症度を客観的に計算する深層学習手法を構築することである. 本研究では,うつ病患者と健常者を音声データで分類する深層学習プログラムを開発する.

著者

星野 敦 仁田坂 英二 JAYAKUMAR Vasanthan 榊原 康文

出版者

公益社団法人 日本農芸化学会

雑誌

化学と生物 (ISSN:0453073X)

巻号頁・発行日

vol.56, no.1, pp.39-46, 2017-12-20 (Released:2018-12-20)

参考文献数

39

著者

星野 敦 仁田坂 英二 JAYAKUMAR Vasanthan 榊原 康文

出版者

公益社団法人 日本農芸化学会

雑誌

化学と生物 (ISSN:0453073X)

巻号頁・発行日

vol.56, no.1, pp.39-46, 2017

著者

榊原 康文

出版者

北海道大学文学部西洋史研究室

雑誌

西洋史論集

巻号頁・発行日

vol.9, pp.24-46, 2006-03-23

著者

瀬戸 卓弥 竹内 優志 橋本 正弘 伊藤 惟 市原 直昭 川久保 博文 北川 雄光 宮田 裕章 陣崎 雅弘 榊原 康文

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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食道癌は10年生存率が20%前後の癌であり、膵臓癌や肝細胞癌と並んで致死率の高い癌である。また、食物を運ぶ蠕動運動による狭窄と癌による狭窄の判別が難しく診断の難しい癌であることも知られている。そこで本研究では、過去に食道癌と診断された患者のCT画像を用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と 再帰型ニューラルネットワークの学習を行うことにより、新規のCT画像に食道癌が存在するか否かを判別するシステムの構築を目的とした。結果として、CNNとLSTMを用いた診断支援システムの構築に成功し、80%を超える精度で分類を行うことができた。

著者

榊原 康文

出版者

公益社団法人 高分子学会

雑誌

高分子 (ISSN:04541138)

巻号頁・発行日

vol.56, no.12, pp.976-980, 2007-12-01 (Released:2011-10-14)

参考文献数

7

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半導体をデバイスとして用いる現在のシリコンコンピューターに対して,分子コンピューターは分子をデバイスとして用いて,分子会合や分子認識の原理を使って計算を実行する。本稿では,注意深く設計された配列をもつDNA分子が,自律的な動作を行ない,それらの一連の動作の結果として計算が実行される,より計算論的なアプローチを概観する。

著者

伊藤 詩乃 田中 佑岳 狩野 芳伸 榊原 康文

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌

巻号頁・発行日

vol.32, no.2, pp.F-AI30Ge_1-10, 2017

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<p>31 巻6 号AI30-G(2016 年)の論文において、本文引用箇所がすべて[?]として公開されているため、正しい情報を次ページより掲載します.</p>