今井俊吾 Imai Shungo

研究者番号	40845070
その他のID
所属 (現在)	2025年度: 慶應義塾大学, 薬学部(芝共立), 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2025年度: 慶應義塾大学, 薬学部(芝共立), 准教授 2022年度 – 2023年度: 慶應義塾大学, 薬学部(芝共立), 講師 2019年度 – 2021年度: 北海道大学, 薬学研究院, 助教
審査区分/研究分野	研究代表者小区分47060:医療薬学関連 / 0801:薬学およびその関連分野研究代表者以外小区分47060:医療薬学関連
キーワード	研究代表者機械学習 / 治療薬物モニタリング / バンコマイシン / 慢性腎臓病 / 急性腎不全 / 医療ビッグデータ / バリデーション / 薬物動態 / 薬剤投与設計 / 骨格筋障害 … もっと見る / ダプトマイシン / 腎機能障害 / データマイニング / 決定木分析 … もっと見る研究代表者以外血小板減少症 / 唾液 / TDM / テジゾリド / リネゾリド / 唾液中濃度隠す

データ駆動型アプローチによる新規レセプト傷病名バリデーション手法の構築と外部検証研究代表者
- 研究代表者
  
  今井俊吾
- 研究期間 (年度)
  2025 – 2027
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分47060:医療薬学関連
- 研究機関
  慶應義塾大学
オキサゾリジノン系抗MRSA薬の唾液中濃度による治療モニタリングと投与量最適化
- 研究代表者
  
  武隈洋
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2023
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分47060:医療薬学関連
- 研究機関
  北海道大学
機械学習を用いた従来にない薬剤投与設計アルゴリズムの構築研究代表者
- 研究代表者
  
  今井俊吾
- 研究期間 (年度)
  2020 – 2023
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分47060:医療薬学関連
- 研究機関
  慶應義塾大学
   北海道大学
決定木分析を用いた副作用発現リスク推定モデル構築に向けた基盤研究研究代表者
- 研究代表者
  
  今井俊吾
- 研究期間 (年度)
  2019 – 2020
- 研究種目
  
  研究活動スタート支援
- 審査区分
  
  0801:薬学およびその関連分野
- 研究機関
  北海道大学

すべて 2024 2023 2022 2021 2020

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Use of Japanese big data from electronic medical records to investigate risk factors and identify their high-risk combinations for linezolid-induced thrombocytopenia2023
- 著者名/発表者名
  Inoue Yuki、Takekuma Yoh、Miyai Takayuki、Kashiwagi Hitoshi、Sato Yuki、Sugawara Mitsuru、Imai Shungo
- 雑誌名
  
  European Journal of Clinical Pharmacology
  
  巻: 79 ページ: 415-425
- DOI
  10.1007/s00228-023-03455-x
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06684
[雑誌論文] Machine Learning-Based Model for Estimating Vancomycin Maintenance Dose to Target the Area under the Concentration Curve of 400–600 mg·h/L in Japanese Patients2022
- 著者名/発表者名
  Miyai Takayuki、Imai Shungo、Yoshimura Eri、Kashiwagi Hitoshi、Sato Yuki、Ueno Hidefumi、Takekuma Yoh、Sugawara Mitsuru
- 雑誌名
  
  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ　＆　Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ　Ｂｕｌｌｅｔｉｎ
  
  巻: 45 号: 9 ページ: 1332-1339
- DOI
  10.1248/bpb.b22-00305
- ISSN
  0918-6158, 1347-5215
- 年月日
  2022-09-01
- 言語
  英語
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K16035
[雑誌論文] A Risk Prediction Flowchart of Vancomycin-Induced Acute Kidney Injury to Use When Starting Vancomycin Administration: A Multicenter Retrospective Study2020
- 著者名/発表者名
  Miyai Takayuki、Imai Shungo、Kashiwagi Hitoshi、Sato Yuki、Kadomura Shota、Yoshida Kenji、Yoshimura Eri、Teraya Toshiaki、Tsujimoto Takashi、Kawamoto Yukari、Itoh Tatsuya、Ueno Hidefumi、Goto Yoshikazu、Takekuma Yoh、Sugawara Mitsuru
- 雑誌名
  
  Antibiotics
  
  巻: 9 号: 12 ページ: 920-920
- DOI
  10.3390/antibiotics9120920
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K23791
[学会発表] 機械学習と医療ビッグデータを駆使したデータ駆動型臨床薬学研究の実践2024
- 著者名/発表者名
  今井俊吾
- 学会等名
  日本薬学会第144年会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K16035
[学会発表] 医療ビッグデータを基軸としたデータ駆動型臨床薬学研究の実践2023
- 著者名/発表者名
  今井俊吾
- 学会等名
  日本薬学会第143年会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K16035
[学会発表] 医療ビッグデータと機械学習のチカラで、患者アウトカム改善を目指す！2023
- 著者名/発表者名
  今井俊吾
- 学会等名
  第33回日本医療薬学会年会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K16035
[学会発表] ビッグデータと機械学習の活用による抗菌薬適正使用に向けたエビデンス構築2022
- 著者名/発表者名
  今井俊吾
- 学会等名
  第32回日本医療薬学会年会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K16035
[学会発表] ビッグデータとデータマイニング手法を用いたリネゾリド誘発性血小板減少症の要因分析2022
- 著者名/発表者名
  井上優希、武隈洋、宮井貴之、柏木仁、佐藤夕紀、菅原満、今井俊吾
- 学会等名
  日本薬学会　第142年会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K06684
[学会発表] バンコマイシンによる腎機能障害リスクを投与開始前に推定するためのフローチャートの構築～感染症診療におけるデータマイニング手法の活用～2021
- 著者名/発表者名
  宮井貴之、今井俊吾、菅原　満
- 学会等名
  日本薬学会第141年会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K23791
[学会発表] A new algorithm optimized for initial dose settings of vancomycin using machine learning2020
- 著者名/発表者名
  Shungo Imai, Yoh Takekuma, Hitoshi Kashiwagi, Takayuki Miyai, Mitsuru Sugawara
- 学会等名
  18th Congress of the International Association of Therapeutic Drug Monitoring & Clinical Toxicology. 2020
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K16035

1. 武隈洋 (00396293)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 2件
2. 佐藤夕紀 (00564981)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 2件

今井 俊吾 Imai Shungo

研究課題

研究成果

共同研究者

データ駆動型アプローチによる新規レセプト傷病名バリデーション手法の構築と外部検証研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

オキサゾリジノン系抗MRSA薬の唾液中濃度による治療モニタリングと投与量最適化

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

機械学習を用いた従来にない薬剤投与設計アルゴリズムの構築研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

決定木分析を用いた副作用発現リスク推定モデル構築に向けた基盤研究研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[雑誌論文] Use of Japanese big data from electronic medical records to investigate risk factors and identify their high-risk combinations for linezolid-induced thrombocytopenia2023

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Machine Learning-Based Model for Estimating Vancomycin Maintenance Dose to Target the Area under the Concentration Curve of 400–600 mg·h/L in Japanese Patients2022

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

ISSN

年月日

言語

データソース

[雑誌論文] A Risk Prediction Flowchart of Vancomycin-Induced Acute Kidney Injury to Use When Starting Vancomycin Administration: A Multicenter Retrospective Study2020

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[学会発表] 機械学習と医療ビッグデータを駆使したデータ駆動型臨床薬学研究の実践2024

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 医療ビッグデータを基軸としたデータ駆動型臨床薬学研究の実践2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 医療ビッグデータと機械学習のチカラで、患者アウトカム改善を目指す！2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ビッグデータと機械学習の活用による抗菌薬適正使用に向けたエビデンス構築2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ビッグデータとデータマイニング手法を用いたリネゾリド誘発性血小板減少症の要因分析2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] バンコマイシンによる腎機能障害リスクを投与開始前に推定するためのフローチャートの構築 ～感染症診療におけるデータマイニング手法の活用～2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] A new algorithm optimized for initial dose settings of vancomycin using machine learning2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

今井俊吾 Imai Shungo

[学会発表] バンコマイシンによる腎機能障害リスクを投与開始前に推定するためのフローチャートの構築～感染症診療におけるデータマイニング手法の活用～2021