• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

木崎 速人  Kizaki Hayato

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 50839909
その他のID
所属 (現在) 2026年度: 慶應義塾大学, 薬学部(芝共立), 講師
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2024年度: 慶應義塾大学, 薬学部(芝共立), 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
キーワード
研究代表者
介護 / 患者安全 / リスクマネジメント / 非医療者 / 自然言語処理 / インシデント / 介護施設
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (1件)
  • 共同研究者

    (1人)
  •  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研究代表者

    • 研究代表者
      木崎 速人
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2026
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
    • 研究機関
      慶應義塾大学

すべて 2024

すべて 雑誌論文

  • [雑誌論文] Construction of a Multi-Label Classifier for Extracting Multiple Incident Factors From Medication Incident Reports in Residential Care Facilities: Natural Language Processing Approach2024

    • 著者名/発表者名
      Kizaki Hayato、Satoh Hiroki、Ebara Sayaka、Watabe Satoshi、Sawada Yasufumi、Imai Shungo、Hori Satoko
    • 雑誌名

      JMIR Medical Informatics

      巻: 12 ページ: e58141-e58141

    • DOI

      10.2196/58141

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-22K19657, KAKENHI-PROJECT-24K13348
  • 1.  堀 里子
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件

URL: 

この研究者とORCID iDの連携を行いますか?
※ この処理は、研究者本人だけが実行できます。

Are you sure that you want to link your ORCID iD to your KAKEN Researcher profile?
* This action can be performed only by the researcher himself/herself who is listed on the KAKEN Researcher’s page. Are you sure that this KAKEN Researcher’s page is your page?

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi