松尾和哉 Matsuo Kazuya

研究者番号	90900168
その他のID	https://orcid.org/0000-0001-6721-1353
所属 (現在)	2024年度: 神戸大学, 医学部附属病院, 特命助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2021年度 – 2024年度: 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員
審査区分/研究分野	研究代表者小区分90130:医用システム関連 / 合同審査対象区分:小区分90130:医用システム関連、小区分90140:医療技術評価学関連 / 小区分90140:医療技術評価学関連
キーワード	研究代表者転帰予測 / 機械学習 / 頭部外傷 / 次世代医療基盤法 / 層別化治療 / 血液バイオマーカー / AI / 入院期間 / レジストリ / 重症度

頭部外傷治療のエビデンス創出に資する転帰予測駆動型の新しい患者層別化手法の確立研究代表者
- 研究代表者
  
  松尾和哉
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2026
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分90130:医用システム関連
   小区分90140:医療技術評価学関連
   合同審査対象区分:小区分90130:医用システム関連、小区分90140:医療技術評価学関連
- 研究機関
  神戸大学
AI機械学習でつくる頭部外傷の個別化医療のための新しい重症度指標研究代表者
- 研究代表者
  
  松尾和哉
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2024
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分90130:医用システム関連
- 研究機関
  神戸大学

すべて 2023 2022 2021

すべて雑誌論文学会発表産業財産権

[雑誌論文] Machine Learning to Predict Three Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multi-Center Study for Development and Validation2023
- 著者名/発表者名
  Matsuo Kazuya、Aihara Hideo、Hara Yoshie、Morishita Akitsugu、Sakagami Yoshio、Miyake Shigeru、Tatsumi Shotaro、Ishihara Satoshi、Tohma Yoshiki、Yamashita Haruo、Sasayama Takashi
- 雑誌名
  
  Journal of Neurotrauma
  
  巻: 40 号: 15-16 ページ: 1694-1706
- DOI
  10.1089/neu.2022.0515
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[産業財産権] 頭部外傷患者の転帰を予測するプログラム2022
- 発明者名
  松尾　和哉
- 権利者名
  松尾　和哉
- 産業財産権種類
  特許
- 産業財産権番号
  2022-161191
- 出願年月日
  2022
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023
- 著者名/発表者名
  松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 森下暁二, 阪上義雄, 三宅茂, 巽祥太郎, 山下晴央, 篠山隆司
- 学会等名
  第46回日本脳神経外傷学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023
- 著者名/発表者名
  松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 森下暁二, 阪上義雄, 三宅茂, 巽祥太郎, 山下晴央篠山隆司
- 学会等名
  第46回日本脳神経外傷学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・中等度障害・転帰良好の４分類予測：　多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023
- 著者名/発表者名
  松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 森下暁二, 阪上義雄, 三宅茂, 巽祥太郎, 山下晴央, 篠山隆司
- 学会等名
  日本脳神経外科学会第82回学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] Machine Learning-based Prediction of Four Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multicenter Study for Development and Validation2023
- 著者名/発表者名
  Kazuya Matsuo, Hideo Aihara, Yoshie Hara, Akitsugu Morishita, Yoshio Sakagami, Shigeru Miyake, Shotaro Tatsumi, Satoshi Ishihara, Yoshiki Tohma, Haruo Yamashita, Takashi Sasayama
- 学会等名
  Neurotrauma 2023
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：他施設症例を予測する2022
- 著者名/発表者名
  松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 藤原大悟, 太田耕平, 森下暁二, 三宅茂, 当麻美樹, 山下晴央
- 学会等名
  第45回日本脳神経外傷学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：他施設症例を予測する2022
- 著者名/発表者名
  松尾和哉、相原英夫、原淑恵、藤原大悟、太田耕平、森下暁二、三宅茂、当麻美樹、山下晴央
- 学会等名
  第45回日本脳神経外傷学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[学会発表] AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：実臨床に向けた他施設への応用2021
- 著者名/発表者名
  松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 藤原大悟, 太田耕平, 森下暁二, 当麻美樹, 山下晴央
- 学会等名
  日本脳神経外科学会第80回学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K18079

1. 相原英夫 (40359865)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
2. 篠山隆司 (10379399)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

松尾 和哉 Matsuo Kazuya

研究課題

研究成果

共同研究者

頭部外傷治療のエビデンス創出に資する転帰予測駆動型の新しい患者層別化手法の確立研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

AI機械学習でつくる頭部外傷の個別化医療のための新しい重症度指標研究代表者

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] Machine Learning to Predict Three Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multi-Center Study for Development and Validation2023

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[産業財産権] 頭部外傷患者の転帰を予測するプログラム2022

発明者名

権利者名

産業財産権種類

産業財産権番号

出願年月日

データソース

[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・中等度障害・転帰良好の４分類予測： 多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Machine Learning-based Prediction of Four Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multicenter Study for Development and Validation2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：他施設症例を予測する2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：他施設症例を予測する2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測：実臨床に向けた他施設への応用2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

松尾和哉 Matsuo Kazuya

[学会発表] 頭部外傷後の死亡・高度障害・中等度障害・転帰良好の４分類予測：　多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価2023