Matsuo Kazuya 松尾和哉

Researcher Number	90900168
Other IDs	https://orcid.org/0000-0001-6721-1353
Affiliation (Current)	2025: 神戸大学, 医学研究科, 特命助教
Affiliation (based on the past Project Information) *help	2024: 神戸大学, 医学部附属病院, 特命助教 2021 – 2023: 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員
Review Section/Research Field	Principal Investigator Basic Section 90130:Medical systems-related / Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section90130:Medical systems-related , Basic Section90140:Medical technology assessment-related / Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
Keywords	Principal Investigator 重症度 / 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 / 欠損補完 / 血液バイオマーカー / AI / 入院期間 / レジストリ

A Prognosis Prediction-based Stratification Method to Build an Evidence Base for the Treatment of Traumatic Brain InjuryPrincipal Investigator
- Principal Investigator
  
  松尾和哉
- Project Period (FY)
  2024 – 2026
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- Review Section
  
  Basic Section 90130:Medical systems-related
  Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
  Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section90130:Medical systems-related , Basic Section90140:Medical technology assessment-related
- Research Institution
  Kobe University
traumatic brain injuryPrincipal Investigator
- Principal Investigator
  
  Matsuo Kazuya
- Project Period (FY)
  2021 – 2024
- Research Category
  
  Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- Review Section
  
  Basic Section 90130:Medical systems-related
- Research Institution
  Kobe University

All 2025 2024 2023 2022 2021

All Journal Article Presentation Patent

[Journal Article] Time-Dependent Association of Preinjury Anticoagulation on Traumatic Brain Injury-Induced Coagulopathy: A Retrospective, Multicenter Cohort Study2024
- Author(s)
  Matsuo Kazuya、Aihara Hideo、Suehiro Eiichi、Shiomi Naoto、Yatsushige Hiroshi、Hirota Shin、Hasegawa Shu、Karibe Hiroshi、Miyata Akihiro、Kawakita Kenya、Haji Kohei、Yokobori Shoji、Inaji Motoki、Maeda Takeshi、Onuki Takahiro、Oshio Kotaro、Komoribayashi Nobukazu、Suzuki Michiyasu
- Journal Title
  
  Neurosurgery
  
  Volume: 96 Issue: 5 Pages: 1099-1112
- DOI
  10.1227/neu.0000000000003238
- Peer Reviewed / Open Access
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-24K03307, KAKENHI-PROJECT-23K08506, KAKENHI-PROJECT-23K08560
[Journal Article] Machine Learning to Predict Three Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multi-Center Study for Development and Validation2023
- Author(s)
  Matsuo Kazuya、Aihara Hideo、Hara Yoshie、Morishita Akitsugu、Sakagami Yoshio、Miyake Shigeru、Tatsumi Shotaro、Ishihara Satoshi、Tohma Yoshiki、Yamashita Haruo、Sasayama Takashi
- Journal Title
  
  Journal of Neurotrauma
  
  Volume: 40 Issue: 15-16 Pages: 1694-1706
- DOI
  10.1089/neu.2022.0515
- Peer Reviewed / Open Access
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Patent] 頭部外傷患者の転帰を予測するプログラム2022
- Inventor(s)
  松尾　和哉
- Industrial Property Rights Holder
  松尾　和哉
- Industrial Property Rights Type
  特許
- Industrial Property Number
  2022-161191
- Filing Date
  2022
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Patent] プログラム、情報処理装置、情報処理方法、および学習モデルの生成方法2022
- Inventor(s)
  松尾　和哉
- Industrial Property Rights Holder
  松尾　和哉
- Industrial Property Rights Type
  特許
- Filing Date
  2022
- Acquisition Date
  2024
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] GCS15点で来院して退院時転帰不良に至る頭部外傷患者を初診時に予測するモデルの開発2025
- Author(s)
  松尾　和哉, 相原　英夫, 原　淑恵, 長嶋　宏明, 中井　友昭, 森下　暁二, 阪上義雄, 三宅　茂, 巽　祥太郎, 山下　晴央, 篠山　隆司
- Organizer
  第48回日本脳神経外傷学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-24K03307
[Presentation] 表データ拡張に向けた不整合データに対する欠損値補完の最適化：頭部外傷後の転帰3分類予測モデルのレジストリデータへの応用2024
- Author(s)
  松尾　和哉, 相原　英夫, 篠山　隆司, Think FAST registry
- Organizer
  第6回メディカルAI学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 頭部外傷後の転帰4分類を予測する機械学習モデルの外部検証：不整合データを含むレジストリデータへの応用2024
- Author(s)
  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、ThinkFAST registry
- Organizer
  日本脳神経外科学会第83回学術総会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 表データ拡張に向けた不整合データに対する欠損値補完の最適化：頭部外傷後の転帰3分類予測モデルのレジストリデータへの応用2024
- Author(s)
  松尾　和哉, 相原　英夫, 篠山　隆司, Think FAST registry
- Organizer
  第6回メディカルAI学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-24K03307
[Presentation] 頭部外傷後の転帰4分類を予測する機械学習モデルの外部検証：不整合データを含むレジストリデータへの応用2024
- Author(s)
  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、ThinkFAST registry
- Organizer
  日本脳神経外科学会第83回学術総会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-24K03307
[Presentation] 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
- Author(s)
  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
- Organizer
  第46回日本脳神経外傷学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 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
- Author(s)
  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
- Organizer
  第46回日本脳神経外傷学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 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
- Author(s)
  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
- Organizer
  日本脳神経外科学会第82回学術総会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] Machine Learning-based Prediction of Four Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multicenter Study for Development and Validation2023
- Author(s)
  Kazuya Matsuo, Hideo Aihara, Yoshie Hara, Akitsugu Morishita, Yoshio Sakagami, Shigeru Miyake, Shotaro Tatsumi, Satoshi Ishihara, Yoshiki Tohma, Haruo Yamashita, Takashi Sasayama
- Organizer
  Neurotrauma 2023
- Int'l Joint Research
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 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
- Author(s)
  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
- Organizer
  第45回日本脳神経外傷学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 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
- Author(s)
  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
- Organizer
  第45回日本脳神経外傷学会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079
[Presentation] 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
- Author(s)
  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
- Organizer
  日本脳神経外科学会第80回学術総会
- Data Source
  KAKENHI-PROJECT-21K18079

1. 相原英夫 (40359865)

# of Collaborated Projects: 1 results

# of Collaborated Products: 4 results
2. 篠山隆司 (10379399)

# of Collaborated Projects: 1 results

# of Collaborated Products: 3 results

Matsuo Kazuya 松尾 和哉

Research Projects

Research Products

Co-Researchers

A Prognosis Prediction-based Stratification Method to Build an Evidence Base for the Treatment of Traumatic Brain InjuryPrincipal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

traumatic brain injuryPrincipal Investigator

Principal Investigator

Project Period (FY)

Research Category

Review Section

Research Institution

[Journal Article] Time-Dependent Association of Preinjury Anticoagulation on Traumatic Brain Injury-Induced Coagulopathy: A Retrospective, Multicenter Cohort Study2024

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

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

Author(s)

Journal Title

DOI

Data Source

[Patent] 頭部外傷患者の転帰を予測するプログラム2022

Inventor(s)

Industrial Property Rights Holder

Industrial Property Rights Type

Industrial Property Number

Filing Date

Data Source

[Patent] プログラム、情報処理装置、情報処理方法、お よび学習モデルの生成方法2022

Inventor(s)

Industrial Property Rights Holder

Industrial Property Rights Type

Filing Date

Acquisition Date

Data Source

[Presentation] GCS15点で来院して退院時転帰不良に至る頭部外傷患者を初診時に予測するモデルの開発2025

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 表データ拡張に向けた不整合データに対する欠損値補完の最適化：頭部外傷後の転帰3分類予測モデルのレジストリデータへの応用2024

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 頭部外傷後の転帰4分類を予測する機械学習モデルの外部検証：不整合データを含むレジストリデータへの応用2024

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 表データ拡張に向けた不整合データに対する欠損値補完の最適化：頭部外傷後の転帰3分類予測モデルのレジストリデータへの応用2024

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 頭部外傷後の転帰4分類を予測する機械学習モデルの外部検証：不整合データを含むレジストリデータへの応用2024

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 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

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 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

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 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

Author(s)

Organizer

Data Source

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

Author(s)

Organizer

Data Source

[Presentation] 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

Author(s)

Organizer

Data Source

Matsuo Kazuya 松尾和哉

[Patent] プログラム、情報処理装置、情報処理方法、および学習モデルの生成方法2022

[Presentation] 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