Visualization and prediction of health and disease states using landscape models

• Project/Area Number: 20K21837
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: ISHIKAWA TETSUO 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 客員主管研究員 (90824160)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2025-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2020: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
• Keywords: 健康・疾患ランドスケープ / 多因子疾患 / 状態遷移ダイナミクス / リスク予測・層別化 / 未病検知 / 先制・予防医療 / データ駆動型ヘルスケア / 高次元データ可視化 / 高次元健康医療データ / 疾患状態の多様性 / 層別化 / 発症・病態進行・治療奏効予測 / 説明可能AI / データ駆動先制・予防医療 / 可視化 / ランドスケープ / 健康状態 / 疾患 / 時系列 / 状態遷移 / 予測モデル / サロゲートモデル / 疾患の多様性 / 病態分類 / 予後予測 / 情報疫学 / インフォベイランス / 慢性疾患 / 急性疾患 / 時系列分析 / 状態遷移モデル / 健康・疾患状態 / 発症・病態進行過程 / ランドスケープモデル / データ駆動科学 / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究は、膨大な健康医療情報にランドスケープモデルを応用して健康・疾患状態の可視化を試みる。ランドスケープとはデータによく現れる安定な状態を谷底、稀にしか現れない不安定な状態を山に見立てて、データから地形を再構成する手法である。この健康・疾患状態の地形を読み解くことで、個別の変数だけでなくそれらの組み合わせによって状態を分類でき、発症前の未病状態の発見や、発症過程・病態進行の多様性を記述できるようになることが期待される。また、ランドスケープモデルによって得られた状態間遷移のパターン分析を通じて、臨床データから発症・予後や治療・介入効果の予測、ヘルスケアデータから健康増進に活用することを目指す。

Outline of Final Research Achievements

We developed a novel algorithm transforming high-dimensional health data (from health checkups, wearables, clinical tests, epidemiological records) into a "health-disease landscape." In this landscape, state stability is inversely correlated with "energy," derived from occurrence frequency (lower energy indicates more frequent/stable states). This method visualizes patient trajectories: from healthy and pre-disease (subclinical) states to disease onset, severe progression, or post-treatment recovery. It captures diverse health states across conditions like diabetes, heart failure, COVID-19, allergic disorders, and vaccine-associated adverse events. Crucially, this enables robust risk stratification and prediction of intervention efficacy, demonstrating the landscape model's versatility and effectiveness across multiple diseases and analytical contexts.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

高次元の健康・医療データにランドスケープという幾何学的な構造を与えることで、個体差と時間変化を統一的に扱える汎用的な解析フレームワークを実現し、従来は個別に扱われていた慢性疾患の進行、急性疾患の増悪や回復、生活習慣病の多様な病態などを一貫した手法で可視化・理解可能にした点で学術的意義が大きい。社会的には、未病段階でのリスク提示、重症化の警戒、病態や治療効果の層別化に応用でき、先制・予防医療を支援する技術基盤となる。さらに、地形図としての表現は直感的で非専門家にも理解しやすく、健康意識の向上や患者の自己管理にも活用でき、データ駆動型ヘルスケアの社会実装につながる。

Research Products

• [Int'l Joint Research] University of Luxembourg/Luxembourg Institute of Health(ルクセンブルク)
• [Int'l Joint Research] Chiang Mai University(タイ)
• [Int'l Joint Research] Feinstein Institutes for Med. Research(米国)
• [Int'l Joint Research] Dpt of Psychiatry, University of Toronto/Institute of Medical Science, UoT(カナダ)
• [Int'l Joint Research] University of Luxembourg(ルクセンブルク)
• [Int'l Joint Research] University of California, Los Angeles(米国)
• [Int'l Joint Research] Eberhard Karl University of Tubingen(ドイツ)
• [Int'l Joint Research] University of Luxembourg(ルクセンブルク)
• [Int'l Joint Research] Finnish Institute for Health and Welfare/BC Platforms(フィンランド)
• [Int'l Joint Research] University of California, Los Angeles(米国)
• [Int'l Joint Research] Finnish Institute for Health and Welfare(フィンランド)
• [Int'l Joint Research] Finnish Institute for Health and Welfare/BC Platforms(フィンランド)
• [Journal Article] Multilevel Factors and Indicators of Atypical Neurodevelopment During Early Infancy in Japan: Prospective, Longitudinal, Observational Study (2025)
  • Author(s): Kato Daigo、Okuno Akiko、Ishikawa Tetsuo、Itakura Shoji、Oguchi Shinji、Kasahara Yoshiyuki、Kanenishi Kenji、Kitadai Yuzo、Kimura Yoshitaka、Shimojo Naoki、Nakahara Kazushige、Hanai Akiko、Hamada Hiromichi、Mogami Haruta、Morokuma Seiichi、Sakurada Kazuhiro、Konishi Yukuo、Kawakami Eiryo
  • Journal Title: JMIR Pediatrics and Parenting Volume: 8 Pages: e58337-e58337
  • DOI: 10.2196/58337
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Rigorous multiple statistical test unveils combinations of preceding diseases at risk for the development of adult nephrotic syndrome (2025)
  • Author(s): Katsuyuki Chida, Tetsuo Ishikawa, Akiko Hanai, Ayaka Hananoe, Yusuke Kashiwagi, Hiroto Hatakeyama, Shinsuke Sakai, Masayuki Mizui, Isao Matsui, Hajime Nagasu, Yoichi Takeuchi, Maki Shinzawa, Ryohei Yamamoto, Tomonori Kimura, Eiryo Kawakami
  • Journal Title: Computers in Biology and Medicine Volume: － Pages: 110360-110360
  • DOI: 10.1016/j.compbiomed.2025.110360
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] エネルギーランドスケープ解析による生活習慣病の発症過程と未病状態の可視化 (2025)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Journal Title: バイオインダストリー Volume: 42(2) Pages: 9-16
• [Journal Article] Explainable Machine Learning Framework for Dynamic Monitoring of Disease Prognostic Risk: Retrospective Cohort Study (2025)
  • Author(s): Tetsuo Ishikawa, Masahiro Shinoda, Megumi Oya, Koichi Ashizaki, Shinichiro Ota, Kenichi Kamachi, Kazuhiro Sakurada, Eiryo Kawakami, Masaharu Shinkai
  • Journal Title: JMIR Formative Research Volume: (in press) Pages: e65585-e65585
  • DOI: 10.2196/65585
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Synthesis of causal and surrogate models by non-equilibrium thermodynamics in biological systems (2024)
  • Author(s): Sakurada Kazuhiro、Ishikawa Tetsuo
  • Journal Title: Scientific Reports Volume: 14:1001 Issue: 1 Pages: 1-14
  • DOI: 10.1038/s41598-024-51426-8
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Explainable Machine Learning Classification to Identify Vulnerable Groups Among Parenting Mothers: Web-Based Cross-Sectional Questionnaire Study (2024)
  • Author(s): Hanai Akiko、Ishikawa Tetsuo、Sugao Shoko、Fujii Makoto、Hirai Kei、Watanabe Hiroko、Matsuzaki Masayo、Nakamoto Goji、Takeda Toshihiro、Kitabatake Yasuji、Itoh Yuichi、Endo Masayuki、Kimura Tadashi、Kawakami Eiryo
  • Journal Title: JMIR Formative Research Volume: 8 Pages: e47372-e47372
  • DOI: 10.2196/47372
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Residual facial erythema in atopic dermatitis patients treated with dupilumab stratified by machine learning (2024)
  • Author(s): Ashizaki Koichi、Ishikawa Tetsuo、Nomura Yuko
  • Journal Title: Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology Volume: Early View Issue: 12 Pages: 1-9
  • DOI: 10.1111/jdv.19909
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Monitoring of blood biochemical markers for periprosthetic joint infection using ensemble machine learning and UMAP embedding (2023)
  • Author(s): Kawakami Eiryo、Kobayashi Naomi、Ichihara Yuichiro、Ishikawa Tetsuo、Choe Hyonmin、Tomoyama Akito、Inaba Yutaka
  • Journal Title: Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery Volume: 143 Issue: 10 Pages: 6057-6067
  • DOI: 10.1007/s00402-023-04898-8
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Non-negative tensor factorization workflow for time series biomedical data (2023)
  • Author(s): Tsuyuzaki Koki、Yoshida Naoki、Ishikawa Tetsuo、Goshima Yuki、Kawakami Eiryo
  • Journal Title: STAR Protocols Volume: 4 Issue: 3 Pages: 102318-102318
  • DOI: 10.1016/j.xpro.2023.102318
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Epigenetic profiles guide improved CRISPR/Cas9-mediated gene knockout in human T cells (2023)
  • Author(s): Ito Yusuke、Inoue Satoshi、Nakashima Takahiro、Zhang Haosong、Li Yang、Kasuya Hitomi、Matsukawa Tetsuya、Wu Zhiwen、Yoshikawa Toshiaki、Kataoka Mirei、Ishikawa Tetsuo、Kagoya Yuki
  • Journal Title: Nucleic Acids Research Volume: 52 Issue: 1 Pages: 141-153
  • DOI: 10.1093/nar/gkad1076
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Machine learning approach to stratify complex heterogeneity of chronic heart failure: A report from the CHART‐2 study (2023)
  • Author(s): Nakano Kenji、Nochioka Kotaro、Yasuda Satoshi、Tamori Daito、Shiroto Takashi、Sato Yudai、Takaya Eichi、Miyata Satoshi、Kawakami Eiryo、Ishikawa Tetsuo、Ueda Takuya、Shimokawa Hiroaki
  • Journal Title: ESC Heart Failure Volume: Early View Issue: 3 Pages: 1-8
  • DOI: 10.1002/ehf2.14288
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Antenatal screening timeline and cutoff scores of the Edinburgh Postnatal Depression Scale for predicting postpartum depressive symptoms in healthy women: a prospective cohort study (2022)
  • Author(s): Tanuma-Takahashi Akiko、Tanemoto Tomohiro、Nagata Chie、Yokomizo Ryo、Konishi Akiko、Takehara Kenji、Ishikawa Tetsuo、Yanaihara Nozomu、Samura Osamu、Okamoto Aikou
  • Journal Title: BMC Pregnancy and Childbirth Volume: 22 Issue: 1
  • DOI: 10.1186/s12884-022-04740-w
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Development and validation of machine learning prediction model for post-rehabilitation functional outcome after intracerebral hemorrhage (2022)
  • Author(s): Sonobe Shinya、Ishikawa Tetsuo、Niizuma Kuniyasu、Kawakami Eiryo、Ueda Takuya、Takaya Eichi、Makoto Miyauchi Carlos、Iwazaki Junya、Kochi Ryuzaburo、Endo Toshiki、Shastry Arun、Jagannatha Vijayananda、Seth Ajay、Nakagawa Atsuhiro、Yoshida Masahiro、Tominaga Teiji
  • Journal Title: Interdisciplinary Neurosurgery Volume: 29 Pages: 101560-101560
  • DOI: 10.1016/j.inat.2022.101560
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Detecting time-evolving phenotypic components of adverse reactions against BNT162b2 SARS-CoV-2 vaccine via non-negative tensor factorization (2022)
  • Author(s): Ikeda Kei、Nakada Taka-Aki、Kageyama Takahiro、Tanaka Shigeru、Yoshida Naoki、Ishikawa Tetsuo、Goshima Yuki、Otaki Natsuko、Iwami Shingo、Shimamura Teppei、Taniguchi Toshibumi、Igari Hidetoshi、Hanaoka Hideki、Yokote Koutaro、Tsuyuzaki Koki、Nakajima Hiroshi、Kawakami Eiryo
  • Journal Title: iScience Volume: 25 Issue: 10 Pages: 105237-105237
  • DOI: 10.1016/j.isci.2022.105237
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Proteogenomic landscape and clinical characterization of GH-producing pituitary adenomas/somatotroph pituitary neuroendocrine tumors (2022)
  • Author(s): Yamato A,Nagano H,Gao Y,Matsuda T,Hashimoto N,Nakayama A,Yamagata K,Yokoyama M,Gong Y,Shi X,Zhahara N,Kono T,Taki Y,Furuki N,Nishimura M,Horiguchi K,Iwadate Y,Fukuyo M,Rahmutulla B,Kaneda A,Hasegawa Y,Kawashima Y,Ohara O,Ishikawa T,Kawakami E,Nakamura Y,Inoshita N,Yamada S,Fukuhara N,Nishioka H,Tanaka T
  • Journal Title: Communications Biology Volume: 5 Issue: 1 Pages: 1304-1304
  • DOI: 10.1038/s42003-022-04272-1
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Statistical Analysis of Mortality Rates of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Patients in Japan Across the 4C Mortality Score Risk Groups, Age Groups, and Epidemiological Waves: A Report From the Nationwide COVID-19 Cohort (2022)
  • Author(s): Baba Hiroaki、Ikumi Saori、Aoyama Shotaro、Ishikawa Tetsuo、Asai Yusuke、Matsunaga Nobuaki、Ohmagari Norio、Kanamori Hajime、Tokuda Koichi、Ueda Takuya、Kawakami Eiryo
  • Journal Title: Open Forum Infectious Diseases Volume: 10 Issue: 1
  • DOI: 10.1093/ofid/ofac638
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] インフォベイランスで感染症の多様性とダイナミクスを読み解く (2022)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Volume: 8
  • Pages: 2102
  • DOI: 10.18958/7061-00001-0000202-00
• [Journal Article] データ駆動型医科学による疾患予防,治療選択,予後予測 (2022)
  • Author(s): 大矢めぐみ, 華井明子, 石川哲朗, 川上英良
  • Journal Title: Precision Medicine Volume: 5(12) Pages: 1092-1095
• [Journal Article] 生活習慣病研究におけるAI・データサイエンス (2021)
  • Author(s): 川上英良, 石川哲朗
  • Journal Title: 医学のあゆみ Volume: 278(5) Pages: 521-526
• [Journal Article] AIを用いた定量的かつ動的な転倒転落リスクの検出 (2021)
  • Author(s): 園部真也, 門脇水樹, 石川哲朗, 高屋英知, 菅原寛子, 中川敦寛, 植田琢也, 川上英良, 田畑雅央, 冨永悌二
  • Journal Title: 医療の質・安全学会誌 Volume: 16(Supplement) Pages: 230-230
• [Journal Article] 人工知能（AI）と予防医学への応用 (2021)
  • Author(s): 川上英良, 石川哲朗, 大矢めぐみ
  • Journal Title: 産業衛生学雑誌 Volume: 63巻臨時増刊号 Pages: 161-161
• [Presentation] Prediction of oral food challenge outcome using machine learning methods (2025)
  • Author(s): Tomoyuki Arima, Taku Hirose, Junna Oba, Tetsuo Ishikawa, Yosuke Ichigi, Miyu Ono, Mayuko Gondo, Kazuya Sugita, Takahiro Nishida, Rei Kanai, Fumiko Iwai, Yu Kuwabara, Mizuho Nagao, Etsuhisa Takahashi, Hiroshi Kido, Kazuhiro Sakurada, Takao Fujisawa
  • Organizer: 2025 AAAAI (American Academy of Allergy, Asthma & Immunology) / WAO (World Allergy Organization) Joint Congress
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 生成AIとVision AIによるアトピー性皮膚炎顔画像の生成と自動匿名化の有効性検証 (2025)
  • Author(s): 芦崎晃一, 西田駿史, 盛文香, 石川哲朗, 中西未来子, 比護勝哉, 江口有, 浅岡冬馬, 田中弘紀, 平野弘紀, 川上英良, 桜田一洋
  • Organizer: 電子情報通信学会 ヘルスケア・医療情報通信技術研究会（MICT）
• [Presentation] 羅生門集合におけるモデル多様性がアンサンブル学習に及ぼす影響の可視化 (2025)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 令和６年度ワークショップ 「異分野融合研究による各種課題解決に向けて」
  • Invited
• [Presentation] 小児の睡眠ダイナミクス：日内・日間変動の包括的分析 (2024)
  • Author(s): 小口真司, 石川哲朗, 華井明子, 加藤大吾, 川上英良
  • Organizer: 第127回日本小児科学会学術集会
• [Presentation] Comprehensive collection of unmet needs in atopic dermatitis patients utilizing clustering, machine learning, and natural language processing analysis (2024)
  • Author(s): Takeya Adachi, Akihiro Miyagawa, Masakazu Hirota, Satoru Yonekura, Yasushi Ogawa, Masaki Futamura, Ryotaro Ako, Saeko Nakajima, Takenori Inomata, Tetsuo Ishikawa, Yasutsugu Akasaki, Norito Katoh
  • Organizer: Korean Academy of Asthma, Allergy and Clinical Immunology (KAAACI) Congress 2024
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Stratification and Prediction of Time-evolving Long COVID Symptoms in Luxembourgish Inhabitants (2024)
  • Author(s): Piyapong Khumrin, Tetsuo Ishikawa, Jochen Ohnmach, Soumyabrata Ghosh, Eiryo Kawakami, Venkata P. Satagopam
  • Organizer: 8th International Conference on Medical Health Informatics (ICMHI 2024)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 健康医療データの可視化による状態識別と状態遷移モデル～健康状態や疾患をデータ駆動的に見える化する威力 (2024)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: The 188th Scienc-ome
  • Invited
• [Presentation] アトピー性皮膚炎外用薬デルゴシチニブとジファミラストの症状改善因子の説明可能AIによる解析 (2024)
  • Author(s): 石川哲朗, 芦崎晃一, 野村有子
  • Organizer: 第123回日本皮膚科学会総会
• [Presentation] アトピー性皮膚炎に対する新規外用薬の使い分けを支援する医療AI構築 (2024)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 令和６年度ワークショップ 「異分野融合研究による各種課題解決に向けて」
  • Invited
• [Presentation] ELUCIDATING SYNERGISTIC RISK FACTORS AMONG COMORBIDITY COMBINATIONS FOR NEPHROTIC SYNDROME BASED ON TIME SERIES STATISTICAL EVALUATION (2024)
  • Author(s): Katsuyuki Chida, Tetsuo Ishikawa, Akiko Hanai, Ayaka Haanoe, Yusuke Kashiwagi, Hiroto Hatakeyama, Eiryo Kawakami
  • Organizer: 39th Japanese Society for the Study of Xenobiotics (JSSX) and 26th North American Meeting of International Society for the Study of Xenobiotics (ISSX)
• [Presentation] Paediatric Sleep Dynamics: A Comprehensive Analysis of Diurnal and Day Variations Using Unsupervised Machine Learning (2024)
  • Author(s): Shinji Oguchi, Tetsuo Ishikawa, Akiko Hanai, Daigo Kato, Shoji Itakura, Akiko Okuno, Motonobu Watanabe, Seiichi Morokuma, Yukihiko Konishi, Yuzo Kitadai, Yoshiyuki Kasahara, Yoshitaka Kimura, Haruta Mogami, Kazuhiro Sakurada, Eiryo Kawakami
  • Organizer: 27th Congress of the European Sleep Research
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 大規模レセプトデータを用いた併存疾患組合せの時系列統計評価法に関する検討：ネフローゼ症候群 (2024)
  • Author(s): 千田克幸, 石川哲朗, 華井明子, 花之枝彩香, 柏木佑介, 畠山浩人, 川上英良
  • Organizer: 第18回次世代を担う若手のための医療薬科学シンポジウム
• [Presentation] Exploring how the brain-gut axis is affected by personality traits, eating habits, and meditation practices (2024)
  • Author(s): Momoka Ishii, Tetsuo Ishikawa, Yoshi Tamori, Ken Mogi
  • Organizer: Neuroscience 2024
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Evaluation of Sleep Deviations in Children with Developmental Disorders Using AI (2024)
  • Author(s): Shinji Oguchi, Tetsuo Ishikawa, Akiko Hanai, Daigo Kato, Shoji Itakura, Akiko Okuno, Motonobu Watanabe, Seiichi Morokouma, Yukihiko Konishi, Yuzo Kitadai, Yoshiyuki Kasahara, Haruta Mogami, Kazuhiro Sakurada, Eiryo Kawakami
  • Organizer: 10th Congress of the European Academy of Paediatric Societies (EAPS 2024)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 可視化を通じた健康・疾患状態の多様性の理解 (2024)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: データサイエンスと生命医科学研究のフロンティア
  • Invited
• [Presentation] Time-series application of a multiple statistical test to uncover risk factors among comorbidity combinations for nephrotic syndrome using a large claims database (2024)
  • Author(s): Katsuyuki Chida, Tetsuo Ishikawa, Akiko Hanai, Ayaka Hananoe, Yusuke Kashiwagi, Hiroto Hatakeyama, Eiryo Kawakami
  • Organizer: 1st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024),
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Machine Learning to Predict the Risk of Incident Diabetic macular edema Among Patients With Diabetes (2024)
  • Author(s): Yusuke Kashiwagi, Katsuyuki Chida, Tetsuo Ishikawa, Akiko Hanai, Ayaka Hananoe, Yusuke Kashiwagi, Hiroto Hatakeyama, Eiryo Kawakami
  • Organizer: st Asia & Pacific Bioinformatics Joint Conference (APBJC2024)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 臨床医がAI技術を理解する意義 (2024)
  • Author(s): 園部真也, 新妻邦泰, 永井新, 竹内洋平, 田宮元, 岩﨑淳也, 宮内誠, 小林智哉, 髙屋英知, 川上英良, 石川哲朗, 遠藤英徳
  • Organizer: 第40回日本脳神経血管内治療学会学術集会（JSNET2024）
• [Presentation] データ駆動型機械学習アプローチによる加齢関連遺伝子の包括的探索と可視化 (2024)
  • Author(s): 遠藤博貴, 石川哲朗, 早野元詞
  • Organizer: 第47回日本分子生物学会年会
• [Presentation] Application of machine learning in clustering and prediction models for recurrence in fertility-sparing therapy for endometrial cancer and atypical endometrial hyperplasia (2024)
  • Author(s): Tomomi Sakamaki, Junna Oba, Tetsuo Ishikawa, Tomohiro Tamura, Kensuke Sakai, Tatsuyuki Chiyoda, Kazuhiro Sakurada, Wataru Yamagami
  • Organizer: Asian Society of Gynecologic Oncology (ASGO) Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Neuroanatomical Subtypes Indicate Treatment Resistance in Schizophrenia (2024)
  • Author(s): Takahashi K, Hondo N, Honda S, Ishikawa T, Noda Y, Tsugawa S, Rubio J, Iwata Y, Tarumi R, Ogyu K, Remington G, Onaya M, Ueno F, Koreki A, Torres-Carmona E, Mar W, Koizumi T, Kato H, Kusudo K, de Luca V, Gerretsen P, Uchida H, Mimura M, Graff-Guerrero A, Nakajima S
  • Organizer: 63rd Annual Meeting of the American College of Neuropsychopharmacology (ACNP)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 凝固波形におけるDOACs低濃度を予測する指標の探索（凝固線溶検査部会多施設共同研究） (2024)
  • Author(s): 嶋﨑悠斗, 山崎昌子, 川上英良, 石川哲朗, 近藤真樹, 北川一夫, 藤森祐多, 涌井昌俊, 家子正裕, 橋口照人
  • Organizer: 第18回日本血栓止血学会学術標準化委員会シンポジウム
• [Presentation] 機械学習を用いた実験パイプライン構築のオートメーション化 (2024)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 第８回理論免疫学ワークショップ
  • Invited
• [Presentation] 医療データから予測モデルを構築する際のインスタンス重要度のインフルエンス (2024)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 令和５年度ワークショップ 「異分野融合研究による各種課題解決に向けて」
  • Invited
• [Presentation] 手持ち細隙灯顕微鏡で撮像した眼球結膜動画から貧血判定を行う深層学習システムの開発 (2023)
  • Author(s): 中原楊,丹治信,清水映輔,石川敬規,縣直道,中山慎太郎,平山雅敏,横山諒一,石川哲朗,桜田一洋,根岸一乃
  • Organizer: 第127回日本眼科学会総会
• [Presentation] An interpretable machine learning framework for monitoring and stratifying the time-varying prognostic risk of diseases (2023)
  • Author(s): Megumi Oya,Tetsuo Ishikawa,Masahiro Shinoda,Koichi Ashizaki,Shinichiro Ota,Kazuhiro Sakurada,Eiryo Kawakami,Masaharu Shinkai
  • Organizer: 6th Workshop on Virus Dynamics
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 生成AIを用いたハイブリッド学習プロセスの効率化 (2023)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 令和５年度ワークショップ「異分野融合研究による各種課題解決に向けて」
  • Invited
• [Presentation] 併存疾患の時系列統計評価に基づく腎疾患の相乗的危険因子の解明: ネフローゼ症候 (2023)
  • Author(s): 千田克幸,石川哲朗,華井明子,花之枝彩香,柏木佑介,川上英良
  • Organizer: 17回次世代を担う若手のための医療薬科学シンポジウム
• [Presentation] 健康医療データへのエネルギー地形解析の応用 (2023)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 2023年度日本数理生物学会年会
  • Invited
• [Presentation] 情報提供ツールとしてのGenerative Artificial Intelligenceの有用性の検討 (2023)
  • Author(s): 華井明子,石川哲朗,川内 翔一朗,飯田 裕太,川上英良
  • Organizer: 第36回日本サイコオンコロジー学会総会
• [Presentation] Initial screening and dynamic risk assessment of COVID-19 prognosis using an interpretable machine learning framework (2023)
  • Author(s): Megumi Oya,Tetsuo Ishikawa,Masahiro Shinoda,Koichi Ashizaki,Shinichiro Ota,Kazuhiro Sakurada,Eiryo Kawakami,Masaharu Shinkai
  • Organizer: A*STAR RIKEN Joint Workshop
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 併存疾患の時系列統計評価に基づくネフローゼ症候群の相乗的危険因子の解明 (2023)
  • Author(s): 千田克幸, 石川哲朗, 華井明子, 花之枝彩香, 柏木佑介, 佐藤潤弥, 川上英良
  • Organizer: 日本薬学会第143年会
• [Presentation] 健康・医療データの次元からひもとく (2023)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 第７回理論免疫学ワークショップ
  • Invited
• [Presentation] デュピルマブによるアトピー性皮膚炎患者の治療効果の層別化と医療AIモデルの構築 (2022)
  • Author(s): 芦崎晃一, 石川哲朗, 野村有子
  • Organizer: 第121回日本皮膚科学会総会
• [Presentation] 教師なし学習による地域クラスタリングと育児困難感との関連の解析 (2022)
  • Author(s): 華井明子, 川上英良, 石川哲朗, 加藤真奈美, 中西未来子, 藤井誠, 管生聖子, 遠藤誠之
  • Organizer: LIFE2022 第21回日本生活支援工学会大会 日本機械学会 福祉工学シンポジウム2022 第37回ライフサポート学会大会
• [Presentation] マルコフ決定過程とクラスタリングを用いた患者集団ごとに最適な治療法の予測 (2022)
  • Author(s): 神前政智, 石川哲朗, 大矢めぐみ, 古関恵太, 我妻叶梧, 川上英良
  • Organizer: 東日本研究医養成コンソーシアム第12回夏のリトリート
• [Presentation] 出産前後における子育てへの心理的適応と栄養摂取状況の変化 (2022)
  • Author(s): 華井明子,石川哲朗,藤井誠,渡邊浩子,松崎政代,管生聖子,遠藤誠之,川上英良
  • Organizer: 第7回日本糖尿病・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学術集会
• [Presentation] インフォベイランスで描き出す感染症のダイナミクス (2022)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 異分野融合研究における細胞ダイバーシティの数理科学的解析に向けて
  • Invited
• [Presentation] Modeling the diversity of COVID reactivity and symptoms (2022)
  • Author(s): Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami
  • Organizer: The 8th RIKEN-KI-SciLifeLab Symposium
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 睡眠覚醒パターンの発達特性をシェイプで読み解く (2022)
  • Author(s): 石川哲朗, 華井明子, 加藤大吾, 小口真司, 川上英良
  • Organizer: 第６回理論免疫学ワークショップ
  • Invited
• [Presentation] New Analysis of Longitudinal Clinical Big Data with Artificial Intelligence -A Report from the CHART-2 Study- (2022)
  • Author(s): Takashi Shiroto, Kotaro Nochioka, Takuya Ueda, Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami, Jun Takahashi, Satoshi Miyata, Satoshi Yasuda, Hiroaki Shimokawa
  • Organizer: 第86回日本循環器学会学術集会
• [Presentation] Phenomapping for Classification in Chronic Heart Failure: From the CHART-2 AI Study (2022)
  • Author(s): Kotaro Nochioka, Satoshi Yasuda, Takuya Ueda, Taizen Tamori, Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami, Takashi Shiroto, Jun Takahashi, Satoshi Miyata, Hiroaki Shimokawa
  • Organizer: 第86回日本循環器学会学術集会
• [Presentation] Explainable machine learning (XAI) and mathematical methods in the COVID-19 prognosis and risk assessment. (2021)
  • Author(s): Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami
  • Organizer: RIKEN-Luxembourg Scientific Symposium: How to boost research collaborations through open data exchange.
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] Mathematical methods and machine learning meet real-world data to stratify patients and predict disease onset and prognosis. (2021)
  • Author(s): Tetsuo Ishikawa, Eiryo Kawakami
  • Organizer: The 44th Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] AIを用いた脳内出血後のリハビリテーション転帰予測 (2021)
  • Author(s): 園部真也, 石川哲朗, 新妻邦泰, 植田琢也, 中川敦寛, 吉田昌弘, 川上英良, 冨永悌二
  • Organizer: 第3回日本メディカルAI学会学術集会
• [Presentation] アトピー性皮膚炎におけるデュピクセント治療マネジメント ～看護師のスキルとともに～ (2021)
  • Author(s): 野村有子, 八木澤美恵, 芦崎晃一, 石川哲朗
  • Organizer: アトピー性皮膚炎マネジメントフォーラム -患者理想を実現する診療-
• [Presentation] 機械学習を用いたCOVID-19に関連するデータ分析 (2021)
  • Author(s): 石川哲朗
  • Organizer: 第５回理論免疫学ワークショップ
• [Presentation] デュピクセントを使いこなすノウハウ ～細かな手順について看護師からもお伝えします～ (2021)
  • Author(s): 野村有子, 八木澤美恵, 芦崎晃一, 石川哲朗
  • Organizer: AD management Forum ー開業医の目線からー
• [Presentation] ディープフェノタイプに基づくヒト疾患層別化と予測の未来 (2020)
  • Author(s): 川上英良, 高井佳基, 石川哲朗, 華井明子, 加藤真奈美
  • Organizer: 第93回日本生化学会大会
  • Invited
• [Presentation] エネルギーランドスケープによる糖尿病疾患発症予測 (2020)
  • Author(s): 石川哲朗, 川上英良
  • Organizer: 第93回日本生化学会大会
  • Invited
• [Presentation] 「ビッグデータ時代のAI創薬の未来」AIによるがんの層別化と予測 (2020)
  • Author(s): 川上英良, 石川哲朗, 古関恵太
  • Organizer: 第24回日本がん分子標的治療学会
  • Invited
• [Presentation] 疲労科学、健康科学、人工知能(AI)、ビッグデータの最前線 疾患と健康の層別化と予測 (2020)
  • Author(s): 川上英良, 石川哲朗, 華井明子, 高井佳基, 古関恵太
  • Organizer: 第16回日本疲労学会総会
• [Remarks] T細胞の遺伝子改変を効率的に行うための支援ツールを開発－がん免疫療法の機能強化へ応用－
  • URL: https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2023/11/22/28-154650/
• [Remarks] 予測の医学の基盤となる先駆的な物理学の理論開発－物理学とAI解析を組み合わせたハイブリッドAIの基盤
  • URL: https://www.riken.jp/press/2024/20240116_1/index.html
• [Remarks] アトピー性皮膚炎患者の顔の紅斑を治療経過で層別化 －生物学的製剤デュピルマブの治療効果の予測に成功－
  • URL: https://www.riken.jp/press/2024/20240305_2/index.html
• [Remarks] 理研、BCP、THL、AI技術を用いたCOVID19高リスク者の高精度予測に関する国際共同研究を開始
  • URL: https://www.riken.jp/pr/news/2021/20210127_2/
• [Remarks] BCP, RIKEN and THL collaborate on AI about COVID19
  • URL: https://www.bcplatforms.com/bc-platforms-riken-and-the-finnish-institute-for-health-and-welfare-thl-collaborate-on-artificial-intelligence-approach-to-identify-people-most-at-risk-of-from-covid-19/
• [Patent(Industrial Property Rights)] 疾患の臨床的転帰予測のためのシステム、プログラム、及び方法 (2022)
  • Inventor(s): 桜田一洋,川上英良,石川哲朗
  • Industrial Property Rights Holder: 桜田一洋,川上英良,石川哲朗
  • Industrial Property Rights Type: 特許
  • Industrial Property Number: 2022-009697
  • Filing Date: 2022