基本情報

所属
帝京大学 大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻 教授
(兼任)大学院医療データサイエンスプログラム 兼担教授
(兼任)大学院総合データ応用プログラム 兼担教授
大阪大学 キャンパスライフ健康支援センター 招へい教授
学位
博士(理学)(東京大学)

連絡先
kotokumed.teikyo-u.ac.jp
J-GLOBAL ID
201401045359101513
researchmap会員ID
B000241451

外部リンク

学歴

  2

委員歴

  30

受賞

  8

論文

  140

MISC

  111

書籍等出版物

  7

講演・口頭発表等

  108

共同研究・競争的資金等の研究課題

  15

産業財産権

  4

メディア報道

  7

その他

  7
  • 9
    2024年1月
    2024年1月31日(水)、帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻教授 古徳純一と琉球大学大学院医学研究科 循環器・腎臓・神経内科学講座教授 楠瀬賢也氏の研究グループが、診断の難しい肺高血圧症にかかわる、AIによる新たな診断アプローチを開発しました。 本研究で開発した臨床指標と心エコー図検査指標を用いたAIモデルは、非侵襲的で、従来の診断法と比較し、より迅速かつ正確に肺高血圧症のサブタイプを識別することができ、治療選択への貢献が期待されます。 本研究は、英国循環器学会(British Cardiovascular Society)の学会誌である「Heart」誌に1月31日(水)に掲載されました。 https://www.teikyo-u.ac.jp/topics/2024/0131-1
  • 31
    2023年5月
    2023年5月19日(金)、帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻教授 古徳純一が、徳島大学循環器内科講師 楠瀬賢也氏と同教授 佐田政隆氏らの研究グループとの共同研究において、胸部単純X線画像から心不全確率を算出し、専門医以上の精度で病態および予後を推定することが可能な人工知能(AI)を開発しました。胸部X線画像は健診等で広く用いられ、どの地域でも撮像可能な医療画像であることから、へき地医療や離島地域など専門医師が不在となるなど医療資源の十分でない地域での応用も期待されます。 この研究成果は国際英文誌「Frontiers in Cardiovascular Medicine」に掲載されました。 https://www.teikyo-u.ac.jp/topics/2023/0523
  • 2023年4月
    帝京大学医学部内科学講座准教授 片岡明久、大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻教授 古徳純一、医学部附属病院の常勤麻酔科医である国際教育研究所助手(当時) 栁川文香、先端総合研究機構産学連携推進センター助教 高田剛志らのグループが、構造的心疾患(SHD)治療における心エコー医と麻酔科医の放射線被ばくの実態、新開発の放射線防護板による防護効果について明らかにしました。 本研究成果は2023年3月28日(火)、1月25日(木)にそれぞれ、国際科学雑誌「Journal of the American College of Cardiology: Asia」、「Journal of Radiation Research」に掲載されました。 近年、SHDに対するカテーテル治療施行件数の飛躍的な増加に伴い、SHD治療に携わる心エコー医や麻酔科医の放射線被ばくのリスクも急増しています。特に、妊娠中の女性医師の被ばく防護は喫緊の課題ですが、従来の放射線防護板では、心エコー医や麻酔科医は使用時に防護板の横から半身を乗り出すなど無理な体勢で作業せざるを得ず、SHD治療の現場では、被ばく防護をしつつ作業性を維持できる防護板が求められていました。この問題を解決すべく、循環器内科医の片岡准教授の声掛けにより、麻酔科医の栁川助手、スーパーコンピュータによる放射線被ばくシミュレーションシステムを開発していた古徳教授、高田助教らが横断的に連携し、知見を集約することで本研究が実現しました。 SHD治療は術式によって放射線の投射方向が異なります。シミュレーションシステムの活用によって、各投射方向において経食道心エコーモニタリングをしている心エコー医が被ばくを受けやすい部位を推定し(図1A)、実際のSHD治療で、術式により心エコー医の被ばく線量が異なることを明らかにしました(図1B)。また、麻酔科医においては、被ばくを受けやすい部位や、手術室内の空間線量分布を推定することができました。また、作業のための開口部を設けた防護板を設置した際の防護効果についても、開口部の大きさを変えてシミュレーションを行うことで、開口部が小さければ、水晶体、腰部、頸部表面などへの線量は、開口部のない防護板と同程度であることを示すことができました(図2:Aは防護板を設置しない場合、Bは大きな開口部のある防護板、Cは小さな開口部を設けた防護板、Dは開口部のない防護板を設置した場合のシミュレーション結果)。 同グループは本学産学連携推進センター(センター長 中西穂高教授)と連携して、本研究結果をもとにSHD専用の放射線防護板に関する特許出願および株式会社エムエス製作所との共同製品開発を行いました。被ばく防護をしつつ作業性を維持できる防護板「FORUshield(フォルシールド)」は2022年9月より販売が開始されています。 https://www.teikyo-u.ac.jp/topics/2023/0405-4
  • 2022年2月
    帝京大学は、株式会社エムエス製作所と弁膜症や先天性心疾患、心筋症に代表される構造的心疾患(SHD)治療専用の放射線防護板を共同開発しました。 近年、SHDに対するカテーテル治療施行件数の飛躍的な増加に伴い、SHD治療に携わる心エコー医や麻酔科医の放射線被ばくのリスクも急増しています。特に、妊娠中の女性医師の被ばく防護は喫緊の課題です。放射線防護板の使用は被ばく低減に直結しますが、従来の放射線防護板では、使用時に半身を乗り出すなど無理な体勢で作業せざるを得ず、心エコー医や麻酔科医の作業性が損なわれてしまいます。SHD治療の現場では、被ばく防護をしつつ作業性を維持できる防護板が求められていました。 この度、本学医学部内科学講座講師 片岡明久を中心に、同附属病院の常勤麻酔科医である国際教育研究所助手(当時) 栁川文香による施術中の作業性の評価、同大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻教授 古徳純一と同先端総合研究機構産学連携推進センター助教 高田剛志による放射線シミュレーションといった協力体制のもと、本学産学連携推進センター(センター長 中西穂高教授)と連携してSHD専用の放射線防護板に関する特許出願および株式会社エムエス製作所との共同製品開発を行いました。 開発した放射線防護板「FORUshield(フォルシールド)」は、経食道エコープローブや呼吸器回路、輸液ラインを操作、管理するための開口部を両側に有することを特徴としており、心エコー医や麻酔科医の作業性を維持したまま両者の放射線被ばくを低減することが可能となります。さらに、現場の意見を反映し、開口部の高さは複数パターンへの変更が可能となっており、個々の体格に応じて使いやすい高さを選択できます。 本学の学部、研究科、センターが横断的に連携し、知見を集約することで発明・開発が加速され、ものづくり企業との円滑な医工連携を実現しました。 これからも本学は、社会に貢献する研究活動・産学連携を積極的に推進します。 https://www.teikyo-u.ac.jp/topics/2022/0224 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000041452.html
  • 137
    2021年3月
    帝京大学大学院・医療技術学研究科・診療放射線学専攻の古徳純一教授と弘瀬拓矢大学院生は、東京医科歯科大学・難治疾患研究所・幹細胞医学分野の難波大輔准教授の研究グループとの共同研究で、皮膚再生医療に使用される培養ヒト表皮幹細胞の新しい品質管理法を開発することに成功しました。この研究は文部科学省科学研究費補助金 (17K102319)、新学術領域研究「シンギュラリティ生物学」 (19H05418)、ならびに大川情報通信基金 (19-08)の支援のもとでおこなわれたもので、その研究成果は、国際科学誌Stem Cells(ステムセルズ)に、2021 年3 月30 日午前6 時(米国東部夏時間) にオンライン版で発表されます。
  • 108
    2020年12月
    帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻教授 古徳純一らの研究グループは、大阪大学キャンパスライフ健康支援センター特任教授 土岐博らとの共同研究(受託研究代表者:同センター長 守山敏樹)において、60 万人規模の健康診断データから自動的にデータ内に潜む因果関係を推定できる人工知能(以下、AI)を開発しました。 医療ビッグデータ解析において、今後のAI 技術応用のキーとなる研究であり、生活習慣病などさまざまな疾患を防ぐための保健指導などへのエビデンスに基づいた活用が期待されます。https://www.teikyo-u.ac.jp/topics/2020/1224
  • 103
    2020年11月
    帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻教授 古徳純一が、徳島大学病院循環器内科講師 楠瀬賢也氏、同病院教授 佐田政隆氏らの研究グループとの共同研究において、胸部単純X線画像から肺高血圧症を検知し、予後を推定する人工知能(AI)を開発しました。循環器画像領域における今後のAI技術応用の研究として、新型コロナウイルス感染症など肺高血圧症を誘発するさまざまな疾患への応用も期待されます。 https://www.teikyo-u.ac.jp/topics/2020/1118