基本情報

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内御堂 亮(ウチミドウ リョウ)

UCHIMIDOU Ryou


職名

大学院生

出身学校 【 表示 / 非表示

  • 富山医科薬科大学  医学部  医学科  卒業

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • ハーバード公衆衛生大学院  修士課程  2019年03月  修了

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 公衆衛生学修士  

経歴(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2020年04月
    -
    現在
    東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 医歯学専攻 全人的医療開発学講座 生体集中管理学分野 大学院生

経歴(学外) 【 表示 / 非表示

  • 2016年07月
    -
    2020年03月
    ベスイスラエルディーコネスメディカルセンタ− 救急科 クリニカル・リサーチフェロー

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 日本救急医学会

  • 日本集中治療医学会

委員歴 【 表示 / 非表示

  • 日本集中治療医学会 JIPAD事業ワーキンググループ メンバー
  • ICU AI プロジェクト ワーキンググループ メンバー

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 生命・健康・医療情報学

  • 疫学・予防医学

  • 救急医学

 

研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 経時的遺伝子発現解析を用いた敗血症性免疫抑制の病態解明

  • メタボロミクスによる COVID-19 の重症病態のメカニズムの解明

  • AIテクノロジーと微小循環イメージングの融合による次世代画像モニタリング技術の開発

競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 経時的遺伝子発現解析を用いた敗血症慢性重症経過の病態解明と予測モデル構築

    文部科学省/日本学術振興会

論文・総説 【 表示 / 非表示

  • Masuda Takahiro, Uchimido Ryo, Nosaka Nobuyuki, Akiyama Hiroko, Kamisato Ayako, Yoshida Masayuki. Concerns in Methodology for Self-Administered Questionnaire Needs for Involvement of Social Scientists CHEST. 2021.07; 160 (1): E92-E93. ( DOI )

  • Masuda Takahiro, Nosaka Nobuyuki, Uchimido Ryo, Nagashima Michio. Use of stylet and airway management procedure in critically ill patients INTENSIVE CARE MEDICINE. 2021.07; ( DOI )

  • Endo Hideki, Ohbe Hiroyuki, Kumasawa Junji, Uchino Shigehiko, Hashimoto Satoru, Aoki Yoshitaka, Asaga Takehiko, Hashiba Eiji, Hatakeyama Junji, Hayakawa Katsura, Ichihara Nao, Irie Hiromasa, Kawasaki Tatsuya, Kurosawa Hiroshi, Nakamura Tomoyuki, Okamoto Hiroshi, Shigemitsu Hidenobu, Takaki Shunsuke, Takimoto Kohei, Uchida Masatoshi, Uchimido Ryo, Miyata Hiroaki. Conventional risk prediction models fail to accurately predict mortality risk among patients with coronavirus disease 2019 in intensive care units: a difficult time to assess clinical severity and quality of care JOURNAL OF INTENSIVE CARE. 2021.06; 9 (1): ( DOI )

  • Endo Hideki, Ohbe Hiroyuki, Kumasawa Junji, Uchino Shigehiko, Hashimoto Satoru, Aoki Yoshitaka, Asaga Takehiko, Hashiba Eiji, Hatakeyama Junji, Hayakawa Katsura, Ichihara Nao, Irie Hiromasa, Kawasaki Tatsuya, Kurosawa Hiroshi, Nakamura Tomoyuki, Okamoto Hiroshi, Shigemitsu Hidenobu, Takaki Shunsuke, Takimoto Kohei, Uchida Masatoshi, Uchimido Ryo, Miyata Hiroaki. Conventional risk prediction models fail to accurately predict mortality risk among patients with coronavirus disease 2019 in intensive care units: a difficult time to assess clinical severity and quality of care(和訳中) Journal of Intensive Care. 2021.06; 9 1 of 4-4 of 4. ( 医中誌 )

  • Kondo Yutaka, Fukuda Tatsuma, Uchimido Ryo, Kashiura Masahiro, Kato Soichiro, Sekiguchi Hiroshi, Zamami Yoshito, Hifumi Toru, Hayashida Kei. Advanced Life Support vs. Basic Life Support for Patients With Trauma in Prehospital Settings: A Systematic Review and Meta-Analysis FRONTIERS IN MEDICINE. 2021.03; 8 ( DOI )

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講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • 今目の前で生まれているデータを活かせ! 〜臨床にも研究にも役に立つ、重症部門システムデータの利活用実践例とその未来〜. 2021.06.12

  • 機械学習を用いた重症新型コロナウィルス肺炎における死亡予測モデル作成の試み. 2021.02.12

  • データAI研究の最前線. 2021.02.12

  • デジタルデータベースは臨床研究を活性化させる -Rapid Response System データベース構築の取り組み-. 2021.02.12

  • 内御堂 亮, Shapiro Nathan. ERから臨床研究を発信する ERは病院全体の臨床研究促進の場として機能できる可能性がある 米国臨床研究留学の経験から. 日本救急医学会雑誌 2019.09.01

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受賞学術賞 【 表示 / 非表示

  • 第3回MD-DSC機械学習コンペティション 第1位,2021年01月

  • 第3回MD-DSC機械学習コンペティション アイデア賞 第2位,⽂部科学省「データ関連⼈材育成プログラム」 『医療・創薬 データサイエンスコンソーシアム』,2021年01月

その他業績 【 表示 / 非表示

  • 東京医科歯科大学と HMT が共同研究契約締結~メタボロミクスによる COVID-19 の重症病態のメカニズムの解明~,2021年06月

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