基本情報

写真a

内御堂　亮(ウチミドウ　リョウ)

UCHIMIDOU Ryou


職名

大学院生
このページの先頭へ▲

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

このページの先頭へ▲

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

このページの先頭へ▲

取得学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 公衆衛生学修士  

このページの先頭へ▲

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
  • 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 医歯学系専攻 全人的医療開発学講座 生体集中管理学 大学院生
  • 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
このページの先頭へ▲

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
このページの先頭へ▲

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

このページの先頭へ▲

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
このページの先頭へ▲

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 生命、健康、医療情報学

  • 医療管理学、医療系社会学

  • 救急医学

このページの先頭へ▲
 

研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • 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

  • 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

このページの先頭へ▲

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

このページの先頭へ▲

論文・総説 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Masuda Takahiro, Nosaka Nobuyuki, Uchimido Ryo, Nagashima Michio. Use of stylet and airway management procedure in critically ill patients INTENSIVE CARE MEDICINE. 2021.07; 47 (12): 1497-1498. ( DOI )

  2. 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 )

  3. 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 )

  4. 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 )

  5. Kudo Daisuke, Goto Tadahiro, Uchimido Ryo, Hayakawa Mineji, Yamakawa Kazuma, Abe Toshikazu, Shiraishi Atsushi, Kushimoto Shigeki. Coagulation phenotypes in sepsis and effects of recombinant human thrombomodulin: an analysis of three multicentre observational studies CRITICAL CARE. 2021.03; 25 (1): ( DOI )

  6. 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 )

  7. Shimada Y, Nakasone Y, Hirabayashi K, Sakuma T, Koike H, Oguchi T, Yamashita K, Uchimido R, Moriya T, Komatsu M, Aizawa T. Development of glomerular hyperfiltration, a multiphasic phenomenon. American journal of physiology. Renal physiology. 2020.12; 319 (6): F1037-F1041. ( PubMed, DOI )

  8. Ishii Euma, Ebner Daniel K., Kimura Satoshi, Agha-Mir-Salim Louis, Uchimido Ryo, Celi Leo A.. The advent of medical artificial intelligence: lessons from the Japanese approach(和訳中) Journal of Intensive Care. 2020.05; 8 1 of 6-6 of 6. ( 医中誌 )

  9. Ishii E, Ebner DK, Kimura S, Agha-Mir-Salim L, Uchimido R, Celi LA. The advent of medical artificial intelligence: lessons from the Japanese approach. Journal of intensive care. 2020; 8 (1): 35. ( PubMed, DOI )

  10. Girkar Uma, Uchimido Ryo, Lehman Li-wei H., Szolovits Peter, Celi Leo, Weng Wei-Hung. Predicting Blood Pressure Response to Fluid Bolus Therapy Using Neural Networks with Clinical Interpretability CIRCULATION RESEARCH. 2019.08; 125

  11. Hippensteel JA, Uchimido R, Tyler PD, Burke RC, Han X, Zhang F, McMurtry SA, Colbert JF, Lindsell CJ, Angus DC, Kellum JA, Yealy DM, Linhardt RJ, Shapiro NI, Schmidt EP. Intravenous fluid resuscitation is associated with septic endothelial glycocalyx degradation. Critical care (London, England). 2019.07; 23 (1): 259. ( PubMed, DOI )

  12. Uchimido R, Schmidt EP, Shapiro NI. The glycocalyx: a novel diagnostic and therapeutic target in sepsis. Critical care (London, England). 2019.01; 23 (1): 16. ( PubMed, DOI )

  13. Mochizuki K, Mori K, Nakamura Y, Uchimido R, Kamijo H, Takeshige K, Nitta K, Imamura H. Early Changes in the Sequential Organ Failure Assessment Score Among Patients With Sepsis-Induced Disseminated Intravascular Coagulation. Clinical and applied thrombosis/hemostasis : official journal of the International Academy of Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis. 2018.12; 24 (9_suppl): 332S-339S. ( PubMed, DOI )

  14. Kondo Y, Fukuda T, Uchimido R, Hifumi T, Hayashida K. Effects of advanced life support versus basic life support on the mortality rates of patients with trauma in prehospital settings: a study protocol for a systematic review and meta-analysis. BMJ open. 2017.10; 7 (10): e016912. ( PubMed, DOI )

  15. Norisue Y, Tokuda Y, Juarez M, Uchimido R, Fujitani S, Stoeckel DA. Combined cumulative sum (CUSUM) and chronological environmental analysis as a tool to improve the learning environment for linear-probe endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) trainees: a pilot study. BMC pulmonary medicine. 2017.02; 17 (1): 32. ( PubMed, DOI )

  16. Kageyama S, Yokoo H, Tomita K, Kageyama-Yahara N, Uchimido R, Matsuda N, Yamamoto S, Hattori Y. High glucose-induced apoptosis in human coronary artery endothelial cells involves up-regulation of death receptors. Cardiovascular diabetology. 2011.08; 10 73. ( PubMed, DOI )

  17. 日下 琢雅, 野田 浩太郎, 久保 俊裕, 三島 有華, 内御堂 亮, 塩田 修玄, 増田 孝広, 野坂 宜之, 長島 道生, 山内 英雄, 重光 秀信. COVID-19におけるPAI-1上昇を考察する 日本救急医学会雑誌. 2020.11; 31 (11): 1338. ( 医中誌 )

  18. 工藤 大介, 後藤 匡啓, 内御堂 亮, 早川 峰司, 山川 一馬, 阿部 智一, 白石 淳, 久志本 成樹. 凝固マーカーによる敗血症患者phenotypingとリコンビナントトロンボモジュリンの治療効果 日本救急医学会雑誌. 2020.11; 31 (11): 872. ( 医中誌 )

  19. 久保 俊裕, 鍔田 拓那, 野田 浩太郎, 内御堂 亮, 三島 有華, 山内 英雄, 長島 道生, 重光 秀信. トシリズマブと治療域の抗凝固療法で治療した重症新型コロナウイルス感染症の一症例 日本集中治療医学会雑誌. 2020.11; 27 (6): 499-500. ( 医中誌 )

  20. 内御堂 亮, 白川 透, 長谷川 大祐. 【集中治療の今と未来】集中治療における個別化治療の未来　一人一人に最適な治療をめざす Intensivist. 2020.10; 12 (4): 806-812. ( 医中誌 )

  21. 後藤 匡啓, 工藤 大介, 内御堂 亮, 山川 一馬, 早川 峰司, 久志本 成樹, 康永 秀生. 敗血症フェノタイプとアンチトロンビン製剤の効果 日本集中治療医学会雑誌. 2020.09; 27 (Suppl.): 420. ( 医中誌 )

  22. 島田 恭輔, 中曽根 泰人, 内御堂 亮, 成澤 望, 小口 智雅, 山下 浩, 平林 和子, 小池 秀夫, 相澤 徹. 新規に診断された糖尿病におけるeGFRとその減衰率 糖尿病. 2020.08; 63 (8): 557. ( 医中誌 )

  23. 工藤 大介, 後藤 匡啓, 内御堂 亮, 山川 一馬, 早川 峰司, 久志本 成樹. DICのエビデンスの再検証　機械学習による敗血症患者phenotypingと治療効果 日本血栓止血学会誌. 2020.05; 31 (2): 170. ( 医中誌 )

  24. 内御堂 亮, 石井 充馬, 重光 秀信, 一原 直昭, 橋本 悟. 【ICUにおけるAIの将来展望】臨床研究におけるICUビッグデータと機械学習の活用とその課題 ICUとCCU. 2019.02; 43 (2): 81-88. ( 医中誌 )

▼全件表示

このページの先頭へ▲

講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Hinoshita Takuga, Noda Koutaro, Kubo Toshihiro, Mishima Yuka, Uchimido Ryo, Shiota Nobuhiro, Nosaka Nobuyuki, Masuda Takahiro, Yamanouchi Hideo, Shigemitsu Hidenobu. PAI-1 of COVID-19 patients in ICU(和訳中). 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  2. 内御堂亮、長谷川嵩矩、若林健二. 重症新型コロナウイルス肺炎死亡予測のためのICU時系列データ解析. 第４９回日本集中治療医学会学術集会 2022.03.20

  3. 大竹正紘、野坂宜之、内御堂亮、三島有華、塩田修玄、長島道生. ICU多職種回診のオンライン遠隔化は患者転帰に影響しない. 第４９回日本集中治療医学会学術集会 2022.03.20

  4. 内御堂亮. ICUデータベースの活用法―MITのやり方：人材育成やコラボレーションの場としてー. 第４９回日本集中治療医学会学術集会 2022.03.19

  5. 白坂太郎、内御堂亮、長島道生、廣瀬健、若林健二. Rapid Response Team 起動の遅れと患者予後の関係性の検討. 第４９回日本集中治療医学会学術集会 2022.03.19

  6. 野坂宜之、内御堂亮、安齋達彦、三島有華、長島道生. 我が国の集中治療室に入室する小児において痩せはICU滞在長期化の独立危険因子である. 第４９回日本集中治療医学会学術集会 2022.03.19

  7. 内御堂 亮, 長谷川 嵩矩, 三島 有華, 塩田 修玄, 丸山 史, 長島 道生, 山内 英雄, 鵜川 豊世武, 宮野 悟, 重光 秀信. 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. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  8. 廣瀬 健, 長島 道生, 山内 英雄, 丸山 史, 三島 有華, 内御堂 亮, 野坂 宣之, 山下 直美, 大友 康裕, 重光 秀信. 東京医科歯科大学病院における回診型Rapid Response Teamの試み. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  9. 工藤 大介, 後藤 匡啓, 内御堂 亮, 早川 峰司, 山川 一馬, 阿部 智一, 白石 淳, 久志本 成樹. 敗血症性DIC〜我々はこう考えこう治療している〜　凝固マーカーによる敗血症患者phenotypingとリコンビナントトロンボモジュリンの治療効果. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  10. 塩田 修玄, 三島 有華, 内御堂 亮, 増田 孝広, 野坂 宣之, 丸山 史, 長島 道生, 山内 英雄, 鵜川 豊世武, 重光 秀信. 当院ICU長期滞在患者の特徴と予後に関する検討. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  11. 野坂 宜之, 内御堂 亮, 長島 道生, 重光 秀信. 多職種回診/多職種カンファレンス/ワークシェアリングのあり方を考える　With Corona時代の多職種ICU回診　方法の改善と課題. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  12. 野田 浩太郎, 野坂 宜之, 内御堂 亮, 横田 隆徳, 重光 秀信. 体温管理療法により、けいれん重積沈静化を得たNew onset refractory status epilepticusの一例. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  13. 内御堂 亮. データAI研究の最前線. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  14. 内御堂 亮, 廣瀬 健, 長島 道生, 三島 有香, 塩田 修玄, 山内 英雄, 野坂 宣之, 日下 琢雅, 高橋 英夫, 重光 秀信. 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. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  15. 山内 英雄, 三島 有華, 野坂 宜之, 内御堂 亮, 溝江 亜紀子, 山下 直美, 長島 道生, 高橋 英夫, 大友 康裕, 重光 秀信. RRSを科学するために必要なエッセンス2(我々の施設ではRRSをこのように構築した)　Risk Assessment System(RAS)の効果と課題. 日本集中治療医学会雑誌 2021.09.01

  16. 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

  17. 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

  18. データAI研究の最前線. 2021.02.12

  19. 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

  20. 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

  21. 内御堂 亮, Shapiro Nathan. 救急医の新たなアカデミックキャリア　米国公衆衛生大学院留学は救急医の特徴的なアカデミックキャリア形成の選択肢となりうる. 日本救急医学会雑誌 2019.09.01

  22. 近藤 豊, 福田 龍将, 内御堂 亮, 柏浦 正広, 加藤 聡一郎, 一二三 亨, 林田 敬. 皆でsystematic reviewをやろう!　メタ解析論文を書こう!. 日本集中治療医学会雑誌 2019.02.01

▼全件表示

このページの先頭へ▲

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 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

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

このページの先頭へ▲

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

    -

このページの先頭へ▲