研究者
J-GLOBAL ID：201801015872859115   更新日: 2024年04月25日

今井 俊吾

イマイ シュンゴ | Imai Shungo
所属機関・部署：
慶應義塾大学 薬学部

慶應義塾大学 薬学部 について


職名： 専任講師
研究分野 (1件)： 医療薬学
研究キーワード (4件)： Machine Learning ,  Pharmacoepidemiology ,  Therapeutic Drug Monitoring ,  Data mining
競争的資金等の研究課題 (10件)：
  • 2023 - 2024 マスメディアの「医薬品」に関する報道が消費者(患者)におよぼす影響の評価
  • 2022 - 2024 ビッグデータと機械学習の融合による小児における副作用発現リスク推定モデルの構築
  • 2021 - 2024 オキサゾリジノン系抗MRSA薬の唾液中濃度による治療モニタリングと投与量最適化
  • 2020 - 2024 機械学習を用いた従来にない薬剤投与設計アルゴリズムの構築
  • 2021 - 2022 週刊誌等に掲載された「危ないクスリ」に関する情報の適切性評価 ~薬局薬剤師へ寄せられた患者からの反響とその対応の実態解明も含めて~
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論文 (76件)：
  • Masaki Asano, Shungo Imai, Yuri Shimizu, Hayato Kizaki, Yukiko Ito, Makoto Tsuchiya, Ryoko Kuriyama, Nao Yoshida, Masanori Shimada, Takanori Sando, et al. Factor Analysis of Patients Who Find Tablets or Capsules Difficult to Swallow Due to Their Large Size: Using the Personal Health Record Infrastructure of Electronic Medication Notebooks. Journal of medical Internet research. 2024. 26. e54645
  • Yuki Yanagisawa, Shungo Imai, Hayato Kizaki, Satoko Hori. A cross-sectional survey of hepatitis B virus screening in patients who received immunosuppressive therapy for rheumatoid arthritis in Japan. Journal of pharmaceutical health care and sciences. 2024. 10. 1. 18-18
  • Satoshi Nishioka, Satoshi Watabe, Yuki Yanagisawa, Kyoko Sayama, Hayato Kizaki, Shungo Imai, Mitsuhiro Someya, Ryoo Taniguchi, Shuntaro Yada, Eiji Aramaki, et al. Adverse Event Signal Detection Using Patients' Concerns in Pharmaceutical Care Records: Evaluation of Deep Learning Models. Journal of medical Internet research. 2024. 26. e55794
  • Atsuhito Kubota, Shungo Imai, Ryoichi Aoyagi, Wataru Murase, Masaru Terasaki, Mitsuru Sugawara, Yoh Takekuma, Hiroyuki Kojima. Immunoregulatory Effects of Elemental Diet and Its Ingredient, Tryptophan, via Activation of the Aryl Hydrocarbon Receptor in Mice. International Journal of Molecular Sciences. 2024. 25. 6. 3448
  • Satoru Mitsuboshi, Shungo Imai, Hayato Kizaki, Satoko Hori. Comparison of different sustained-release opioids and acute respiratory conditions in patients with cancer and chronic kidney disease. Pharmacotherapy. 2024. 44. 2. 122-130
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MISC (33件)：
  • 今井 俊吾. 慢性腎臓病患者に対するNSAIDs投与の考え方とその処方実態 ~患者安全のために薬剤師ができること~. Helicobacter Research. 2023. 27. 2. 55-58
  • Shimon Suzuki, Shungo Imai, Satoru Mitsuboshi, Hayato Kizaki, Masayuki Hashiguchi, Satoko Hori. Reply to: Comment: Detection of Vaccine Adverse Events Before Package Insert Revisions Using a Japanese Spontaneous Reporting System. Journal of clinical pharmacology. 2023. 63. 10. 1171-1171
  • 梨本 俊亮, 今井 俊吾, 菅原 満, 武隈 洋. 肝機能障害患者に対するボリコナゾールの初期投与設計におけるAlbumin-Bilirubinスコアの有用性検証. TDM研究. 2023. 40. 2. 175-175
  • 窪田篤人, 村瀬渉, 今井俊吾, 菅原満, 武隈洋, 小島弘幸. 成分栄養療法の制御性T細胞誘導に及ぼす抗菌薬併用の影響. 日本免疫毒性学会学術年会講演要旨集. 2023. 30th
  • 宮井 貴之, 今井 俊吾, 吉村 理恵, 柏木 仁, 佐藤 夕紀, 上野 英文, 武隈 洋, 菅原 満. 機械学習を活用した定常状態のAUC400-600mg・h/Lを目標とするバンコマイシン投与量推定モデルの構築. TDM研究. 2022. 39. 2. 128-128
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書籍 (2件)：
  • 臨床薬学テキストシリーズ 循環器/腎・泌尿器/代謝/内分泌
    中山書店 2020
  • 表解 注射薬の配合変化
    株式会社じほう 2015
講演・口頭発表等 (82件)：
  • 機械学習と医療ビッグデータを駆使したデータ駆動型臨床薬学研究の実践
    (日本薬学会第144年会 2024年度 日本薬学会奨励賞受賞講演 2024)
  • 機械学習を用いたシステマティックレビュー更新における自動文献精査モデル実装時の論文アブストラクト要素選択の重要性の検討
    (日本薬学会第144年会 2024)
  • 診療情報データベースを用いたバンコマイシンによる腎機能障害の新規予防薬の探索
    (日本薬学会第144年会 2024)
  • ソーシャルメディアへの医薬品のオーバードーズに関連した投稿の解析
    (日本薬学会第144年会 2024)
  • 医療ビックデータを用いた関節リウマチ患者におけるB型肝炎ウイルス再活性化のスクリーニング実施の実態調査
    (日本薬学会第144年会 2024)
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学歴 (2件)：
  • 2013 - 2018 北海道大学大学院 生命科学院 臨床薬学専攻(社会人博士課程)
  • - 2012 慶應義塾大学 薬学部 薬学科
学位 (1件)：
  • 博士(臨床薬学) (北海道大学)
経歴 (6件)：
  • 2023/10 - 現在 北海道大学大学院, 生命科学院 非常勤講師
  • 2022/04 - 現在 慶應義塾大学 薬学部 専任講師
  • 2022/04 - 現在 北海道大学大学院 薬学研究院 招へい教員
  • 2019/05 - 2022/03 北海道大学病院 薬剤部 診療補助従事者(兼務)
  • 2019/04 - 2022/03 北海道大学大学院 薬学研究院 助教
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委員歴 (5件)：
  • 2024/04 - 現在 日本薬学会 ファルマシアトピックス小委員会 委員
  • 2024/04 - 現在 日本薬学会医療薬科学部会 若手世話人
  • 2022/02 - 2024/01 日本薬学会 医療薬科学部会 事務局
  • 2020/07 - 2022/06 北海道TDM研究会 役員
  • 2019/04 - 2020/06 北海道TDM研究会 事務局
受賞 (25件)：
  • 2024/04 - 化学情報協会 JAICI賞
  • 2024/03 - 日本薬学会第144年会学生優秀発表賞 診療情報データベースを用いたバンコマイシンによる腎機能障害の新規予防薬の探索
  • 2024/03 - 日本薬学会第144年会学生優秀発表賞 機械学習を用いたシステマティックレビュー更新における自動文献精査モデル実装時の論文アブストラクト要素選択の重要性の検討
  • 2024/03 - 2023年度 慶應義塾大学薬学部 学部長賞(研究)
  • 2024/03 - 2024年度 日本薬学会 奨励賞 機械学習と医療ビッグデータを駆使したデータ駆動型臨床薬学研究の実践
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所属学会 (7件)：
日本臨床疫学会 ,  International Association of Therapeutic Drug Monitoring and Clinical Toxicology ,  日本化学療法学会 ,  日本TDM学会 ,  日本医薬品情報学会 ,  日本薬学会 ,  日本医療薬学会
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