教授　大江和彦　(Kazuhiko Ohe, M.D., Ph.D. )

現職

• 医学系研究科　社会医学専攻　医療情報学分野　教授
• 医学系研究科　公共健康医学専攻　医療情報システム学分野　教授
• 医学系研究科　健康科学・看護学専攻　保健医療情報学分野　教授（兼担）
• 医学部附属病院企画情報運営部　部長（兼務）（2015.1〜2023.3）
• 医学部附属病院病歴管理部　部長（兼務）（2017.9.13〜2023.3）
• 医学系研究科・医学部附属病院　健康と医学の博物館館長（兼務）（2011.1〜）
• 医学部附属病院　病院長補佐（併任）（2019.4〜2023.3）
• 順天堂大学　客員教授（2016.4〜）

専門領域

• 医学医療における以下の研究（人工知能システム、知識表現と知識処理、オントロジー、自然言語処理）
• 医療情報の標準化
• 医療情報システム、医療情報の統合化処理、臨床研究における医療情報技術基盤研究
• 臨床医学およびゲノムデータベースの構築とその活用

学会活動等

• 日本医療情報学会　代表理事･学会長（2016.6.4〜2019.6)
• 日本医療情報学会評議員(1997.11〜)、幹事(1997.11〜2000.11)、理事(2000.11〜2013.6)、副会長(2010.7〜2013.6)、常任幹事(2013.7〜2016.6)、評議員･理事(2016.6〜2019.6）、評議員･常任幹事(2019.6〜)
• 日本医療情報学会標準策定・維持管理部会部会長(2011〜2016.6)
• 日本医療情報学会
  課題研究会　医療情報システム間通信規約研究会代表幹事(〜1997.6)
  課題研究会　MML/MERIT-9研究会代表幹事(1997〜99)
  課題研究会　医療情報システムモデリング研究会代表幹事(1999〜2003)
  課題研究会　医療オントロジー・用語・言語・知識処理研究会代表幹事(2007〜10)
  課題研究会　医学・医療における知識と言語表現処理研究会代表幹事(2011〜15)
  課題研究会　医用知能情報学研究会代表幹事(2015.7〜2019.6)
  課題研究会　次世代健康医療記録システム共通プラットフォーム研究会代表幹事(2018.11〜2022.3)
  課題研究会　NeXEHRS研究会(2022.4-2025.3)
• 人工知能学会　医用人工知能研究会　幹事(2015.7〜)
• 日本医療情報学会、情報処理学会、人工知能学会、日本医療・病院管理学会、米国医療情報学会、看護理工学学会などの会員

社会活動

• 2001.5〜05.7　医療情報標準化推進協議会(HELICS)設立代表・会長
• 2007〜　厚生労働省政策統括官室　保健医療情報標準化会議　座長
• 2011〜　厚生労働省 厚生労働統計の整備に関する検討会　構成員
• 2013〜2019　厚生労働省 医療情報データベース基盤整備事業(MID-NET)推進検討会 座長
• 2015.4.1〜2018　内閣官房 健康・医療戦略室　次世代医療ICT基盤協議会構成員、同WG-A座長、同WG-B構成員
• 2015.7.1〜2021.6　日本医学会連合社会部会理事、日本医学会幹事
• 2021.7〜　日本医学会医学用語管理委員会委員長
• 2019.9〜　NeXEHRSコンソーシアム（2022.9から一般社団法人NeXEHRS）設立代表・会長・代表理事
• これまでに、厚生労働省　医療情報データベースの運営等に関する検討会構成員、厚生労働省　医療情報データベースの利活用に関する有識者会議構成員などを担当。

受賞

• 1986　 日本医療情報学会研究奨励賞
• 1994　 日本医療情報学会研究奨励賞

趣味

• 皆既日食旅行（10勝3敗）、食べ歩き、釣り（海・船）、流星彗星観望

資格・学位

• 医師免許、医学博士
• 社会医学専門医・指導医（社会医学系専門医協会）
• 旧通産省第１種情報処理技術者、第１種小型船舶免許、普通自動車免許

連絡先

• ohe-office＠adm.h.u-tokyo.ac.jp （＠を半角に変更してください）
• 〒113-8655 東京都文京区本郷7-3-1 東大病院企画情報運営部内
• 電話 03-5800-6427 (ダイアルイン)

略歴

• 昭和 34（1959）年大阪生まれ
• 昭和 59（1984）年 3月31日         東京大学医学部医学科卒業
  昭和 59（1984）年 6月1日         東京大学医学部附属病院研修医（外科、麻酔科）
  昭和 60（1985）年 6月1日         新潟県佐度郡（現佐渡市）佐和田病院　医師（昭61年3月31日まで）
  昭和 61（1986）年 4月1日         東京大学大学院医学博士課程（第一基礎医学　医療情報学）入学
  平成 元 （1989）年 8月31日      同上退学（助手採用のため）
  平成 元 （1989）年 9月1日        東京大学医学部附属病院中央医療情報部 助手
  平成  2（1990） 年  6月1日        東京大学医学部 講師　 （附属病院中央医療情報部）
  平成  6（1994） 年 11月1日        東京大学医学部 助教授 （附属病院中央医療情報部）
  平成  9（1997） 年  4月1日        東京大学大学院医学系研究科社会医学専攻医療情報経済学分野教授（平成26年度より分野名変更：医療情報学分野）
  医学部附属病院中央医療情報部長併任（平成15年4月改組により現在は企画情報運営部（平成25年３月まで））
  平成15（2003）年  4月1日          東京大学医学部附属病院　副病院長（平成17年3月まで）
  平成16（2004）年  4月1日          東京大学総長補佐（平成17年３月まで）
  平成19（2007）年  4月1日          東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻医療情報システム学教授（併任）現在に至る
  平成19（2007）年  4月1日          東京大学医学部附属図書館長（併任）（平成25年３月まで）
  平成20（2008）年 1月1日          東京大学医学部附属病院パブリック・リレーションセンター長（併任）（平成25年３月まで）
  平成23（2011）年  1月  　　　東京大学医学部・医学部附属病院　健康と医学の博物館館長（併任）現在に至る
  平成27（2015）年 1月1日          東京大学医学部附属病院企画情報運営部 部長（併任）（2023年3月まで）
  平成27（2015）年 4月1日          東京大学　総長特任補佐（併任）（平成31年３月まで）
  平成29（2017）年 9月13日          パブリック・リレーションセンター長（併任）（平成30年３月まで）
  平成29（2017）年 9月13日          東京大学医学部附属病院病歴管理部長（併任）（2023年3月まで）
  平成31（2019）年 4月1日          東京大学医学部附属病院　病院長補佐（併任）（2023年3月まで）

専門領域に関連する実務的業績

• 病名とコードの標準化の実現と普及推進

２００１年　レセプト用傷病マスターとICD10対応標準病名マスターの統合版の構築を企画・主導し、現在まで１５年間にわたり年４回の継続的メンテナンスを関連団体とともに実施してきた。これが、現在のナショナルレセプトデータベースをはじめ、電子レセプト、電子カルテのほとんど全てにおいて、標準化された病名、コード、ICD10分類コードが使用されている標準基盤となっている。
[資料]　ICD10対応標準病名マスター作成１０周年記念シンポジウム（2011.10.21）大江和彦 病名の標準コードの意義と標準病名マスターの今後．
他の関連論文等

• 特定健診・保健指導の電子データ形式の策定

２００８年度に開始された国の特定健診・保健指導プログラムで使用されている特定健診・保健指導の実施データの電子データ形式をHL7CDAに準拠した形式で策定（H18-19 年度厚生労働科学研究分担研究者）し、ソフトウエア、仕様書等とともに公開して普及させた。これにより特定健診・保健指導データが全国統一された電子データ形式で収集され、現在のナショナルレセプトデータベースにおいて特定健診・保健指導データが蓄積できている必須の技術基盤となっている。

[論文] 1.大江和彦: 特定健診・特定保健指導 データの電子化と標準化の役割, 日本臨床66(7)1423-1433,2008.
2. H Hoshimoto, Y S. Nittami, Y Konishi, M Ohbayashi, E Murakami, T Kubodera, H Watanabe, I Yamaguchi, K Tanaka, K Miyo, R Yamamoto, K Ohe: Nationwide Standard Electronic Health-Document-Exchange based on HL7CDA-Rel.2 in the New National Health-Checkup-Program for Preventing Metabolic Syndrome in Japan ,Proceedings of MEDINFO 2007, 2007.

• 医療情報標準化推進協議会HELICSの設立と医療情報標準規格

国内の主要な医療情報標準化団体に対して医療情報標準化推進協議会HELICSの設立を呼びかけ、 ２００１年に医療情報システム開発センター、日本医学放射線学会、日本医療情報学会、日本画像医療システム工業会、日本放射線技術学会、保健医療福祉情報システム工業会が参加する協議会として設立し、初代会長を２００５年まで４年間勤めた。その後、現在まで厚労省保健医療情報標準化会議議長として国内の医療情報標準化規格の認定プロセスの策定を取りまとめ、これが2010年からの厚労省医療情報標準規格の制定につながっている。

最近の研究業績

== 2023==

<原著論文／原著相当国際学会発表論文>

1. Ohkuma K, Sawada M, Aihara M, Doi S, Sekine R, Usami S, Ohe K, Kubota N,Yamauchi T. Impact of the COVID-19 pandemic on the glycemic control in peoplewith diabetes mellitus: A retrospective cohort study. J Diabetes Investig. 2023Apr 28. doi: 10.1111/jdi.14021. Epub ahead of print. PMID: 37118898.
2. Kage H, Shinozaki-Ushiku A, Ishigaki K, Sato Y, Tanabe M, Tanaka S, TanikawaM, Watanabe K, Kato S, Akagi K, Uchino K, Mitani K, Takahashi S, Miura Y, IkedaS, Kojima Y, Watanabe K, Mochizuki H, Yamaguchi H, Kawazoe Y, Kashiwabara K,Kohsaka S, Tatsuno K, Ushiku T, Ohe K, Yatomi Y, Seto Y, Aburatani H, Mano H,Miyagawa K, Oda K. Clinical utility of Todai OncoPanel in the setting ofapproved comprehensive cancer genomic profiling tests in Japan. Cancer Sci. 2023Apr;114(4):1710-1717. doi: 10.1111/cas.15717. Epub 2023 Jan 17. PMID: 36601953;PMCID: PMC10067384.
3. Sawada M, Ohkuma K, Aihara M, Doi S, Sekine R, Kaneko T, Iimuro S, Ichi I,Usami S, Ohe K, Yamauchi T, Kubota N. Impact of the COVID-19 pandemic on theglycemic control, eating habits, and body compositions of people with diabetesmellitus: A retrospective longitudinal observational study. J Diabetes Investig.2023 Feb;14(2):321-328. doi: 10.1111/jdi.13934. Epub 2022 Nov 8. PMID: 36346131;PMCID: PMC9878046.

<学会発表>

== 2022==

<原著論文／原著相当国際学会発表論文>

1. Kawai Y, Waki K, Yamaguchi S, Shibuta T, Miyake K, Kimura S, Toyooka T,Nakajima R, Uneda K, Wakui H, Tamura K, Nangaku M, Ohe K. The Use of Informationand Communication Technology-Based Self-management System DialBeticsLite inTreating Abdominal Obesity in Japanese Office Workers: Prospective Single-ArmPilot Intervention Study. JMIR Diabetes. 2022 Nov 28;7(4):e40366. doi:10.2196/40366. PMID: 36441577; PMCID: PMC9745649.
2. Kawazoe Y, Shimamoto K, Yamaguchi R, Nakamura I, Yoneda K, Shinohara E,Shintani-Domoto Y, Ushiku T, Tsukamoto T, Ohe K. Computational Pipeline forGlomerular Segmentation and Association of the Quantified Regions with Prognosisof Kidney Function in IgA Nephropathy. Diagnostics (Basel). 2022 Nov25;12(12):2955. doi: 10.3390/diagnostics12122955. PMID: 36552963; PMCID:PMC9776670.
3. Hayakawa J, Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Pathway importance by graphconvolutional network and Shapley additive explanations in gene expressionphenotype of diffuse large B-cell lymphoma. PLoS One. 2022 Jun24;17(6):e0269570. doi: 10.1371/journal.pone.0269570. PMID: 35749395; PMCID:PMC9231717.
4. Kondo M, Okitsu T, Waki K, Yamauchi T, Nangaku M, Ohe K. Effect ofInformation and Communication Technology-Based Self-management SystemDialBeticsLite on Treating Abdominal Obesity in the Specific Health Guidance inJapan: Randomized Controlled Trial. JMIR Form Res. 2022 Mar 24;6(3):e33852. doi:10.2196/33852. PMID: 35323122; PMCID: PMC8990341.

<学会発表>

<講演>

1. 大江 和彦. 医療リアルワールドデータの活用.日本集中治療医学会雑誌,29巻Suppl.1,250(2022.11)
2. 大江 和彦. DXがもたらす医療とその展望.Cardiovascular Anesthesia,26巻Suppl.,72(2022.09)
3. 大江 和彦. AIと内科診療 AI技術の発展と医療への応用.日本内科学会雑誌,111巻9号,1765-1769(2022.09)
4. 大江 和彦. ICTとAIがもたらすDX時代の近未来.日本周産期・新生児医学会雑誌,58巻Suppl.1,89(2022.06)
5. 大江 和彦. オンライン診療 現状と展望.日本消化管学会雑誌,6巻Suppl.,74(2022.01)
6. 大江 和彦.AIと内科診療 AI技術の発展と医療への応用.日本内科学会雑誌,111巻臨増,115(2022.02)

<解説>

1. 大江 和彦. 医療のDXに向けた情報の標準化FHIR.臨床評価,50巻2号,239-251(2022.10)

== 2021==

<原著論文／原著相当国際学会発表論文>

1. Sankoda A, Waki K, Yamaguchi S, Mieno M, Nangaku M, Yamauchi T, Ohe K. Effectof Digital Health Among People With Type 2 Diabetes Mellitus During the COVID-19Pandemic in Japan. J Diabetes Sci Technol. 2022 Jan;16(1):256-258. doi:10.1177/19322968211050040. Epub 2021 Oct 9. PMID: 34632810; PMCID: PMC8875050.
2. Kawazoe Y, Shibata D, Shinohara E, Aramaki E, Ohe K. A clinical specific BERTdeveloped using a huge Japanese clinical text corpus. PLoS One. 2021 Nov9;16(11):e0259763. doi: 10.1371/journal.pone.0259763. PMID: 34752490; PMCID:PMC8577751.
3. Nagasu H, Yano Y, Kanegae H, Heerspink HJL, Nangaku M, Hirakawa Y, SugawaraY, Nakagawa N, Tani Y, Wada J, Sugiyama H, Tsuruya K, Nakano T, Maruyama S, WadaT, Yamagata K, Narita I, Tamura K, Yanagita M, Terada Y, Shigematsu T, Sofue T,Ito T, Okada H, Nakashima N, Kataoka H, Ohe K, Okada M, Itano S, Nishiyama A,Kanda E, Ueki K, Kashihara N. Kidney Outcomes Associated With SGLT2 InhibitorsVersus Other Glucose-Lowering Drugs in Real-world Clinical Practice: The JapanChronic Kidney Disease Database. Diabetes Care. 2021 Nov;44(11):2542-2551. doi:10.2337/dc21-1081. Epub 2021 Sep 30. PMID: 34593566; PMCID: PMC8546274.
4. Kawai Y, Sankoda A, Waki K, Miyake K, Hayashi A, Mieno M, Wakui H, TsurutaniY, Saito J, Hirawa N, Yamakawa T, Komiya S, Isogawa A, Satoh S, Minami T, OsadaU, Iwamoto T, Takano T, Terauchi Y, Tamura K, Yamauchi T, Kadowaki T, Nangaku M,Kashihara N, Ohe K. Efficacy of the Self-management Support System DialBetesPlusfor Diabetic Kidney Disease: Protocol for a Randomized Controlled Trial. JMIRRes Protoc. 2021 Aug 17;10(8):e31061. doi: 10.2196/31061. PMID: 34402802; PMCID:PMC8408755.
5. Nakagami G, Yokota S, Kitamura A, Takahashi T, Morita K, Noguchi H, Ohe K,Sanada H. Supervised machine learning-based prediction for in-hospital pressureinjury development using electronic health records: A retrospectiveobservational cohort study in a university hospital in Japan. Int J Nurs Stud.2021 Jul;119:103932. doi: 10.1016/j.ijnurstu.2021.103932. Epub 2021 Mar 26.PMID: 33975074.
6. Aoki M, Yokota S, Kagawa R, Shinohara E, Imai T, Ohe K. Automatic Classification of Electronic Nursing Narrative Records Based on Japanese Standard Terminology for Nursing. Comput Inform Nurs. 2021 May 12;39(11):828-834. doi: 10.1097/CIN.0000000000000725. PMID: 33990502.
7. Ma X, Imai T, Shinohara E, Kasai S, Kato K, Kagawa R, Ohe K. EHR2CCAS: A framework for mapping EHR to disease knowledge presenting causal chain of disorders – chronic kidney disease example. Journal of Biomedical Informatics. 2021;115: 10369. doi: 10.1016/j.jbi.2021.103692
8. Seki T, Kawazoe Y, Ohe K. Machine learning-based prediction of in-hospital mortality using admission laboratory data: A retrospective, single-site study using electronic health record data. PLoS ONE. 2021;16(2): e0246640. doi: 10.1371/journal.pone.0246640.

＜学会発表＞

＜講演＞

== 2020==

<原著論文／原著相当国際学会発表論文>

1. Ryohei Yamaguchi , Yoshimasa Kawazoe, Kiminori Shimamoto, Emiko Shinohara, Tatsuo Tsukamoto, Yukako Shintani-Domoto, Hajime Nagasu Hiroshi Uozaki, Tetsuo Ushiku, Masaomi Nangaku, Naoki Kashihara, Akira Shimizu, Michio Nagata, Kazuhiko Ohe,Glomerular Classification Using Convolutional Neural Networks Based on Defined Annotation Criteria and Concordance Evaluation Among Clinicians.Kidney Int Rep.2020 Dec 13;6(3):716-726. doi: 10.1016/j.ekir.2020.11.037. eCollection 2021 Mar.PMID: 33732986
2. Sofue T, Nakagawa N, Kanda E, Nagasu H, Matsushita K, Nangaku M, Maruyama S, Wada T, Terada Y, Yamagata K, Narita I, Yanagita M, Sugiyama H, Shigematsu T, Ito T, Tamura K, Isaka Y, Okada H, Tsuruya K, Yokoyama H, Nakashima N, Kataoka H, Ohe K, Okada M, Kashihara N.Prevalence of anemia in patients with chronic kidney disease in Japan: A nationwide, cross-sectional cohort study using data from the Japan Chronic Kidney Disease Database (J-CKD-DB).PLoS One. 2020 Jul 20;15(7):e0236132. doi: 10.1371/journal.pone.0236132. eCollection 2020.PMID: 32687544
3. Sofue T, Nakagawa N, Kanda E, Nagasu H, Matsushita K, Nangaku M, Maruyama S, Wada T, Terada Y, Yamagata K, Narita I, Yanagita M, Sugiyama H, Shigematsu T, Ito T, Tamura K, Isaka Y, Okada H, Tsuruya K, Yokoyama H, Nakashima N, Kataoka H, Ohe K, Okada M, Kashihara N.Prevalences of hyperuricemia and electrolyte abnormalities in patients with chronic kidney disease in Japan: A nationwide, cross-sectional cohort study using data from the Japan Chronic Kidney Disease Database (J-CKD-DB).PLoS One. 2020 Oct 15;15(10):e0240402. doi: 10.1371/journal.pone.0240402. eCollection 2020.PMID: 33057377
4. Waki K, Sankoda A, Amano S, Ogawa M, Ohe K.Responding to COVID-19: Agile Use of Information Technology to Serve Patients With Diabetes.,J Diabetes Sci Technol. 2020 Jul;14(4):807-808. doi: 10.1177/1932296820932154. Epub 2020 Jun 1.PMID: 32482091
5. Kenya Sakka, Kotaro Nakayama, Nisei Kimura, Taiki Inoue, Yusuke Iwasawa, Ryohei Yamaguchi, Yoshimasa Kawazoe, Kazuhiko Ohe, Yutaka Matsuo Character-level Japanese Text Generation with Attention Mechanism for Chest Radiography Diagnosis AAAI Workshop on Artificial Intelligence, February 7-8, 2020, New York, USA.,arXiv:2004.13846
   
6. Nakagawa N, Sofue T, Kanda E, Nagasu H, Matsushita K, Nangaku M, Maruyama S, Wada T, Terada Y, Yamagata K, Narita I, Yanagita M, Sugiyama H, Shigematsu T, Ito T, Tamura K, Isaka Y, Okada H, Tsuruya K, Yokoyama H, Nakashima N, Kataoka H, Ohe K, Okada M, Kashihara N. J-CKD-DB: a nationwide multicentre electronic health record-based chronic kidney disease database in Japan. Sci Rep. 2020 Apr 30;10(1):7351. doi: 10.1038/s41598-020-64123-z. PMID: 32355258
7. Mitani T, Doi S, Yokota S, Imai T, Ohe K. Highly accurate and explainable detection of specimen mix-up using a machine learning model. Clin Chem Lab Med. 2020 Feb 25;58(3):375-383. doi: 10.1515/cclm-2019-0534. PMID: 32031970

<和文論文（解説等）2020>

1. 大江和彦:【Digital Hypertension】リアルワールド医療データの利活用-多施設からの電子カルテ. Medical Science Digest (1347-4340)47巻1号 Page13-16(2021.01)(解説)
2. 大江和彦:次世代健康医療記録システムの共通ICTプラットフォーム構想. 医学のあゆみ (0039-2359)274巻9号 Page798-803(2020.08)
3. 永島 里美, 大江和彦:GS1基準医薬品コード統合共通マスター(G-DUSマスター)の整備と活用. 医療情報学 (0289-8055)39巻4号 Page205-216(2020.04)

<国内学会発表 2020>

1. 中川直樹,…,大江和彦,et.al.: J-CKD-DBから見えてきた日本の腎臓病の実態.第40回医療情報学連合大会 40th JCMI(Nov., 2020)浜松Web, 医療情報学,40(Suppl.), 2020,152-154.
2. 高野 良治, 宮本 青, 石井 雅通, 石浦 浩之, 辻 省次, 大江 和彦:臨床ゲノム情報を活用した診断支援システムの要素技術の検討.医療情報学 (0289-8055)40巻2号 Page83-95(2020.11)
3. 関倫久,永島里美,大江和彦: 臨床研究用データリソースの品質管理. 第40回医療情報学連合大会 40th JCMI(Nov., 2020)浜松Web, 医療情報学,40(Suppl.), 2020,351-353.
4. 仲上 豪二朗,横田 慎一郎,北村 言,高橋 聡明,森田 光治良,野口 博史,大江 和彦,真田 弘美. 教師あり機械学習による褥瘡発生予測手法の検討 電子カルテデータを用いたレトロスペクティブコホート研究.日本創傷治癒学会プログラム・抄録集50回,78, (2020.11)
5. 土井 俊祐,佐藤 陽水,大江 和彦.国立大学病院遠隔バックアップシステム(THE GEMINI PROJECT)のシステム更新と新機能.医療情報学連合大会論文集,40回,841-842(2020.11)
6. <講演>
7. 河添 悦昌,大江和彦:医療分野におけるICT/AI技術の活用と課題.日本小児感染症学会総会・学術集会プログラム・抄録集 52回 Page60(2020.11)(会議録)
8. 大江和彦:医療と医学研究へのAI活用の動向と展望. 移植 (0578-7947)55巻総会臨時 Page140(2020.10)(会議録)
9. 大江和彦:健康医療福祉データを総合的に記録できる次世代電子カルテのあり方. 日本医療マネジメント学会雑誌 (1881-2503)21巻Suppl. Page132(2020.10)
10. 大江和彦:ICT、ビッグデータを活用した循環器診療の次のステージ.日本循環器学会学術集会抄録集 84回 Page シンポジウム26-1(2020.07)

== 2019==

<原著論文／原著相当国際学会発表論文>

1. Yamaguchi M, Inomata S, Harada S, Matsuzaki Y, Kawaguchi M, Ujibe M, Kishiba M, Fujimura Y, Kimura M, Murata K, Nakashima N, Nakayama M, Ohe K, Orii T, Sueoka E, Suzuki T, Yokoi H, Takahashi F, Uyama Y. Establishment of the MID-NET® medical information database network as a reliable and valuable database for drug safety assessments in Japan. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2019 Oct;28(10):1395-1404. doi: 10.1002/pds.4879. Epub 2019 Aug 29. PMID: 31464008
2. Sakurai R, Ohe K. Effects of Computerized Guideline-Oriented Clinical Decision Support System on Antithrombotic Therapy in Patients with Atrial Fibrillation: A Systematic Review and Meta-Analysis. Stud Health Technol Inform. 2019 Aug 21;264:768-772. doi: 10.3233/SHTI190327 PMID: 31438028
3. Fukuma N, Hasumi E, Fujiu K, Waki K, Toyooka T, Komuro I, Ohe K. Feasibility of a T-Shirt-Type Wearable Electrocardiography Monitor for Detection of Covert Atrial Fibrillation in Young Healthy Adults. Sci Rep. 2019 Aug 13;9(1):11768. doi: 10.1038/s41598-019-48267-1. PMID: 31409855
4. Imatoh T, Sai K, Takeyama M, Segawa K, Yamashita T, Nakashima N, Kataoka Y, Yokoi H, Hiramatsu T, Ohe K, Kimura M, Hori K, Kawakami J, Saito Y. Evaluating the impact of regulatory action on denosumab-induced hypocalcaemia in Japan. J Clin Pharm Ther. 2019 Oct;44(5):788-795. doi: 10.1111/jcpt.13004. Epub 2019 Jul 7. PMID: 31282013
5. Kawaguchi H, Koike S, Ohe K. Facility and Regional Factors Associated With the New Adoption of Electronic Medical Records in Japan: Nationwide Longitudinal Observational Study. JMIR Med Inform. 2019 Jun 14;7(2):e14026. doi: 10.2196/14026. PMID: 31199307
6. Nakashima N, Noda M, Ueki K, Koga T, Hayashi M, Yamazaki K, Nakagami T, Ohara M, Gochi A, Matsumura Y, Kimura M, Ohe K, Kang D, Toya Y, Yamagata K, Yokote K, Ikeda S, Mitsutake N, Yamamoto R, Tanizawa Y. Recommended configuration for personal health records by standardized data item sets for diabetes mellitus and associated chronic diseases: a report from a collaborative initiative by six Japanese associations. Diabetol Int. 2019 Apr 25;10(2):85-92. doi: 10.1007/s13340-019-00389-7. eCollection 2019 Apr. PMID: 31139526
7. Kaori Yamada Maori Itoh Yoshiaki Fujimura Michio Kimura Koichiro Murata Naoki Nakashima Masaharu Nakayama Kazuhiko Ohe Takao Orii Eizaburo Sueoka Takahiro Suzuki Hideto Yokoi Chieko Ishiguro Yoshiaki Uyama on behalf of MID‐NET project group: The utilization and challenges of Japan’s MID‐NET® medical information database network in postmarketing drug safety assessments: A summary of pilot pharmacoepidemiological studies. Pharmacoepidemiology and Drug Safety 28(5),601-608,May 2019. doi: 10.1002/pds.4777,PMID: 30945387
8. Hayakawa M, Imai T, Kawazoe Y, Kozaki K, Ohe K. Auto-Generated Physiological Chain Data for an Ontological Framework for Pharmacology and Mechanism of Action to Determine Suspected Drugs in Cases of Dysuria. Drug Safety. 2019,42  doi: 10.1007/s40264-019-00833-2
9. Kagawa R, Shinohara E, Imai T, Kawazoe Y, Ohe K. Bias of Inaccurate Disease Mentions in Electronic Health Record-based Phenotyping. International journal of medical informatics. 2019;124: 90-96. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2018.12.004. Epub 2018 Dec 13. PMID: 30784432
10. Nakashima N, Noda M, Ueki K, Koga T, Hayashi M, Yamazaki K, Nakagami T, Ohara M, Gochi A, Matsumura Y, Kimura M, Ohe K, Kang D, Toya Y, Yamagata K, Yokote K, Ikeda S, Mitsutake N, Yamamoto R, Tanizawa Y.: Recommended configuration for personal health records by standardized data item sets for diabetes mellitus and associated chronic diseases: A report from Collaborative Initiative by six Japanese Associations.J Diabetes Investig. 2019 May;10(3):868-875. doi: 10.1111/jdi.13043. Epub 2019 Apr 25.PMID: 31020808
11. Yamaguchi S, Waki K, Nannya Y, Nangaku M, Kadowaki T, Ohe K.: Usage Patterns of GlucoNote, a Self-Management Smartphone App, Based on ResearchKit for Patients With Type 2 Diabetes and Prediabetes.JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Apr 24;7(4):e13204. doi: 10.2196/13204.PMID: 31017586
12. Yamada K, Itoh M, Fujimura Y, Kimura M, Murata K, Nakashima N, Nakayama M, Ohe K, Orii T, Sueoka E, Suzuki T, Yokoi H, Ishiguro C, Uyama Y; MID-NET® project group.: The utilization and challenges of Japan’s MID-NET® medical information database network in postmarketing drug safety assessments: A summary of pilot pharmacoepidemiological studies.Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2019 May;28(5):601-608. doi: 10.1002/pds.4777. Epub 2019 Apr 3. PMID: 30945387
13. Matoba T, Kohro T, Fujita H, Nakayama M, Kiyosue A, Miyamoto Y, Nishimura K, Hashimoto H, Antoku Y, Nakashima N, Ohe K, Ogawa H, Tsutsui H, Nagai R.: Architecture of the Japan Ischemic Heart Disease Multimodal Prospective Data Acquisition for Precision Treatment (J-IMPACT) System. Int Heart J. 2019 Mar 20;60(2):264-270. doi: 10.1536/ihj.18-113. Epub 2019 Feb 22. PMID: 30799376

<和文論文（解説等）2019>

1. 大江 和彦 AIとビッグデータのための医療情報の標準化 医療機器学(1882-4978)89巻6号 Page545-551(2019.12)  DOI：4286/jjmi.89.545
2. 大江 和彦 医療情報のフロンティア　医療連携と医療情報活用の現場で感じる法的制約 医事法学(0912-7194)34巻 Page108-116(2019.08) 解説
3. 山口 亮平, 河添 悦昌, 大江 和彦 Deep Learningによる糸球体画像自動分類の課題と可能性 腎と透析(0385-2156)87巻4号 Page655-659(2019.10)  解説
4. 永島里美,大江和彦,医療用医薬品のコード体系の現状とそれにもとづく GS1 バーコード利用方法—GS1 基準医薬品コード統合共通マスター（G-DUS マスター）の整備と活用—, 医療情報学,39(4):205-216,2019.

<国内学会発表 2019>

1. 早川 仁, 関 倫久, 河添 悦昌, 大江 和彦 パスウェイデータベースを利用したグラフ畳み込み深層学習による悪性腫瘍の診断分類性能の検討 医療情報学連合大会論文集(1347-8508)39回 Page352(2019.11)
2. 横田 慎一郎, 仲上 豪二朗, 森田 光治良, 小柳 礼恵, 北村 言, 高橋 聡明, 真田 弘美, 大江 和彦 看護基礎情報を用いた褥瘡発生予測モデルの開発実験 医療情報学連合大会論文集(1347-8508),第39回 Page345(2019.11) , 国内, 口頭
3. 篠原 恵美子, 河添 悦昌, 今井 健, 大江 和彦 医学用語抽出のための文字列類似度 医療情報学連合大会論文集(1347-8508) 第39回 Page303(2019.11) , 国内, 口頭
4. 関 倫久, 河添 悦昌, 大江 和彦 SS-MIX2標準化ストレージを用いた入院後の死亡退院リスク予測モデルの開発 医療情報学連合大会論文集(1347-8508) 第39回 Page249(2019.11) , 国内, 口頭
5. 脇 嘉代, 南学 正臣, 大江 和彦 糖尿病腎症に対する自己管理支援ICTシステムの有効性に関するランダム化比較試験 医療情報学連合大会論文集(1347-8508) 第39回 Page142(2019.11) , 国内, 口頭
6. 大江 和彦 AI・IoT時代におけるこれからの診療情報記録のあり方 日本クリニカルパス学会誌(2187-6592)21巻4号 Page269(2019.12) 会議録, 国内, 口頭
7. 大江 和彦 AIが医療を変えるか　診断から経過予測まで 日本透析医学会雑誌(1340-3451)52巻1 Page287(2019.05) 会議録, 国内, 口頭
8. 平野 良真, 山口 聡子, 脇 嘉代, 木村 慶彦, 陳 惠一, 南谷 泰仁, 大江 和彦 生活習慣病患者のPHR利用意向に関する調査 糖尿病(0021-437X)62巻1 Page S-329(2019.04) 会議録, 国内, 口頭

== 2018==

<原著論文／原著相当国際学会発表論文>

1. Kawaguchi H, Koike S, Sakurai R, Ohe K.: Association between number of institutions with coronary computed tomography angiography and regional mortality ratio of acute myocardial infarction: a nationwide ecological study using a spatial Bayesian model. Int J Health Geogr. 2018 May 21;17(1):13. doi: 10.1186/s12942-018-0133-0. PMID: 29784002
2. Yokota S, Tomotaki A, Mohri O, Endo M, Ohe K. Evaluating the Effectiveness of a Fall Risk Screening Tool Implemented in an Electronic Medical Record System. Journal of nursing care quality 33(4) E1-E6 2018年10月
3. Kiyoyuki Chinzei, Akinobu Shimizu, Kensaku Mori, Kanako Harada, Hideaki Takeda, Makoto Hashizume, Mayumi Ishizuka, Nobumasa Kato, Ryuzo Kawamori, Shunei Kyo, Kyosuke Nagata, Takashi Yamane, Ichiro Sakuma, Kazuhiko Ohe, Mamoru Mitsuishi: Regulatory Science on AI-based Medical Devices and Systems, Adv Biomed Eng., 7: 118–123, 2018., DOI:10.14326/abe.7.118.
4. Yokota S, Shinohara E, Ohe K. Can Staff Distinguish Falls: Experimental Hypothesis Verification Using Japanese Incident Reports and Natural Language Processing. Studies in Health Technology and Informatics. 2018;250: 159-163. (14th International Congress on Nursing Informatics: NI2018, Guadalajara, Mexico. 2018/06/06-08)
5. Kawaguchi H, Koike S, Ohe K. Regional differences in electronic medical record adoption in Japan: A nationwide longitudinal ecological study. International Journal of Medical Informatics. 2018;115. 114-119.
6. Yamamoto-Honda R, Takahashi Y, Mori Y, Yamashita S, Yoshida Y, Kawazu S, Iwamoto Y, Kajio H, Yanai H, Mishima S, Handa N, Shimokawa K, Yoshida A, Watanabe H, Ohe K, Shimbo T, Noda M.: Changes in Antidiabetic Drug Prescription and Glycemic Control Trends in Elderly Patients with Type 2 Diabetes Mellitus from 2005-2013: An Analysis of the National Center Diabetes Database (NCDD-03). Intern Med. 2018 May 1;57(9):1229-1240. doi: 10.2169/internalmedicine.9481-17. Epub 2017 Dec 27. PMID: 29279487
7. Y Kawazoe, K Shimamoto, R Yamaguchi, Y Shintani-Domoto, H Uozaki, M Fukayama, K Ohe: Faster R-CNN-BasedGlomerular Detection inMultistainedHuman WholeSlideImages. J. Imaging 2018,4,91; doi:10.3390/imaging4070091

<和文論文（解説等）2018>

1. 大江和彦: AI と医療　概論,病理と臨床,Vol.35(4), 370-374, 2018.04.

<国内学会発表 2018>

1. 山口亮平,河添 悦昌,嶋本公徳,堂本裕加子,宇於崎宏,清水章,長田道夫,大江和彦: AI による画像診断に向けた、腎病理糸球体画像の所見一致度の評価. 第38回医療情報学連合大会 38th JCMI(2018.11.25)論文集, 760-765.
2. 青木美和,横田慎一郎,篠原恵美子,今井健,大江和彦: 看護実践用語標準マスターを基にした形態素解析用辞書を用いた 看護記録の分析に関する検討. 第38回医療情報学連合大会 38th JCMI(2018.11.24)論文集, 506-507.
3. 高野 良治,宮本 青,北島 正人,赤堀 光希,石浦 浩之,辻 省次,大江 和彦: ゲノム医療の実装に向けた診断支援ユーザーインターフェースと情報基盤の検討. 第38回医療情報学連合大会 38th JCMI(2018.11.24)論文集, 1130-1132.(poster)
4. 久保 晴輝,井田 有亮,大江 和彦: 頭痛問診情報の対話型収集システムのプロトタイプ開発. 第38回医療情報学連合大会 38th JCMI(2018.11.24)論文集, 1066-1068.(poster)
5. 山下英俊,倉沢央,河添悦昌,大江和彦: 入院レセプトの主傷病名推定に有効な説明変数の検討. 第38回医療情報学連合大会 38th JCMI(2018.11.23)論文集, 404-411.
6. 青木美和 ,横田慎一郎,篠原恵美子, 今井健,大江和彦. 看護実践用語標準マスターを基にした形態素解析用辞書の検討. 第19回日本医療情報学会看護学術大会論文集. 2018: 127-130. 第19回日本医療情報学会看護学術大会. 高知. 2018年7月.

== 2017==

1. Ma X, Imai T, Shinohara E, Sakurai R, Kozaki K, Ohe K.: A Semi-Automatic Framework to Identify Abnormal States in EHR Narratives. Stud Health Technol Inform. 2017;245:910-914. PMID: 29295232
2. Iwai S, Kawazoe Y, Imai T, Ohe K.: Effects of Implementing a Tree Model of Diagnosis into a Bayesian Diagnostic Inference System. Stud Health Technol Inform. 2017;245:882-886. PMID: 29295226
3. Kagawa R, Kawazoe Y, Shinohara E, Imai T, Ohe K.: The Impact of “Possible Patients” on Phenotyping Algorithms: Electronic Phenotype Algorithms Can Only Be Reproduced by Sharing Detailed Annotation Criteria. Stud Health Technol Inform. 2017;245:432-436. PMID: 29295131
4. Watanabe H, Kimura M, Ohe K. Survey on Usage of Medical Referral Information in Japanese Physicians. Healthc Inform Res. 2017 Apr;23(2):126-134.
5. Yokota S, Endo M, Ohe K. Establishing a classification system for high fall risk among inpatients using support vector machines. Comput Inform Nurs. 2017 Aug;35(8):408-416.
6. Hayashi A, Yamaguchi S, Waki K, Fujiu K, Hanafusa N, Nishi T, Tomita H, Kobayashi H, Fujita H, Kadowaki T, Nangaku M, Ohe K.: Testing the Feasibility and Usability of a Novel Smartphone-Based Self-Management Support System for Dialysis Patients: A Pilot Study. JMIR Res Protoc. 2017 Apr 20;6(4):e63. doi: 10.2196/resprot.7105.
7. Shibuta T, Waki K, Tomizawa N, Igarashi A, Yamamoto-Mitani N, Yamaguchi S, Fujita H. Kimura S, Fujiu K, Waki H, Izumida Y, Sasako T, Kobayashi M, Suzuki R, Yamauchi T, Kadowaki T, Ohe K.: Willingness of patients with diabetes to use an ICT-based self-management tool: a cross-sectional study. BMJ Open Diabetes Res Care. 2017 Feb 7;5(1):e000322. doi: 10.1136/bmjdrc-2016-000322. eCollection 2017.
8. Takehiro Sugiyama, Kengo Miyo, Tetsuro Tsujimoto, Ryota Kominami, Hiroshi Ohtsu, Mitsuru Ohsugi, Kayo Waki, Takashi Noguchi, Kazuhiko Ohe, Takashi Kadowaki, Masato Kasuga, Kohjiro Ueki, Hiroshi Kajio : Design of and rationale for the Japan Diabetes compREhensive database project based on an Advanced electronic Medical record System (J-DREAMS),Diabetology International, 27.06.2017 accepted

== 2016 ==

1. Yamaguchi S, Waki K, Tomizawa N, Waki H, Nannya Y, Nangaku M, Kadowaki T, Ohe K.:Previous dropout from diabetic care as a predictor of patients’ willingness to use mobile applications for self-management: A cross-sectional study.J Diabetes Investig. 2016 Dec 24. doi: 10.1111/jdi.12613. [Epub ahead of print]
2. Kagawa R, Kawazoe Y, Ida Y, Shinohara E, Tanaka K, Imai T, Ohe K.: Development of Type 2 Diabetes Mellitus Phenotyping Framework Using Expert Knowledge and Machine Learning Approach. J Diabetes Sci Technol. 2016 Dec 7. pii: 1932296816681584. [Epub ahead of print]
3. Takeshi Imai, Emiko Shinohara, Masayuki Kajino, Ryota Sakurai, Kazuhiko Ohe, Kouji Kozaki, Riichiro Mizoguchi. An Ontological Framework for Representing Topological Information in Human Anatomy.In Proc. of the 5th Internatinal Conference on Biomedical Ontology (ICBO-BioCreative 2016),CEUR-ws.org Vol. 1747, IT506,Corvallis, Oregon, USA, Aug. 1-4, 2016.
4. Kawazoe Y, Imai T, Ohe K. :A Querying Method over RDF-ized Health Level Seven v2.5 Messages Using Life Science Knowledge Resources, JMIR Med Inform 2016;4(2)
5. 山縣友紀, 古崎晃司, 今井 健, 大江和彦, 溝口理一郎. 疾患知識統合に向けた異常状態オントロジーのLinked Data化. 人工知能学会論文誌 31(1):pp.LOD-A_1-15, 2016.
6. 篠原恵美子,今井 健,大江 和彦, 身体部位表現と解剖オントロジーのマッピングに関する基礎的検討, 医療情報学,35(6): 275-282, 2016.
7. Kurasawa H, Hayashi K, Fujino A, Takasugi K, Haga T, Waki K, Noguchi T, Ohe K. Machine-Learning-Based Prediction of a Missed Scheduled Clinical Appointment by Patients With Diabetes. J Diabetes Sci Technol May 2016 10(3): 730-6.
8. Yokota S, Ohe K. Construction and evaluation of FiND, a fall risk prediction model of inpatients from nursing data. Japan Journal of Nursing Science. 2016; 13(2): 247–255.  doi:10.1111/jjns.12103

== 2015 ==

1. Waki K, Fujiu K, Hayashi A, Kimura S, Kobayashi H, Nangaku M, Kadowaki T, Ohe K. DialBetics: Smartphone-Based Self-Management for Type 2 Diabetes Patients on Insulin Injections. J Diabetes Sci Technol. In press. Letter to the Editor.
2. Kato S, Waki K, Nakamura S, Osada S, Kobayashi H, Fujita H, Kadowaki T,
   Ohe K. Validating the use of photos to measure dietary intake—the method used by DialBetics, a smartphone-based self-management system for diabetes patients. Diabetology International. In press
3. Waki K, Aizawa K, Kato S, Fujita H, Lee H, Kobayashi H, Ogawa M, Mouri K, Kadowaki T, Ohe K. DialBetics With a Multimedia Food Recording Tool, FoodLog: Smartphone-Based Self-Management for Type 2 Diabetes.
   J Diabetes Sci Technol. 2015 May; 9 (3): 534-40.
4. Kozaki K, Yamagata Y, Mizogucih R, Imai T and Ohe K. Disease Compass-Navigation System for Disease Knowledge based on Ontology and Linked Data Techniques. In Proc. of the 4th Internatinal Conference on Biomedical Ontology (ICBO 2015),Lisbon,Portugal,pp.77-81, July 27-30,2015.

== 2014 ==

1. Yamagata Y, Kozaki K, Imai T, Ohe K, Mizoguchi R.:An ontological modeling approach for abnormal states and its application in the medical domain.,J Biomed Semantics. 2014;5:23.
2. Waki K, Fujita H, Uchimura Y, Omae K, Aramaki E, Kato S, Lee H, Kobayashi H, Kadowaki T, Ohe K.:DialBetics: A Novel Smartphone-based Self-management Support System for Type 2 Diabetes Patients.,J Diabetes Sci Technol. 2014 Mar 13;8(2):209-215.
3. Hanatani T, Sai K, Tohkin M, Segawa K, Antoku Y, Nakashima N, Yokoi H, Ohe K, Kimura M, Hori K, Kawakami J, Saito Y.:Evaluation of two Japanese regulatory actions using medical information databases: a ‘Dear Doctor’ letter to restrict oseltamivir use in teenagers, and label change caution against co-administration of omeprazole with clopidogrel.,J Clin Pharm Ther. 2014 Aug;39(4):361-7.
4. Sumitani M, Yasunaga H, Uchida K, Horiguchi H, Nakamura M, Ohe K, Fushimi K, Matsuda S, Yamada Y.:Perioperative factors affecting the occurrence of acute complex regional pain syndrome following limb bone fracture surgery: data from the Japanese Diagnosis Procedure Combination database.,Rheumatology (Oxford). 2014 Jul;53(7):1186-93.
5. Chikuda H, Yasunaga H, Takeshita K, Horiguchi H, Kawaguchi H, Ohe K, Fushimi K, Tanaka S.:Mortality and morbidity after high-dose methylprednisolone treatment in patients with acute cervical spinal cord injury: a propensity-matched analysis using a nationwide administrative database.,Emerg Med J. 2014 Mar;31(3):201-6.
6. 山縣友紀, 古崎晃司, 今井 健, 大江和彦, 溝口理一郎. 疾患における異常状態オントロジーの構築. 医療情報学34(3), pp.101-117, 2014.

== 2013 ==

1. Ogura K, Yasunaga H, Horiguchi H, Ohe K, Shinoda Y, Tanaka S, Kawano H.:Impact of hospital volume on postoperative complications and in-hospital mortality after musculoskeletal tumor surgery: analysis of a national administrative database.,J Bone Joint Surg Am. 2013 Sep 18;95(18):1684-91.
2. Yoshida Y, Imai T, Ohe K.:The trends in EMR and CPOE adoption in Japan under the national strategy.,Int J Med Inform. 2013 Oct;82(10):1004-11.
3. Kawazoe Y, Miyo K, Kurahashi I, Sakurai R, Ohe K.:Prediction-based threshold for medication alert.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:229-33.
4. Imai T, Hayakawa M, Ohe K.:Development of description framework of pharmacodynamics ontology and its application to possible drug-drug interaction reasoning.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:567-71.
5. Yamagata Y, Kou H, Kozaki K, Mizoguchi R, Imai T, Ohe K.:Ontological Model of Abnormal States and its Application in the Medical Domain. ICBO2013(Montreal, Canada), 22-27,ICBO2013(Montreal, Canada), 22-27
6. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Fujimura T, Nishimatsu H, Kume H, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K, Homma Y.:Is mechanical bowel preparation in laparoscopic radical prostatectomy beneficial? An analysis of a Japanese national database.,BJU Int. 2013 Jul;112(2):E76-81.
7. Ogura K, Yasunaga H, Horiguchi H, Ohe K, Kawano H.:Incidence and risk factors for pulmonary embolism after primary musculoskeletal tumor surgery.,Clin Orthop Relat Res. 2013 Oct;471(10):3310-6.
8. Kohro T, Yamazaki T, Sato H, Harada K, Ohe K, Komuro I, Nagai R.:Trends in antidiabetic prescription patterns in Japan from 2005 to 2011.,Int Heart J. 2013;54(2):93-7.
9. Hayakawa M, Uchimura Y, Omae K, Waki K, Fujita H, Ohe K.:A smartphone-based medication self-management system with realtime medication monitoring.,Appl Clin Inform. 2013 Jan 30;4(1):37-52.
10. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Fujimura T, Nishimatsu H, Kume H, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K, Homma Y.:Longer operative time is associated with higher risk of severe complications after percutaneous nephrolithotomy: analysis of 1511 cases from a Japanese nationwide database.,Int J Urol. 2013 Dec;20(12):1193-8.
11. Nakamura M, Yasunaga H, Haraguchi T, Ando S, Sugihara T, Horiguchi H, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K.:Length of mechanical restraint following haloperidol injections versus oral atypical antipsychotics for the initial treatment of acute schizophrenia: a propensity-matched analysis from the Japanese diagnosis procedure combination database.,Psychiatry Res. 2013 Oct 30;209(3):412-6.
12. Fukuda T, Yasunaga H, Horiguchi H, Ohe K, Fushimi K, Matsubara T, Yahagi N.:Health care costs related to out-of-hospital cardiopulmonary arrest in Japan.,Resuscitation. 2013 Jul;84(7):964-9.
13. Takeuchi I, Fujita H, Ohe K, Imaki R, Sato N, Soma K, Niwano S, Izumi T.:Initial experience of mobile cloud ECG system contributing to the shortening of door to balloon time in an acute myocardial infarction patient.,Int Heart J. 2013;54(1):45-7.
14. Kohro T, Yamazaki T, Sato H, Ohe K, Nagai R.:The impact of a change in hypertension management guidelines on diuretic use in Japan: trends in antihypertensive drug prescriptions from 2005 to 2011.,Hypertens Res. 2013 Jun;36(6):559-63.
15. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Tsuru N, Ihara H, Fujimura T, Nishimatsu H, Ohe K, Fushimi K, Homma Y.:Comparisons of perioperative outcomes and costs between open and laparoscopic radical prostatectomy: a propensity-score matching analysis based on the Japanese Diagnosis Procedure Combination database.,Int J Urol. 2013 Mar;20(3):349-53.
16. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Fujimura T, Nishimatsu H, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K, Kattan MW, Homma Y.:Does mechanical bowel preparation improve quality of laparoscopic nephrectomy? Propensity score-matched analysis in Japanese series.,Urology. 2013 Jan;81(1):74-9.
17. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Nishimatsu H, Kume H, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K, Homma Y.:A nomogram predicting severe adverse events after ureteroscopic lithotripsy: 12372 patients in a Japanese national series.,BJU Int. 2013 Mar;111(3):459-66.
18. Shinohara EY, Aramaki E, Imai T, Miura Y, Tonoike M, Ohkuma T, Masuichi H, Ohe K.:An easily implemented method for abbreviation expansion for the medical domain in Japanese text. A preliminary study.,Methods Inf Med. 2013;52(1):51-61.
19. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Fujimura T, Nishimatsu H, Tsuru N, Suzuki K, Ohe K, Fushimi K, Homma Y.:Regional, institutional and individual factors affecting selection of minimally invasive nephroureterectomy in Japan: a national database analysis.,Int J Urol. 2013 Jul;20(7):695-700.
20. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Tsuru N, Fujimura T, Nishimatsu H, Kume H, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K, Homma Y.:Wide range and variation in minimally invasive surgery for renal malignancy in Japan: a population-based analysis.,Int J Clin Oncol. 2013 Dec;18(6):1070-7.

== 2012 ==

1. Horiguchi H, Yasunaga H, Hashimoto H, Ohe K.:A user-friendly tool to transform large scale administrative data into wide table format using a MapReduce program with a Pig Latin based script.,BMC Med Inform Decis Mak. 2012 Dec 22;12:151. doi: 10.1186/1472-6947-12-151.
2. Waki K, Fujita H, Uchimura Y, Aramaki E, Omae K, Kadowaki T, Ohe K.:DialBetics: smartphone-based self-management for type 2 diabetes patients.,J Diabetes Sci Technol. 2012 Jul 1;6(4):983-5.
3. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Fujimura T, Ohe K, Matsuda S, Fushimi K, Homma Y.:Impact of surgical intervention timing on the case fatality rate for Fournier’s gangrene: an analysis of 379 cases.,BJU Int. 2012 Dec;110(11 Pt C):E1096-100. doi: 10.1111/j.1464-410X.2012.11291.x. Epub 2012 Jun 21.
4. Shoda N, Yasunaga H, Horiguchi H, Matsuda S, Ohe K, Kadono Y, Tanaka S.:Risk factors affecting inhospital mortality after hip fracture: retrospective analysis using the Japanese Diagnosis Procedure Combination Database.,BMJ Open. 2012 May 4;2(3). doi:pii: e000416. 10.1136/bmjopen-2011-000416. Print 2012.
5. Yasunaga H, Horiguchi H, Matsuda S, Fushimi K, Hashimoto H, Ohe K, Kokudo N.:Relationship between hospital volume and operative mortality for liver resection: Data from the Japanese Diagnosis Procedure Combination database.,Hepatol Res. 2012 Nov;42(11):1073-80. doi: 10.1111/j.1872-034X.2012.01022.x. Epub 2012 May 1.
6. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Nishimatsu H, Fukuhara H, Enomoto Y, Kume H, Ohe K, Matsuda S, Homma Y.:Management trends, angioembolization performance and multiorgan injury indicators of renal trauma from Japanese administrative claims database.,Int J Urol. 2012 Jun;19(6):559-63; author reply 564. doi: 10.1111/j.1442-2042.2012.02978.x. Epub 2012 Mar 8.
7. Kohro T, Iwata H, Fujiu K, Manabe I, Fujita H, Haraguchi G, Morino Y, Oguri A, Ikenouchi H, Kurabayashi M, Ikari Y, Isobe M, Ohe K, Nagai R.:Development and implementation of an advanced coronary angiography and intervention database system.,Int Heart J. 2012;53(1):35-42.
8. Sugihara T, Yasunaga H, Horiguchi H, Nakamura M, Nishimatsu H, Kume H, Ohe K, Matsuda S, Homma Y.:In-hospital outcomes and cost assessment between bipolar versus monopolar transurethral resection of the prostate.,J Endourol. 2012 Aug;26(8):1053-8. doi: 10.1089/end.2011.0592. Epub 2012 Mar 19.
9. Tanaka K, Atarashi H, Yamaguchi I, Watanabe H, Yamamoto R, Ohe K.:Wireless LAN security management with location detection capability in hospitals.,Methods Inf Med. 2012;51(3):221-8. doi: 10.3414/ME10-01-0002. Epub 2011 Mar 21.
10. Kozaki K, Mizoguchi R, Imai T, Ohe K. :A Consideration on Identity od Diseases. ,Proc. of the Fifth Interdisciplinary Ontology Conference: 75-80. 2012
11. Yamagata Y, Kou H, Kozaki K, Mizoguchi R, Imai T, Ohe K :Ontological Modeling of Interoperable Abnormal States ,Proc of the 2nd Joint International Semantic Technology Conference (JIST2012) LNCS7774:33-48. 2012
12. Kouji Kozaki, Riichiro Mizoguchi, Takeshi Imai and Kazuhiko Ohe.:Identity Tracking of a Disease as a Causal Chain.,The 3rd International Conference on Biomedical Ontology (ICBO 2012). 2012.7.23. Graz, Austria
13. Kouji Kozaki, Hiroko Kou, Yuki Yamagata, Takeshi Imai, Kazuhiko Ohe and Riichiro Mizoguchi.:Browsing Causal Chains in a Disease Ontology.,The 11th International Semantic Web Conference (ISWC 2012). 2012.11.13. Boston, USA.
14. Yuki Yamagata, Hiroko Kou, Kouji Kozaki, Riichiro Mizoguchi, Takeshi Imai, Kazuhiko Ohe. :Ontological Modeling of Interoperable Abnormal States.,JIST2012:The 2nd Joint International Semantic Technology Conference. 2012.12.4. Nara, Japan.

== 2011 以前はこちら==

<国際学会発表（原著相当以外）>

1. Sakurai R, Ohe K.: Effects of Computerized Guideline-Oriented Clinical Decision Support System on Glycemic Control in Diabetic Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis. Stud Health Technol Inform. 2017;245:1376. Review. PMID: 29295455
2. Yokota S, Ohe K. Construction and evaluation of FiND, a fall risk prediction model of inpatients from nursing data. Japan Journal of Nursing Science 13(2). 2016; 247–255.
3. K.Tanaka, T.Noguchi, R.Yamamoto, K.Miyo, K.Ohe:A Nationwide Remote EHR Backup Project in anticipation of Large-scale Disaster in Japan. e-Health – For Continuity of Care. 205:1241, 2014.
4. Yamaguchi I, Fujita H, Ohe K.:Early detection of QT interval prolongation from the ECG database system.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:1043.
5. Tatsukawa A, Shinohara EY, Kawazoe Y, Imai T, Ohe K.:An analysis of the openehr archetype semantics based on a typed lambda theory.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:990.
6. Shinohara EY, Tatsukawa A, Kawazoe Y, Imai T, Ohe K.:A qualitative model for physiology: apart from function and abnormality.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:984.
7. Miyo K, Kawazoe Y, Yamaguchi I, Tatsukawa A, Ohe K.:Evaluation of a Context-based Prescription Alert System: A Clinical Perspective.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:1030.
8. Fujita H, Uchimura Y, Waki K, Omae K, Takeuchi I, Ohe K.:Development and clinical study of mobile 12-lead electrocardiography based on cloud computing for cardiac emergency.,Stud Health Technol Inform. 2013;192:1077.
9. Ishii M, Kawazoe Y, Tatsukawa A, Ohe K. :A method for handling multi-institutional HL7 data on Hadoop in the cloud., Big Data 2013 Conference, Apr 2013, Brisbane, Australia.
10. Emiko Y. Shinohara, Akimichi Tatsukawa, Yoshimasa Kawazoe, Takeshi Imai, Kazuhiko Ohe.:A Qualitative Model for Physiology: Apart from Function and Abnormality.,MEDINFO2013, Copenhagen, Denmark(2013/8/21) (Poster)
11. Izumi Yamaguchi, Hideo Fujita, Kazuhiko Ohe.:Early Detection of QT Interval Prolongation from the ECG Database System. ,MEDINFO2013, Copenhagen, Denmark(2013/8/21) (Poster)
12. Akimichi Tatsukawa, Emiko Y. Shinohara, Yoshimasa Kawazoe, Takeshi Imai, Kazuhiko Ohe.:An Analysis of the OpenEHR Archetype Semantics Based on a Typed Lambda Theory. ,MEDINFO2013, Copenhagen, Denmark(2013/8/21) (Poster)
13. Kengo Miyo, Yoshimasa Kawazoe, Izumi Yamaguchi, Akimichi Tatsukawa, Kazuhiko Ohe.:Evaluation of a Context-based Prescription Alert System: A Clinical Perspective.,MEDINFO2013, Copenhagen, Denmark(2013/8/22) (Poster)
14. Waki K,Fujita H,Uchimura Y, Aramaki E,Omae K,Hayakawa M, Kadowaki T, Ohe K:DIALBETICS: SMARTPHONE-BASED SELF-MANAGEMENT FOR TYPE 2 DIABETES PATIENTS,Diabetes Technology Conference (Paris. February,2013)(Poster presentation)
15. Waki K,Fujita H,Uchimura Y, Aramaki E,Omae K,Kadowaki T, Ohe K:DialBetics: Smartphone-based self-management for type 2 diabetes patients.,European Federation for Medical Informatics 2012 (Pisa, Italy)
16. Waki K,Aramaki E,Uchimura Y,Okahata S,Masukawa S,Omae K,Hayakawa M, Fujita H,Kadowaki T,Ohe K:DialBetics: A novel Smartphone-based self-management support system for type 2 diabetic patients,The 5th International Conference on Advanced Technologies & Treatments for Diabetes (Balcerona, Spain. March,2012)

<査読なし（総説、解説等）>

1. 大江和彦. 医療情報データベースの基盤整備, 情報管理. 2016, vol. 59, no. 5, p. 277-283.
2. 大江 和彦,糖尿病情報を活用する将来の糖尿病診療 医療データベースから医療を知る,日本糖尿病情報学会誌(2432-4043)15巻,58-65(2016.12),解説
3. 満武 巨裕, 大江 和彦, 今中 雄一,NDBオープンデータを活用する　NDBオープンデータを研究利用に活用する　医療技術(CT、MRI、PET)の利用に関する国際比較,社会保険旬報(1343-5728)2661号,12-16(2016.12),解説
4. 大江 和彦,医療情報データベースの基盤整備　多角的なデータ解析のために,情報管理(0021-7298)59巻5号,277-283(2016.08),解説
5. 山口 亮平, 今井 健, 大江 和彦,【ディープラーニング-人工知能は脳を超えるか】 医療への応用　ディープラーニングの画像診断への応用,Clinical Neuroscience(0289-0585)34巻8号,925-927(2016.08),解説/特集
6. 大江和彦,わが国の保健医療データベース利活用の現状と今後.日本循環器病予防学会誌,50(3),163-169,2015.
7. <国内学会発表 2018>
8. 大江和彦: 医療情報とICD11ー今後の展望.第61回日本糖尿病学会年次学術集会,Current Issue1 WHO国際疾病分類ICD–11の国内導入にむけて～臨床における活用と課題～,196,2018.5.25,JPタワー(東京).

<国内学会発表 2017>

1. 大江和彦: ICTとAIがもたらす医療.第60回日本腎臓学会学術大会,シンポジウム6,日本腎臓学会誌,59(6),196,2017.5.27,仙台国際センター(仙台市).
2. 山口亮平, 嶋本公徳, 河添悦昌, 堂本裕加子, 宇於崎宏, 大江和彦: 腎臓糸球体病理画像のDeep Learningによる所見分類手法の検討. 第3回日本医療情報学会医用知能情報学研究会・人工知能学会医用人工知能研究会(SIG-AIMED)合同研究会抄録 SIG-AIMED-003-04,まほろばマインズ三浦,(神奈川県三浦市),2017.3.9. [PDF]
3. <国内学会発表2016>
4. 大江 和彦.臨床医学連結知識データベースを用いた問診と診断想起システムの考察,第2回第2回 医用人工知能研究会 (SIG-AIMED) 人工知能学会「医用人工知能研究会」合同研究会,2016.11.9,神奈川県横浜市,慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎.
5. 高野 良治, 近藤 裕治, 北島 正人, 宮本 青, 安藝 理彦, 石浦 浩之, 辻 省次, 石井 雅通, 大江 和彦,ゲノム情報の臨床活用に向けたゲノム変異とその意味情報の効率的な管理手法の提案,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回2号,934-935(2016.11),会議録
6. 香川 璃奈, 河添 悦昌, 篠原 恵美子, 今井 健, 大江 和彦,高血圧のphenotyping手法の開発および他疾患との比較検討,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回2号,770-773(2016.11),会議録
7. 篠原 恵美子, Xiaojun Ma, 韓 浩, 石井 雅通, 今井 健, 大江 和彦,医学知識と言語知識に基づく診療録テキストの深い解析手法の提案,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回2号,648-651(2016.11),会議録
8. Xiaojun Ma, 篠原 恵美子, 韓 浩, 石井 雅通, 今井 健, 大江 和彦,EHRにおけるナラティブの臨床テクストからの、ライフスタイル情報の抽出(Extracting lifestyle information from narrative clinical texts in EHR)(英語),医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回2号,642-646(2016.11),会議録
9. 韓 浩, Xiaojun Ma, 篠原 恵美子, 石井 雅通, 今井 健, 大江 和彦,EHRからの胸部X線検査の診断的知見の抽出(Extracting Diagnostic Findings of Chest X-ray Examinations from EHR)(英語),医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回2号,638-641(2016.11),会議録
10. 河添 悦昌, 香川 璃奈, 山口 亮平, 桜井 亮太, 篠原 恵美子, 大江 和彦,電子的診療情報からの高次元特徴データを用いたEHR Phenotypingアルゴリズムの開発,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回1号,426-430(2016.11),会議録
11. 小南 亮太, 美代 賢吾, 杉山 雄大, 辻本 哲郎, 大津 洋, 野口 貴史, 大杉 満, 植木 浩二郎, 梶尾 裕, 大江 和彦,診療録直結型全国糖尿病情報データベース(J-DREAMS)の構築と多施設データ統合の諸課題,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回1号,292-293(2016.11),会議録
12. 松居 宏樹, 佐藤 大介, 大江 和彦,レセプト情報等オンサイトリサーチセンターにおける、今後の第三者提供の方向性について レセプト情報等オンサイトリサーチセンターにおけるNDBデータの利用　システム環境とNDBの特性に関する報告,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回1号,138-140(2016.11),会議録
13. 佐藤 大介, 大江 和彦,医療データベース利活用の国内基盤の最新状況 レセプト情報等オンサイトリサーチセンターの試行的利用について,日本薬剤疫学会学術総会抄録集22回,51(2016.11),会議録
14. 大江 和彦,医療ビッグデータとこれからの医療,日本臨床検査自動化学会会誌(0286-1607)41巻4号,371(2016.08),会議録
15. 倉沢 央, 林 勝義, 藤野 昭典, 芳賀 恒之, 脇 嘉代, 野口 貴史, 門脇 孝, 大江 和彦,機械学習を用いた糖尿病外来患者の受診中断リスク予測,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-330(2016.04),会議録
16. 木村 滋子, 脇 嘉代, 児玉 和代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 富澤 修子, 永友 利津子, 澁田 朋未, 鵜川 昌士, 高野 暁乃, 豊岡 継泰, 門脇 孝, 大江 和彦,食物繊維摂取量の指標としての尿中ナトリウムカリウム比　2型糖尿病患者自己管理支援システムDialBeticsを用いた検討,医療情報学連合大会論文集(1347-8508)36回2号,732-733(2016.11),会議録
17. 山下 彩花, 堀 雄史, 川上 純一, 木村 通男, 平松 達雄, 大江 和彦, 國方 淳, 横井 英人, 近藤 勝弘, 木村 和哲, 頭金 正博,医療情報データベースを用いた無顆粒球症検出アルゴリズムの汎用性に関する検討,臨床薬理(0388-1601)47巻Suppl., S249(2016.10),会議録
18. 永友 利津子, 脇 嘉代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 木村 滋子, 富澤 修子, 澁田 朋未, 児玉 和代, 鵜川 昌士, 小林 春香, 高野 暁乃, 藤田 英雄, 門脇 孝, 大江 和彦,2型糖尿病ICT自己管理アプリ(DialBetics)使用群における歩数とHbA1cの評価　ランダム化比較試験の結果,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-395(2016.04),会議録
19. 笠松 麻祐美, 脇 嘉代, 木村 滋子, 相澤 清晴, 小川 誠, 藤生 克仁, 山口 聡子, 富澤 修子, 児玉 和代, 小林 春香, 門脇 孝, 大江 和彦,ICTシステム(DialBetics vs FoodLog)を用いた食事登録内容の検討　2型糖尿病患者と健常者の比較,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-393(2016.04),会議録
20. 高野 暁乃, 脇 嘉代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 木村 滋子, 澁田 朋未, 鵜川 昌士, 富澤 修子, 永友 利津子, 児玉 和代, 小林 春香, 藤田 英雄, 門脇 孝, 大江 和彦,2型糖尿病患者における尿中ナトリウム/カリウム比と塩分摂取量の相関に関する検討,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-393(2016.04),会議録
21. 小林 春香, 脇 嘉代, 藤生 克仁, 安部 成司, 木村 滋子, 澁田 朋未, 藤田 英雄, 門脇 孝, 大江 和彦,スマートフォンを活用した健康管理の実践　労働者コホートと糖尿病患者コホートの比較,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-331(2016.04),会議録
22. 児玉 和代, 脇 嘉代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 木村 滋子, 富澤 修子, 永友 利津子, 渋田 朋美, 鵜川 昌士, 小林 春香, 高野 暁乃, 門脇 考, 大江 和彦,糖尿病患者における食物繊維摂取量の指標としての尿中ナトリウム/カリウム比の有効性,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-331(2016.04),会議録
23. 木村 滋子, 脇 嘉代, 小澤 英昭, 大賀 よしえ, 藤生 克仁, 山口 聡子, 澁田 朋未, 鵜川 昌士, 富澤 修子, 永友 利津子, 児玉 和代, 小林 春香, 高野 暁乃, 門脇 孝, 大江 和彦,シンガポールにおけるICT健康管理システムの有用性　糖尿病ICT自己管理支援システム(DialBetics)との比較,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-328(2016.04),会議録
24. 富澤 修子, 脇 嘉代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 木村 滋子, 澁田 朋未, 鵜川 昌士, 永友 利津子, 児玉 和代, 小林 春香, 高野 暁乃, 藤田 英雄, 門脇 孝, 大江 和彦,ICTを用いた2型糖尿病患者向け自己管理支援システム(DialBetics)の臨床試験への参加者と非参加者の比較,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-328(2016.04),会議録
25. 鵜川 昌士, 脇 嘉代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 木村 滋子, 澁田 朋未, 富澤 修子, 永友 利津子, 児玉 和代, 小林 春香, 高野 暁乃, 藤田 英雄, 門脇 孝, 大江 和彦,スマートフォンを用いた2型糖尿病患者自己管理支援システムに必要な機能改善についての調査,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-328(2016.04),会議録
26. 脇 嘉代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 木村 滋子, 澁田 朋未, 鵜川 昌士, 富澤 修子, 永友 利津子, 児玉 和代, 小林 春香, 高野 暁乃, 門脇 孝, 大江 和彦,2型糖尿病ICT自己管理支援システム(DialBetics)の安全性評価　先進医療への取り組み,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-328(2016.04),会議録
27. 脇 嘉代, 木村 滋子, 山口 聡子, 林 亜紀, 富澤 修子, 永友 利津子, 児玉 和代, 高野 暁乃, 鵜川 昌士, 小林 春香, 澁田 朋未, 藤生 克仁, 門脇 孝, 大江 和彦,糖尿病におけるPHR(Personal Health Record)　生活習慣病手帳やお薬手帳の電子化と活用 2型糖尿病患者を対象としたICT自己管理支援システム　DialBetics,糖尿病(0021-437X)59巻Suppl.1, S-62(2016.04),会議録
28. 木村 滋子, 脇 嘉代, 中村 禎子, 長田 早苗, 児玉 和代, 藤生 克仁, 山口 聡子, 富澤 修子, 澁田 朋未, 小林 春香, 門脇 孝, 大江 和彦,糖尿病ICT自己管理支援システム(DialBetics)使用者の食物繊維摂取量増加とその要因,日本栄養・食糧学会大会講演要旨集70回,210(2016.04),会議録
29. <国内学会発表2015>
30. 松居 宏樹, 大江 和彦.レセプト情報等オンサイトリサーチセンターにおけるNDBデータの利用から~操作性,活用可能性,その限界について~,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.2,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
31. 篠原 恵美子,大江 和彦. 医療機関独自の臨床検査マスターに対する自動JLAC10コーディング手法
    の開発.第35回医療情報学連合大会,2015.11.2,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
32. 田中 勝弥,星本 弘之,大原 信,山本 隆一,大江 和彦.電子処方箋の運用に向けた処方情報・調剤情報の標準的記述規格案の策定.第35回医療情報学連合大会,2015.11.2,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
33. 野口 貴史,大江 和彦,杉山 雄大,辻本 哲郎,脇 嘉代,美代 賢吾,植木 浩二郎,梶尾 裕.SS-MIX2ストレージからデータ取得できる多目的臨床データ登録クラウドシステムMCDRSの開発と活用.第35回医療情報学連合大会,2015.11.2,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
34. 大江 和彦.多施設臨床症例データベース事業における医療情報学の役割.第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.3,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
35. 土屋 文人,大江 和彦,田中 勝弥,下邨 雅一,松木薗 孝二,天海 宏昭,山口 慶太,椎葉 貴宏,高島 浩二,中川 昌彦. 内服薬処方箋記載の在り方検討会その後, 第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.3,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
36. 児玉 和代,脇 嘉代,加藤 滋子,藤生 克仁,富澤 修子,小林 春香,門脇 孝,大江 和彦, 2型糖尿病患者自己管理支援システム-DialBetics-の自動食事判定機能の利用状況と血糖コントロールの関連, 第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.3,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター<Poser>
37. 野口 貴史,大江 和彦,杉山 雄大,辻本 哲郎,脇 嘉代,美代 賢吾,植木 浩二郎,梶尾 裕, 多目的臨床データ登録システム(MCDRS),第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.3,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター<HyperDemo>
38. 澁田 朋未,脇 嘉代,富澤 修子,加藤 滋子,小林 春香,永友 利津子,藤生 克仁,藤田 英雄,門脇 孝,大江 和彦,スマートフォンを用いたPHRアプリケーション(my健康手帳) および2型糖尿病患者の自己管理支援システム(DialBetics)の機能比較と利用者の意向の検討,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.3,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター<HyperDemo>
39. 香川 璃奈,河添 悦昌,井田 有亮,篠原 恵美子,今井 健,大江 和彦, SS-MIX2標準化ストレージを用いた2型糖尿病症例のEHR Phenotypingアルゴリズムの開発と評価,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.4,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
40. 澁田 朋未*,脇 嘉代,富澤 修子,山本 則子,高井 ゆかり,五十嵐 歩,山内 敏正,門脇 孝,大江 和彦, 情報通信技術(ICT)を用いた糖尿病患者向け自己管理ツールの利用に関する調査研究,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.4,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
41. 小林 春香,脇 嘉代,藤生 克仁,澁田 朋未,加藤 滋子,安部 成司,大江 和彦, 企業労働者のスマートフォンを活用した糖尿病予防に対する意識調査に関する研究,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.4,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
42. 富澤 修子,脇 嘉代,藤生 克仁,林 亜紀,加藤 滋子,永友 利津子,澁田 朋未,小林 春香,門脇 孝,大江 和彦,糖尿病患者の自己管理におけるスマートフォンアプリケーションの利用実態と意向調査,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.4,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
43. 加藤 滋子, 脇 嘉代,藤生 克仁,児玉 和代,富澤 修子,小林 春香,門脇 孝,大江 和彦,血糖コントロールと3ヶ月間の食事記録の変化ー2型糖尿病患者自己管理支援アプリDialBeticsを用いた検討ー,第35回医療情報学連合大会シンポジウム,2015.11.4,沖縄県宜野湾市,沖縄コンベンションセンター
44. ＜ 最近の国内講演 ＞
45. 講演：大江和彦、医療におけるＡＩの活用とこれからの課題, 第40回メディコピア教育講演シンポジウム「医療におけるＡＩの役割の未来」東京国際フォーラム, 東京,2020/1/12
46. 講演：医療リアルワールドデータ活用人材育成事業の紹介,関西健康・医療創生会議シンポジウム,関西経済連合会会議室,大阪,2019/10/11
47. 特別講演：AI、IoT、ビッグデータの活用がもたらすこれからの健康・医療サービスの姿, 第13回日本薬局学会学術総会,神戸国際展示場,神戸,2019/10/20
48. 講演：ゲノム医療と医療情報, 21世紀先端医療コンソーシアム　ゲノム医療部会,日本プレスセンター,東京,2019/9/6
49. 特別講演：医学研究・医療へのAI,ICT技術の活用に関する将来展望と課題, 日本腎臓学会・日本腎臓病協会AI・ICTセミナー「AI・ICT技術活用による腎臓病学研究の展望」,フクラシア八重洲,東京, 2019/7/27
50. 講演：次世代健康医療記録システムのための共通プラットフォームの構築へ, AI時代に向けた医療情報次世代標準化シンポジウム,東京大学伊藤国際ホール,2019/7/8
51. 特別講演：AIの医療への応用と課題, 第32回肝臓フォーラム（東部）,経団連会館,東京,2019/7/6
52. 招待講演：AIと情報システムがもたらすこれからの医療, 医療・病院管理研究協会,ホギメディカル本社ビル,東京,2019/7/5
53. 特別講演：AIが医療を変えるか～診断から経過予測まで～, 第64回日本透析医学会総会,みなとみらい会議センター,横浜,2019/06/28
54. 招待講演：AIの医療への応用と課題,第17回 阪神消化管フォーラム,ヒューイット甲子園, 西宮市,2019/6/18
55. 大江和彦: ビッグデータとAI時代の医療,JBHCエグゼクティブセミナー2019,TKPガーデンシティー心斎橋,大阪,2019.5.11
56. 大江和彦: 医用知能情報システム基盤の研究開発, H30年度 AMED ICT関連事業 成果報告会,丸ビルホール&コンファレンススクエア,東京, 2019.3.5
57. 招待講演: 次世代電子カルテに何が必要か？,医療ITEXPOセミナー,インテックス大阪,大阪,2019/2/20
58. 基調講演：AI医療開発のための次世代電子カルテと臨床データベース,第1回日本メディカルAI学会学術集会,国立がん研究センター,東京,2019/1/26
59. 座長講演:序論, 第154回日本医学会シンポジウム,日本医師会館,東京,2019.1.16
60. 学会長講演：これからの医療に対応する医療情報学とは－医療における情報の再考－,第３８回医療情報学連合大会,福岡国際会議場,福岡,2018.11.24
61. 講演：データの共有と利活用 ヘルスケアデータ戦略,データ政策と戦略のシンポジウム,東京大学伊藤国際ホール,東京,2018/11/19
62. 講演：医療連携と医療情報活用の現場で感じる法的制約,日本医事法学会学術集会第48回研究大会シンポジウム「医療情報のフロンティア」,慶應義塾大学,東京,2018/11/18
63. 特別講演：ビッグデータとAI時代の医療,第５５回日本糖尿病学会近畿地方会・第５４回日本糖尿病協会近畿地方会,神戸国際会議場,神戸,2018.10.27
64. 基調講演：医療におけるビッグデータとＡＩの活用と課題,日本眼科学会第2回眼科AI・ビッグデータ研究会,東京国際フォーラム,東京,2018/10/14
65. 招待講演：ビッグデータと人工知能技術による診療支援システム,第37回日本認知症学会学術集会シンポジウム15「認知症の医療・介護: 地域の輪を支えるICT システム」,ロイトン札幌 3F ロイトンホール,2018/10/13
66. 招待講演：次世代電子カルテに何が必要か？.医療と介護の総合EXPO東京,幕張メッセ,千葉,2018/09/13
67. 特別講演:AI時代の医療の可能性と課題,第149回山口県医師会生涯研修セミナー, 山口県医師会,山口,2018/9/2
68. 基調講演：ビックデータ・人工知能を活用した医療の展望,CVEM シンポジウム1,第２２回日本心血管内分泌代謝学会学術総会CVEM2018,宮崎,2018.4.28
69. 基調講演：医療におけるAIの活用と展望,2018ライフサイエンス知財フォーラム,御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター,東京,2018.2.13
70. 教育講演：AI技術の医療への活用,つくば医工連携フォーラム2018,産業技術研究所つくば共用講堂,茨城県つくば市,2018.1.26
71. 2017年分準備中
72. 学会長講演：医療情報学の将来に向けた学会の役割,第36回医療情報学連合大会・第17回日本医療情報学会学術大会(パシフィコ横浜,2016.11.23)
73. 招待講演：メディカルAIを視野にいれた医療情報システムの展望, 国立がん研究センター研究所⻑中央病院⻑セミナー(国際研究交流会館国際会議場,2016.11.16)
74. 招待講演：診療から生まれるビッグデータの活用,第96回慶應医学会シンポジウム「医療ビッグデータ」,慶應医学会(慶應義塾大学病院,信濃町,東京,2016.11.4)
75. 招待講演：人工知能がもたらす医療の未来とは, 東京工科大学創立30周年記念公開講座 「AI(人工知能)によって変わる未来」(東京工科大学,八王子市,東京,2016.10.22)
76. 特別講演：医療ビッグデータとこれからの医療, 第48回日本臨床検査自動化学会大会,(パシフィコ横浜,2016.9.23)
77. 招待講演：SS-MIX2の多目的臨床データベース利用ーMCDRSと糖尿病DB事業J-DREAMSー, 厚労省標準SS-MIX2の利活用事例シンポジウム,SS-MIX普及推進コンソーシアム,(東京ベイ有明ワシントンホテル,2016.7.15)
78. 招待基調講演：地域医療福祉情報連携協議会第９回 シンポジウム,（東京都文京区,御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター2016.6.28).
79. 招待講演：患者レジストリーによるビッグデータ構築とコホート研究. 第59回日本腎臓学会学術総会. ワークショップ１：ビッグデータと腎臓病診療―日本初のCKD関連ビッグデータベースの設立と活用―,(日本腎臓学会,横浜市,端フィコ横浜,2016.6.17)
80. 招待講演：医療ビッグデータの将来展望と課題.病院サプライチェーン可視化研究会(（一財）流通システム開発センター,東京都港区,2016.3.11).
81. 特別講演：医療を変えるICTと医療情報データベース.弘前大学COI特別講演会(弘前大学大学院医学系研究科臨床大講堂,弘前市,2016.2.16).
82. 特別講演：臨床症例データベースの現状と展望.第３回日本腎臓研究会(経団連会館,東京,2016.1.9).
83. 招待講演：医療データベースから医療を知る.第15回日本糖尿病情報学会年次学術集会,シンポジウム１「糖尿病情報を活用する将来の糖尿病診療」（海運クラブ,東京都千代田区, 2015.08.29）
84. 講演：ゲノム情報との統合解析を目指した電子カルテからの臨床情報活用.東京大学ゲノム医科学研究機構キックオフシンポジウムーゲノム医療の発展を目指してー（東京大学伊藤国際学術研究センター伊藤謝恩ホール,東京都文京区本郷,2015.08.29)
85. 招待講演：全国国立大学病院災害対策医療情報遠隔地バックアップ事業の概要.国際モダンホスピタルショー2015(東京ビッグサイト東展示棟NTT東日本展示ブース,東京都江東区有明,2015.07.17）
86. 特別講演：わが国の保健医療データベース利活用の現状と今後.第51回日本循環器予防学会学術集会(大阪大学中之島センター佐治敬三メモリアルホール,大阪市北区,2015.06.26)
87. 招待講演:医療におけるICTの現状と展望.第29回日本医学会総会2015関西「医療とIT-近未来の医療はこう変わる-」(国立京都国際会館,2015.04.11）
88. 招待講演：医療情報データベース整備事業MID-NETの現状と展望.第6回臨床試験学会学術集会総会(日本教育会館一橋ホール,東京都千代田区,2015.2.21)
89. 招待講演:ICTにより変わるこれからの医療. 大阪労災病院コンピューター委員会講演会 (大阪労災病院,2015,2,6)
90. 招待講演:ICTがこれからの医療にもたらすもの. 第２回健康長寿ループの会（東京大学COI拠点）（東京大学小柴ホール,2014.12.11)
91. 招待講演:医療データベースから医療を知る. 「多目的コホートに基づくがん予防など健康の維持・増進に役立つエビデンスの構築に関する研究」JPHC-Study研究班主催（がん研究振興財団国際研究交流会館国際会議場,2014.10.16)
92. 招待講演:Standardization of Electronic Medical and Health Records for Large Cohort Study.BioJapan2014 in Yokohama (パシフィコ横浜,2014.10.17)
93. 招待講演:ICTが溶け込む近未来の医療ー夢と課題ー.OZAK研究会（医療法人大坪会） (幕張研修センタ,2014.10.05)
94. 招待講演:臨床データの二次利用推進のための標準化と課題.富士通ライフサイエンスフォーラム 2014 in TOKYO (東京国際フォーラム,2014.07.11)
95. 招待講演:医療を変えるICTと医療情報データベース.STARCシンポジウム2014 横浜(横浜市　新横浜国際ホテル,2014.01.29)
96. 招待講演:医療情報データベースから展開する臨床研究ー電子カルテとレセプトのデータ活用ー.国立国際医療研究センター研究所セミナー(国立国際医療研究センター,2013.07.24)
97. 講演:医療情報データベース基盤整備事業の現状.シンポジウム：医療情報の公益利用とプライバシ保護(,2013.07.20)
98. 招待講演:医療情報化の最前線―データ活用の現状と課題―.クローズドセミナー(国際大学グローバル・コミュニケーション・センター,2013.05.14)
99. 講演:.公開シンポジウム　医療知識基盤としての臨床医学オントロジー(東京ステーションカンファランス,2013.03.22)
100. 招待講演:SS-MIX2 とその周辺.レクチャー(東北大学病院,2012.11.29)
101. 基調講演:医療のIT化がもたらす社会貢献〜展望と課題〜.開原成允先生記念シンポジウム(時事通信ホール（東京都中央区）,2012.09.29)
102. “講演:標準医療IT基盤システムの研究開発—電子カルテデータから臨床研究用多施設標準データベースへ—、.内閣府最先端研究開発支援プログラム(FIRSTプログラム)「未解決のがんと心臓病を撲滅する最適医療開発」シンポジウム(東京大学伊藤国際学術研究センター
103. 伊藤謝恩ホール,2012.06.19)”
104. “講演:標準化された医療IT基盤の構築　その技術的課題と政策的課題.内閣府最先端研究開発支援プログラム(FIRSTプログラム)「未解決のがんと心臓病を撲滅する最適医療開発」国際シンポジウム(東京大学伊藤国際学術研究センター
105. 伊藤謝恩ホール,2012.03.02)”
106. 基調講演:医療情報システムの 標準化をめざして.標準化推進部会業務報告会(保健医療福祉情報システム工業会,2012.01.26)
107. 基調講演:医療情報システムから得られる医療情報.HELICSチュートリアル「医療情報利用のための環境整備を目指して」(鹿児島市民文化ホール,2011.11.20)
108. 講演:効率的な臨床研究に必要な情報システム基盤の開発　（大江和彦が講演）.最先端研究開発支援プログラム(FIRSTプログラム)「未解決のがんと心臓病を撲滅する最適医療開発」第１回公開シンポジウム(東京大学武田先端知ビル 5階武田ホール,2011.09.28)