研究者詳細

顔写真

イワザキ　ジユンヤ
岩﨑　淳也
Junya Iwazaki
所属
大学院医学系研究科　創生応用医学研究センター　人工知能医科学分野
職名
講師
学位

  • 博士（情報科学） （東北大学）

経歴 8

  • 2026年4月 ～ 継続中
    東北大学　大学院医学系研究科 人工知能医科学分野　講師

  • 2025年4月 ～ 2026年3月
    特定国立研究開発法人理化学研究所

  • 2020年10月 ～ 2025年3月
    創生応用医学研究センター　人工知能医学教育基盤コアセンター　AI医学基盤部門

  • 2020年5月 ～ 2025年3月
    東北大学　大学院医学系研究科 医学教育推進センター　講師

  • 2019年10月 ～ 2025年3月
    東北大学　データ駆動科学・AI教育研究センター

  • 2014年4月 ～ 2020年4月
    東北大学　大学院医学系研究科 医学教育推進センター　助教

  • 2018年10月 ～ 2019年3月
    東北大学 教育情報基盤センター

  • 2013年10月 ～ 2014年3月
    東北大学　大学院医学系研究科 医学教育推進センター　助手

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所属学協会 2

  • 日本メディカルAI学会

    2020年10月 ～ 継続中

  • 日本医学教育学会

    2015年4月 ～ 2025年3月

研究キーワード 4

  • 人工知能

  • 医学教育

  • 計算量理論

  • 情報セキュリティ

研究分野 4

  • 情報通信 / 知能情報学 /

  • ライフサイエンス / 医療管理学、医療系社会学 / 医歯薬学教育

  • 情報通信 / 情報セキュリティ /

  • 情報通信 / 情報学基礎論 /

論文 21

  1. Development and validation of a machine learning model for predicting positive blood cultures using vital signs in ICU patients. 国際誌

    Issei Seike, Hiroaki Baba, Shinya Sonobe, Junya Iwazaki, Makoto Miyauchi, Tomoya Kobayashi, Eichi Takaya, Saori Ikumi, Taro Miyamoto, Shota Kawamoto, Shintaro Oyama, Takahiro Imaizumi, Akemi Morohashi, Kengo Oshima, Asami Nakayama, Tetsuji Aoyagi

    Scientific reports　2026年4月24日

    DOI： 10.1038/s41598-026-50400-w 　

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    Bloodstream infections require timely and appropriate diagnosis and treatment, as inadequate management is associated with higher mortality. Previous predictive models for bloodstream infection have generally incorporated laboratory test results in addition to vital signs, although laboratory results are not always immediately available in clinical practice. This study aimed to develop and validate a machine learning model to predict positive blood cultures using only vital signs in febrile intensive care unit (ICU) patients (maximum BT ≥ 38 °C). Clinical data from ICU patients at two university hospitals were included, with 597 blood cultures used for model development and 366 for external validation. Six explanatory variables derived from body temperature, heart rate, and mean arterial pressure measured over three days were used to construct a Balanced Random Forest model. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.700 ± 0.072 for internal validation and 0.679 ± 0.010 for external validation. SHapley Additive exPlanations value analysis indicated that a larger temperature range contributed to positive predictions, while no increase in temperature, increases in blood pressure, and a decrease in heart rate contributed to negative predictions. The model demonstrates moderate predictive performance and shows comparable results across different datasets. It can continuously monitor the need for blood cultures, thereby serving as an adjunctive tool to support clinical decision-making.

  2. Corrigendum to 'Osteoporosis prediction from frontal lumbar spine X-rays' [Journal of clinical densitometry, volume 29 (2026), 101666]. 国際誌

    Ryusei Inamori, Tomoya Kobayashi, Eichi Takaya, Junya Iwazaki, Carlos Makoto Miyauchi, Saori Ikumi, Yoshikazu Okamoto, Cheng Wei Lin, Sheng Che Hsiao, Qingzong Tseng, Shinya Sonobe

    Journal of clinical densitometry : the official journal of the International Society for Clinical Densitometry　101671-101671　2026年1月31日

    DOI： 10.1016/j.jocd.2026.101671 　

  3. Osteoporosis prediction from Frontal Lumbar Spine X-rays. 国際誌

    Ryusei Inamori, Tomoya Kobayashi, Eichi Takaya, Junya Iwazaki, Carlos Makoto Miyauchi, Saori Ikumi, Yoshikazu Okamoto, Cheng Wei Lin, Sheng Che Hsiao, Qingzong Tseng, Shinya Sonobe

    Journal of clinical densitometry : the official journal of the International Society for Clinical Densitometry　29　(1)　101666-101666　2026年

    DOI： 10.1016/j.jocd.2025.101666 　

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    BACKGROUND: This study aimed to evaluate the performance of DeepXray™ Spina, a software that estimates bone mineral density (BMD) and T-scores from frontal lumbar spine X-ray (FLS-X), in predicting osteoporosis. METHODOLOGY: Patients from a Japanese cohort who underwent both FLS-X and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) using Hologic systems within 30 days at Tohoku University Hospital (May 2014-April 2024) were included. BMD was estimated from FLS-X using DeepXray™ Spina, which was developed using dataset from a Taiwanese Cohort. BMD assessed by DXA (observed BMD) and BMD estimated from FLS-X by DeepXray™ Spina (estimated BMD) were compared using Pearson's correlation coefficient (PCC) and normalized root mean square error (NRMSE). T-scores were converted to osteoporosis classifications as normal, osteopenia, or osteoporosis following the World Health Organization criteria. Classification performance was evaluated by accuracy, sensitivity, specificity, Cohen's kappa, and quadratic-weighted Cohen's kappa. RESULTS: The correlation between estimated and observed BMD was strong, with a PCC of 0.901 and an NRMSE of 0.070. For osteoporosis classification, the accuracy, sensitivity, specificity, and Cohen's kappa were as follows: 0.902, 1.000, 0.842, and 0.803 for normal; 0.854, 0.729, 0.924, and 0.673 for osteopenia; 0.951, 0.810, 1.000, and 0.863 for osteoporosis. The quadratic-weighted Cohen's kappa was 0.884. CONCLUSION: This study evaluated the performance of Deep Xray™ Spina in predicting osteoporosis from FLS-X. The software is a practical and reliable tool for predicting osteoporosis, with high performance and robustness.

  4. Clinically informed intermediate reasoning enables generalizable prostate cancer prognostication through machine learning in limited settings. 国際誌

    Jun Akatsuka, Kotaro Tsutsumi, Mami Takadate, Yasushi Numata, Hiromu Morikawa, Atsushi Marugame, Hayato Takeda, Yuki Endo, Yuka Toyama, Takayuki Takahashi, Kaori Ono, Junya Iwazaki, Ryuji Ohashi, Akira Shimizu, Tomoharu Kiyuna, Maki Ogura, Masao Ueki, Takuma Kato, Toshiyuki China, Mikio Sugimoto, Hisamitsu Ide, Naoto Sassa, Naonori Ueda, Shigeo Horie, Toyonori Tsuzuki, Go Kimura, Yukihiro Kondo, Yoichiro Yamamoto

    NPJ digital medicine　2025年12月3日

    DOI： 10.1038/s41746-025-02193-x 　

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    Machine learning has shown promise in medical image classification. However, its generalizability remains challenging. Here, we show that data-efficient pre-surgical prognostication of prostate cancer from biopsy specimens is enabled by versatile feature extraction from whole-mount histopathology and a clinically informed intermediate reasoning step. With data from multiple institutions, our pipeline resolved dual-domain shifts across specimen types and institutions and achieved consistent external validation, reinforced by comprehensive analyses of generalizability. This highlights the robustness of our prognostic approach when compared to the Gleason grading system. We establish an equitable, interpretable, and clinically applicable framework, supporting actionable decisions for prognosis and treatment planning, even in limited real-world clinical environments.

  5. Operative Time Prediction by Machine Learning for Robot-Assisted Laparoscopic Radical Prostatectomy. 国際誌

    Yu Suzuki, Shinya Sonobe, Yoshihide Kawasaki, Saori Ikumi, Eichi Takaya, Carlos Makoto Miyauchi, Tomoya Kobayashi, Junya Iwazaki, Hisanobu Adachi, Naoki Kawamorita, Akihiro Ito

    International journal of urology : official journal of the Japanese Urological Association　2025年11月30日

    DOI： 10.1111/iju.70292 　

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    OBJECTIVES: Operative time prediction is crucial for efficient operating room scheduling. This study developed and validated an operative time prediction system for robot-assisted laparoscopic radical prostatectomy using data from two institutions. METHODS: Retrospectively identified 557 and 150 patients who underwent RARP at Tohoku University Hospital and Miyagi Cancer Center were analyzed. The following variables were collected as explanatory variables for the prediction system: Age, height, body mass index, comorbidities, performance status, prostate volume, tumor extent of local invasion, grade group, prostatitis, preoperative treatment, history of intraperitoneal surgery, lymphadenectomy, and nerve-sparing. In addition, the observed operative time was collected as a source variable for the objective variable. The observed operative time was calculated as the sum of components related to institutional, operator, and patient factors. Approximation curves were applied to the first two components, while a random forest-based machine learning model was applied to the latter, resulting in the development of an integrated prediction system. RESULTS: The normalized root mean square error between the observed and predicted operative times was 0.107 in internal validation and 0.148 in external validation, demonstrating greater reliability than the expected operative time by operators in advance. Factors that are known to impact operative time, such as lymphadenectomy, grade group, prostate volume, and body mass index, were identified as contributing variables. CONCLUSIONS: The system provides a reliable and robust prediction focusing on factors known to impact operative time. It has the potential to improve the efficiency of operating room scheduling.

  6. 畳み込みニューラルネットワークによる過敏性腸症候群の脳波識別

    村椿 智彦, 金井 貴英, 小松 由弥, 橋目 俊輝, 岩崎 淳也, 相澤 祐一, 鹿野 理子, 金澤 素, 福土 審

    心身医学　64　(3)　281-281　2024年5月

    出版者・発行元： (一社)日本心身医学会

    ISSN：0385-0307

  7. Development and validation of machine learning prediction model for post-rehabilitation functional outcome after intracerebral hemorrhage

    Shinya Sonobe, Tetsuo Ishikawa, Kuniyasu Niizuma, Eiryo Kawakami, Takuya Ueda, Eichi Takaya, Carlos Makoto Miyauchi, Junya Iwazaki, Ryuzaburo Kochi, Toshiki Endo, Arun Shastry, Vijayananda Jagannatha, Ajay Seth, Atsuhiro Nakagawa, Masahiro Yoshida, Teiji Tominaga

    Interdisciplinary Neurosurgery　29　101560-101560　2022年9月

    DOI： 10.1016/j.inat.2022.101560 　

    ISSN：2214-7519

    eISSN：2214-7519

  8. A Construction of Cramer-Shoup Like Encryption Protocols Based on the Anshel-Anshel-Goldfeld Key Exchange Protocol 査読有り

    The Sixth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDAR 2018)　410-416　2018年

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1109/CANDARW.2018.00082 　

  9. A Method for Constructing an Autonomous Decentralized P2P Storage with High Confidentiality and Reliability 査読有り

    Masayuki Fukumitsu, Shingo Hasegawa, Shuji Isobe, Jun-ya Iwazaki, Eisuke Koizumi, Masao Sakai

    4th International Workshop on Information and Communication Security (WICS`17)　439-444　2017年11月

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1109/CANDAR.2017.67 　

  10. ブロックチェーン：医療機関間の安全で自律分散的なデータ連携に向けて

    岩崎 淳也, 酒井 正夫

    生体医工学　55　(3)　227-227　2017年

    出版者・発行元： 公益社団法人 日本生体医工学会

    DOI： 10.11239/jsmbe.55Annual.227 　

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    <p>ビッグデータ技術や人工知能（AI）の発展により，医療機関が保有する膨大な患者の医療データを，適切な診断・治療や新治療法発明などに役立てることが期待されている．しかし，各医療機関がバラバラに保有している医療データを集約して活用するシステムを，従来のような中央集約型の集中管理方式で構築することは容易ではない．その蓄積データ量は膨大であり，保全には高いセキュリティ水準が要求される．また，個々のデータのセキュリティ設定はその種類や権利関係により様々であるため複雑なアクセス制御が求められる．このような大規模で複雑なシステムを中央集約型の集中管理方式で構築する場合，その導入と運用のコストと手間は莫大なものとなると予想される．一方，自律分散方式で構築する場合は，スモールスタートと段階的スケールアウトにより導入のコストと手間の抑制が期待できる．また，権限を個々のノードに委任することで，ノード毎に複雑なアクセス制御も容易である．従来，自律分散型システムは，システム全体の信頼性維持が困難と考えられていたが，ブロックチェーン技術が発明され，それを採用したBitcoinなどの仮想通貨の成功により，自律分散型システムの信頼性が再評価され，仮想通貨以外の多様な分野への応用が期待されている．本発表では，医療機関間のデータ連携を実現するブロックチェーン技術を活用した自律分散型システムの実現方法について議論する．</p>

  11. A Proposal of a Secure P2P-type Storage Scheme by using the Secret Sharing and the Blockchain 査読有り

    Masayuki Fukumitsu, Shingo Hasegawa, Jun-Ya Iwazaki, Masao Sakai, Daiki Takahashi

    2017 IEEE 31ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INFORMATION NETWORKING AND APPLICATIONS (AINA)　803-810　2017年

    DOI： 10.1109/AINA.2017.11 　

    ISSN：1550-445X

  12. Number of papers published in English from the nursing departments of 42 national universities in Japan in the past ten years 査読有り

    Junichi Kameoka, Junya Iwazaki, Fumie Takahashi, Fumiko Sato, Kazuki Sato, Atsuko Taguchi, Yasuka Nakamura, Seiichi Ishii, Yutaka Kagaya

    NURSE EDUCATION TODAY　38　138-143　2016年3月

    DOI： 10.1016/j.nedt.2015.11.028 　

    ISSN：0260-6917

    eISSN：1532-2793

  13. A proposal of a password manager satisfying security and usability by using the secret sharing and a personal server 査読有り

    Masayuki Fukumitsu, Shingo Hasegawa, Jun-ya Iwazaki, Masao Sakai, Daiki Takahashi

    IEEE 30TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED INFORMATION NETWORKING AND APPLICATIONS IEEE AINA 2016　661-668　2016年

    DOI： 10.1109/AINA.2016.45 　

    ISSN：1550-445X

  14. A Rigorous Security Proof for the Enhanced Version of Password-Protected Secret Sharing Scheme 査読有り

    HASEGAWA Shingo, ISOBE Shuji, IWAZAKI Jun-ya, KOIZUMI Eisuke, SHIZUYA Hiroki

    IIS　22　(1)　31-55　2016年

    出版者・発行元： 東北大学大学院情報科学研究科ジャーナル編集委員会

    DOI： 10.4036/iis.2015.R.04 　

    ISSN：1340-9050

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    The password-protected secret sharing (PPSS, for short) and its security notion, called in this paper the PPSS-security, were proposed by Bagherzandi, Jarecki, Saxena and Lu. However, another security notion for PPSS schemes, the pparam-security was proposed by Hasegawa, Isobe, Iwazaki, Koizumi and Shizuya, because they pointed out an attack which can break the original protocol proposed by Bagherzandi &lt;i&gt;et al.&lt;/i&gt; Hasegawa &lt;i&gt;et al.&lt;/i&gt; also showed how to enhance the protocol, and proved that the enhanced one is pparam-secure. In this paper, we prove that the enhanced one is PPSS-secure as well.

  15. Scienceの"Editors'Choice"定期配信によるリサーチマインド・俯瞰力・英語力養成

    亀岡 淳一, 岩崎 淳也, 高橋 文恵, 荒田 悠太郎, 加賀谷 豊

    医学教育　46　(Suppl.)　200-200　2015年7月

    出版者・発行元： (一社)日本医学教育学会

    ISSN：0386-9644

  16. 医学科学生の外科志望に及ぼす卒前教育の影響の質的研究 査読有り

    石井誠一, 亀岡淳一, 加賀谷, 岩﨑淳也, 荒田悠太郎, 高橋文恵

    医学教育　46supple　(Suppl.)　153-153　2015年7月1日

    出版者・発行元： (一社)日本医学教育学会

    ISSN：0386-9644

  17. よくある症状から患者さんへのアプローチの仕方を学ぼう−医学科１年生の新しい融合型PBLカリキュラム導入− 査読有り

    石井誠一, 亀岡淳一, 加賀谷 豊, 岩﨑淳也, 高橋文恵, 荒田悠太郎

    東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要　1　(1)　201-206　2015年3月1日

    出版者・発行元： 東北大学高度教養教育・学生支援機構

    ISSN：2189-5945

  18. A strengthened security notion for password-protected secret sharing schemes 査読有り

    Shingo Hasegawa, Shuji Isobe, Jun-Ya Iwazaki, Eisuke Koizumi, Hiroki Shizuya

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences　E98A　(1)　203-212　2015年1月1日

    出版者・発行元： Maruzen Co., Ltd.

    DOI： 10.1587/transfun.E98.A.203 　

    ISSN：1745-1337 0916-8508

  19. Password-protected Secret-sharing Schemes without Random Oracles 査読有り

    Shingo Hasegawa, Shuji Isobe, Jun-ya Iwazaki, Eisuke Koizumi, Hiroki Shizuya

    2014 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INFORMATION THEORY AND ITS APPLICATIONS (ISITA)　566-570　2014年

  20. 情報の漏れを許容する知識の対話証明 査読有り

    岩崎 淳也, 長谷川 真吾, 磯辺 秀司, 小泉 英介, 静谷 啓樹

    電子情報通信学会技術研究報告. ISEC, 情報セキュリティ　111　(285)　149-154　2011年11月

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0913-5685

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    ゼロ知識性に代わりうる概念として少知識性を導入する.少知識性とは,証明者と検証者の対話の中には,証明者の持つ秘密情報を計算できるための情報は含まれていないことを意味している.そして,一定の性質を満たす関数の中で,計算量的ゼロ知識対話証明を持つものは,少知識対話証明も持つことを示す.

  21. 情報の漏れを許容する知識の対話証明 査読有り

    岩崎 淳也, 長谷川 真吾, 磯辺 秀司, 小泉 英介, 静谷 啓樹

    電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム = IEICE technical report. LOIS, Life intelligence and office information systems　111　(286)　149-154　2011年11月

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MISC 5

  1. 臨床実習ローテート科と卒業後進路の関係 過去35年間の東北大学卒業生へのアンケートより

    亀岡 浩一, 岩崎 淳也, 内海 衣恵, 石井 直人, 石井 誠一, 加賀谷 豊

    医学教育　48　(Suppl.)　105-105　2017年8月

    出版者・発行元： (一社)日本医学教育学会

    ISSN： 0386-9644

  2. アウトカム評価としての診療録ピアレビューシステムの基準連関妥当性の検討

    亀岡 淳一, 大久保 智哉, 菊川 誠, 岩崎 淳也, 佐藤 佐織, 石井 誠一, 加賀谷 豊

    医学教育　47　(Suppl.)　208-208　2016年7月

    出版者・発行元： (一社)日本医学教育学会

    ISSN： 0386-9644

  3. 基礎研究医育成 文部科学省GPプログラムの検証

    石井 誠一, 加賀谷 豊, 亀岡 淳一, 岩崎 淳也, 荒田 悠太郎

    医学教育　46　(Suppl.)　123-123　2015年7月

    出版者・発行元： (一社)日本医学教育学会

    ISSN： 0386-9644

  4. 臨床実習後OSCEで身体診察による臨床推論力を測定できるか

    亀岡 淳一, 荒田 悠太郎, 岩崎 淳也, 石井 誠一, 加賀谷 豊

    医学教育　46　(Suppl.)　124-124　2015年7月

    出版者・発行元： (一社)日本医学教育学会

    ISSN： 0386-9644

  5. A-7-4 秘密分散法とサーバアプリ,スマートフォンを用いたパスワードマネージャのUDSフレームワークによる性能評価(A-7.情報セキュリティ,一般セッション)

    福光 正幸, 長谷川 真吾, 岩崎 淳也, 酒井 正夫, 高橋 大樹

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2015　138-138　2015年2月24日

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

書籍等出版物 1

  1. 【医療AIの普及拡大とさらなる展開 医療からヘルスケアサービスまで発展に向けた現状と展望】医療AIのための人材育成の現状と展望 東北大学Clinical AIの歩みと今後の展望

    岩崎 淳也

    (株)インナービジョン　2023年6月

    ISBN: 9784910561301

講演・口頭発表等 18

  1. 自然言語処理に基づく診療録仮名化データセットの構築

    髙屋英知, 岩﨑淳也, 宮内誠, 小林智哉, 園部真也

    第6回 日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月21日

  2. 診療録のテキスト類似性計算手法の探索：電子カルテデータの横断的利用に向けた研究

    宮内誠, 髙屋英知, 岩﨑淳也, 小林智哉, 園部真也

    第6回 日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月21日

  3. 24 万人分の診療録を用いた 日本語版医療用大規模言語モデル構築の試み

    岩﨑淳也, 髙屋英知, 宮内誠, 小林智哉, 園部真也

    第6回 日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月21日

  4. 医療AI教育の実践と一考察

    岩崎淳也, 田宮元, 植田琢也, 園部真也, 本間経康, 宮内誠カルロス, 高屋英知

    第55回日本医学教育学会大会　2023年7月28日

  5. Long short-term memory による過敏性腸症候群の脳波識別

    村椿智彦, 清水悠生, 成田魁, 持田尚人, 岩崎淳也, 相澤祐一, 金澤素, 福土審

    第63回日本心身医学会総会ならびに学術講演会　2022年6月25日

  6. 脳波を用いた過敏性腸症候群の診断AI

    清水悠生, 成田魁, 持田尚人, 村椿智彦, 岩崎淳也, 相澤祐一, 金澤素, 福土審

    第94回日本心身医学会東北地方会　2022年2月25日

  7. コロナ禍における医学生のストレスとその解決方法に関する一考察

    岩崎 淳也, 加賀谷 豊, 石井 誠一, 齋木 由利子, 田中 淳一, 石井 直人

    日本医学教育学会　2021年7月

  8. ブロックチェーンと中央集権型サーバの連携による実用的スマートコントラクトの実現手法 (情報セキュリティ)

    福光 正幸, 長谷川 真吾, 磯辺 秀司, 岩田 直樹, 岩崎 淳也, 小泉 英介, 中田 恒夫, 酒井 正夫

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　2018年7月25日

  9. A Method for Constructing an Autonomous Decentralized P2P Storage with High Confidentiality and Reliability

    Masayuki Fukumitsu, Shingo Hasegawa, Shuji Isobe, Jun Ya Iwazaki, Eisuke Koizumi, Masao Sakai

    Proceedings - 2017 5th International Symposium on Computing and Networking, CANDAR 2017　2018年4月23日

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    © 2017 IEEE. We have proposed a decentralized Peer-to-Peer (P2P) cloud storage scheme achieving high confidentiality by using a large number of unspecified P2P nodes. There is one crucial problem in the scheme: it is generally difficult to maintain the reliability of the stored data since there is no designated central server which supervises the whole system, and hence, it will be infeasible to certainly restore the stored data if the P2P nodes are to be less reliable. In this paper, we propose a method to maintain the high reliability of the stored data by applying mutual monitoring and autonomous recovering operations among the P2P nodes. Using the method in combination with the conventional scheme, one can achieve a high reliability P2P cloud storage with high confidentiality. We then give a quantitative evaluation of the reliability on the stored data in the proposed storage.

  10. A proposal of a secure P2P-type storage scheme by using the secret sharing and the blockchain

    Masayuki Fukumitsu, Shingo Hasegawa, Junya Iwazaki, Masao Sakai, Daiki Takahashi

    Proceedings - International Conference on Advanced Information Networking and Applications, AINA　2017年5月5日

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    © 2017 IEEE. We propose a new secure online storage scheme based on an open P2P network without a central server. In the proposed scheme, attackers cannot detect target user data in the online storage because the user data is divided into some parts by the secret sharing, and they are distributed to P2P nodes via the anonymous communication. The proposed scheme can prevent the direct attack on the target user node because metadata for the reconstruction also hidden in the online storage, hence nothing remains in the user node. Even if the state of the P2P network varies over time between the storing and restoring operation, the proposed scheme ensures that the user can identify the target nodes which stored his metadata by utilizing the Blockchain technology with only memorable secure information for user authentication. Furthermore, a malicious node to attack on others can be detected and ruled out by the mutual monitoring among the nodes and the majority decision rule.

  11. ブロックチェーン：医療機関間の安全で自律分散的なデータ連携に向けて

    岩崎 淳也, 酒井 正夫

    生体医工学　2017年

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    <p>ビッグデータ技術や人工知能（AI）の発展により，医療機関が保有する膨大な患者の医療データを，適切な診断・治療や新治療法発明などに役立てることが期待されている．しかし，各医療機関がバラバラに保有している医療データを集約して活用するシステムを，従来のような中央集約型の集中管理方式で構築することは容易ではない．その蓄積データ量は膨大であり，保全には高いセキュリティ水準が要求される．また，個々のデータのセキュリティ設定はその種類や権利関係により様々であるため複雑なアクセス制御が求められる．このような大規模で複雑なシステムを中央集約型の集中管理方式で構築する場合，その導入と運用のコストと手間は莫大なものとなると予想される．一方，自律分散方式で構築する場合は，スモールスタートと段階的スケールアウトにより導入のコストと手間の抑制が期待できる．また，権限を個々のノードに委任することで，ノード毎に複雑なアクセス制御も容易である．従来，自律分散型システムは，システム全体の信頼性維持が困難と考えられていたが，ブロックチェーン技術が発明され，それを採用したBitcoinなどの仮想通貨の成功により，自律分散型システムの信頼性が再評価され，仮想通貨以外の多様な分野への応用が期待されている．本発表では，医療機関間のデータ連携を実現するブロックチェーン技術を活用した自律分散型システムの実現方法について議論する．</p>

  12. アウトカム評価としての診療録ピアレビューシステムの基準連関妥当性の検討

    亀岡 淳一, 大久保 智哉, 菊川 誠, 岩崎 淳也, 佐藤 佐織, 石井 誠一, 加賀谷 豊

    医学教育　2016年7月

  13. A proposal of a password manager satisfying security and usability by using the secret sharing and a personal server

    Masayuki Fukumitsu, Shingo Hasegawa, Jun Ya Iwazaki, Masao Sakai, Daiki Takahashi

    Proceedings - International Conference on Advanced Information Networking and Applications, AINA　2016年5月19日

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    © 2016 IEEE. Password managers protect users' passwords by using a master password or a security token. The security of them using the master password is weakened if users use weak master passwords. The usability of them using the security token is low since users always need the token to log in. In this paper, we propose a new framework of password managers which has a high security and a high usability by employing the secret sharing and a personal servers for a user.

  14. Scienceの"Editors'Choice"定期配信によるリサーチマインド・俯瞰力・英語力養成

    亀岡 淳一, 岩崎 淳也, 高橋 文恵, 荒田 悠太郎, 加賀谷 豊

    医学教育　2015年7月

  15. 医学科学生の外科志望に及ぼす卒前教育の影響の質的研究

    石井 誠一, 高橋 文恵, 荒田 悠太郎, 亀岡 淳一, 加賀谷 豊, 岩崎 淳也

    医学教育　2015年7月

  16. A-7-4 秘密分散法とサーバアプリ,スマートフォンを用いたパスワードマネージャのUDSフレームワークによる性能評価(A-7.情報セキュリティ,一般セッション)

    福光 正幸, 長谷川 真吾, 岩崎 淳也, 酒井 正夫, 高橋 大樹

    電子情報通信学会総合大会講演論文集　2015年2月24日

  17. よくある症状から患者さんへのアプローチの仕方を学ぼう : 医学科1年次の新しい融合型PBLカリキュラム導入

    石井 誠一, 加賀谷 豊, 亀岡 淳一, 岩崎 淳也, 高橋 文恵, 荒田 悠太郎

    東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要 = Bulletin of the Institute for Excellence in Higher Education, Tohoku University　2015年

  18. 秘密分散法とサーバアプリを用いた安全性と利便性を両立するパスワードマネージャの提案

    福光 正幸, 長谷川 真吾, 岩崎 淳也, 酒井 正夫, 高橋 大樹

    コンピュータセキュリティシンポジウム2014論文集　2014年10月15日

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産業財産権 8

  1. 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

    長谷川 真吾, 岩崎 淳也, 酒井 正夫, 高橋 大樹, 福光 正幸

    産業財産権の種類: 特許権

  2. 情報処理装置、管理装置、不正モジュール検知システム、不正モジュール検知方法、不正モジュール検知プログラムを記録している記録媒体、管理方法、管理プログラムを記録している記録媒体および集積回路

    海上 勇二, 布田 裕一, 松崎 なつめ, 静谷 啓樹, 酒井 正夫, 磯辺 秀司, 小泉 英介, 長谷川 真吾, 岩崎 淳也

    産業財産権の種類: 特許権

  3. 情報処理システム、公開鍵の変更方法、および、プログラム

    酒井正夫, 岩崎淳也, 小泉英介, 長谷川真吾, 磯邉秀司, 福光正幸

    産業財産権の種類: 特許権

  4. 情報処理システム、データ提供方法、および情報処理システムの製造方法

    酒井正夫, 岩崎淳也, 小泉英介, 長谷川真吾, 磯邉秀司, 福光正幸

    産業財産権の種類: 特許権

  5. 情報仲介装置、情報提供装置、及び情報取得装置

    酒井正夫, 中田恒夫, 岩田直樹, 福光正幸, 長谷川真吾, 磯辺秀司, 岩崎淳也, 小泉英介

    産業財産権の種類: 特許権

  6. 情報処理装置、管理装置、不正モジュール検知システム、不正モジュール検知方法、不正モジュール検知プログラムを記録している記録媒体、管理方法、管理プログラムを記録している記録媒体および集積回路

    海上 勇二, 布田 裕一, 松崎 なつめ, 静谷 啓樹, 酒井 正夫, 磯辺 秀司, 小泉 英介, 長谷川 真吾, 岩崎 淳也

    特許第5411282号

    産業財産権の種類: 特許権

  7. サービスデータ提供方法、および情報処理システムの製造方法

    酒井正夫, 岩崎淳也, 小泉英介, 久井雅史

    産業財産権の種類: 特許権

  8. 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

    長谷川真吾, 岩崎淳也, 酒井正夫, 高橋大樹, 福光正幸

    産業財産権の種類: 特許権

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    PCT/JP2016/80351

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共同研究・競争的資金等の研究課題 3

  1. 全国の電子カルテ情報の統合データベース作成を可能にする自然言語処理技術の開発

    岩崎 淳也, 園部 真也, 高屋 英知, 宮内 誠

    2025年4月1日 ～ 2028年3月31日

  2. 医療課題の解決をAIでデザインできる医療者を育む卒前医学教育プログラムの新規開発

    岩崎 淳也

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

    研究機関：Tohoku University

    2021年4月1日 ～ 2024年3月31日

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    AIを用いて解決方法をデザインできる医療者を養成することを目的とし、医療に特化したAI教育プログラムを作成するため、医療AIの研究の実態について調査を行い、研究毎の研究分野およびAIの解析手法による分類を行った。 具体的には、東北大学の医学部、医学系研究科、大学病院、加齢医学研究所、東北メディカルメガバンク、AIラボの教員からAI研究に関する聞き取り調査を行うと共に、医学部設置の81大学のライフサイエンス系研究者の業績をresearchmapから全て取得し、AI研究に関する業績のみを抽出し整理した。さらに、pubmedを用いてAIに関係する論文の抽出を行った。 抽出した論文を研究内容に応じて医療重点６領域、診療科、医療系研究分野に応じて分類し、分類した種類を使用されているAIの解析手法でさらに細分化して分類を行った。その結果、異なる診療科、研究分野における用いられているAIによる共通の解析手法を整理することができた。一部の業績について、関係する診療科および研究分野の確認が完了していないため、本年度も継続して業績の分類と整理を行う予定である。 今回の分類により、特定の医療分野の研究目的に応じた効率的な医療AI人材育成のための教育プログラムを作成することが可能になると期待される。既に医療AI人材育成のための基礎的なプログラミング教育用プログラムは完成しているため、今後は整理された分類に応じた応用的な教育プログラムの策定を行う予定である。

  3. ニューノーマル時代において健全な社会活動を継続するための分散型署名技術を用いたプライバシー保護に優れた感染症対策プラットフォームの開発

    岩崎 淳也

    2021年4月 ～ 2021年9月