木崎　速人 (キザキ　ハヤト)

Kizaki, Hayato

写真a

所属（所属キャンパス）

薬学部 薬学科 医薬品情報学講座 （芝共立）

職名

助教
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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2018年11月
    -
    継続中

    慶應義塾大学薬学部, 医薬品情報学講座, 助教

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2010年04月
    -
    2014年03月

    東京大学, 薬学部, 薬科学科

    大学, 卒業

  • 2014年04月
    -
    2016年03月

    東京大学, 薬学系研究科, 薬科学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 2016年09月

    東京大学, 薬学系研究科, 薬科学専攻

    大学院, 博士

  • 2017年09月

    東京大学, 薬学系研究科, 薬学専攻

    大学院, 博士

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 薬科学（修士）, 東京大学, 課程, 2016年03月

    黄色ブドウ球菌コロニースプレッディングにおけるPSM毒素の役割

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免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

  • 東京大学フューチャーファカルティプログラム修了, 大学教員としてのキャリアを進むにあたり不可欠となる教育力の向上をめざすプログラム, 2017年03月

  • 薬剤師免許, 2019年

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • ライフサイエンス / 医療薬学

  • ライフサイエンス / 医療管理学、医療系社会学

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 介護施設

  • 医療安全

  • 医薬品情報

  • 多職種連携

  • 薬剤師

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • 薬局におけるリフィル処方箋への対応に関する実態と薬剤師の意識 – 横断的質問紙調査 –

    平田彩乃，木﨑速人，矢野良太郎，山村真一，吉岡ゆうこ，鈴木順子，今井俊吾，堀里子

    医薬品情報学 25 （ 1 ）  2023年05月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

  • Investigation of Prescription Status and Exploration of Risk Factors Related to Denosumab-induced Hypocalcemia in Combination Therapy with 1α,25-Dihydroxy-vitamin D3

    Ikegami K, Saito M, Imai S, Kizaki H, Yasumuro O, Funakoshi R, Hori S

    Biol Pharm Bull.  46 （ 1 ） 95 - 101 2023年01月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

  • 臨床研究コーディネーターが治験における被験者ケアにおいて抱える課題の抽出　フォーカスグループインタビュー法を用いた研究

    木崎 速人, 角田 望, 大島 央子, 石崎 雅人, 野呂 幾久子, 飯岡 緒美, 中野 重行, 堀 里子

    臨床薬理 （(一社)日本臨床薬理学会)  53 （ 4 ） 137 - 145 2022年07月

    ISSN  0388-1601

  • Extracting Multiple Worries From Breast Cancer Patient Blogs Using Multilabel Classification With the Natural Language Processing Model Bidirectional Encoder Representations From Transformers: Infodemiology Study of Blogs.

    Watanabe T, Yada S, Aramaki E, Yajima H, Kizaki H, Hori S

    JMIR cancer （JMIR Cancer)  8 （ 2 ） e37840 2022年06月

    ISSN  2369-1999

    　概要を見る

    Background: Patients with breast cancer have a variety of worries and need multifaceted information support. Their accumulated posts on social media contain rich descriptions of their daily worries concerning issues such as treatment, family, and finances. It is important to identify these issues to help patients with breast cancer to resolve their worries and obtain reliable information. Objective: This study aimed to extract and classify multiple worries from text generated by patients with breast cancer using Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT), a context-aware natural language processing model. Methods: A total of 2272 blog posts by patients with breast cancer in Japan were collected. Five worry labels, “treatment,” “physical,” “psychological,” “work/financial,” and “family/friends,” were defined and assigned to each post. Multiple labels were allowed. To assess the label criteria, 50 blog posts were randomly selected and annotated by two researchers with medical knowledge. After the interannotator agreement had been assessed by means of Cohen kappa, one researcher annotated all the blogs. A multilabel classifier that simultaneously predicts five worries in a text was developed using BERT. This classifier was fine-tuned by using the posts as input and adding a classification layer to the pretrained BERT. The performance was evaluated for precision using the average of 5-fold cross-validation results. Results: Among the blog posts, 477 included “treatment,” 1138 included “physical,” 673 included “psychological,” 312 included “work/financial,” and 283 included “family/friends.” The interannotator agreement values were 0.67 for “treatment,” 0.76 for “physical,” 0.56 for “psychological,” 0.73 for “work/financial,” and 0.73 for “family/friends,” indicating a high degree of agreement. Among all blog posts, 544 contained no label, 892 contained one label, and 836 contained multiple labels. It was found that the worries varied from user to user, and the worries posted by the same user changed over time. The model performed well, though prediction performance differed for each label. The values of precision were 0.59 for “treatment,” 0.82 for “physical,” 0.64 for “psychological,” 0.67 for “work/financial,” and 0.58 for “family/friends.” The higher the interannotator agreement and the greater the number of posts, the higher the precision tended to be. Conclusions: This study showed that the BERT model can extract multiple worries from text generated from patients with breast cancer. This is the first application of a multilabel classifier using the BERT model to extract multiple worries from patient-generated text. The results will be helpful to identify breast cancer patients’ worries and give them timely social support.

  • 保険薬局の薬剤師によるがん薬物療法に関する疑義照会の実態調査

    明貝怜美、澤井夏海、須藤洋行、佐藤宏樹、藤田行代志、三島八重子、木崎速人、堀里子、澤田康文

    医薬品情報学 24 （ 1 ） 11 - 16 2022年05月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 新薬まるわかり 咳嗽治療薬 リフヌア錠 45mg（ゲーファピキサントクエン酸塩）

    木崎速人，出雲真穂，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

    日経ドラッグインフォメーション ( 日経BP社)  304 2023年02月

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

  • 新薬まるわかり サイバインコ錠50mg/100mg/200mg（アブロシチニブ）

    木崎速人，名倉慎吾，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

    日経ドラッグインフォメーション ( 日経BP社)  302 2022年12月

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

  • 新薬まるわかり ベリキューボ錠 2.5mg/5mg/10mg（ベルイシグアト）

    木崎速人，平井理夏，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

    日経ドラッグインフォメーション ( 日経BP社)  300 2022年10月

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

  • 新薬まるわかり 糖尿病用剤 ツイミーグ錠 500mg (イメグリミン塩酸塩)

    木崎速人，名倉慎吾，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

    日経ドラッグインフォメーション ( 日経BP社)  297 2022年07月

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

  • 新薬まるわかり グレリン様作用薬 エドルミズ錠 50mg (アナモレリン塩酸塩)

    木崎速人，出雲真穂，佐藤宏樹，三木晶子著　堀 里子，澤田康文監.

    日経ドラッグインフォメーション ( 日経BP社)  295 2022年05月

    記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 共著

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • 管理栄養士による中山間地域住民への栄養サポートに向けた住民の食生活の実態調査

    山田真里，木﨑速人，井上紗菜，塚本真歩，佐々木恵，坂本健太郎，池田裕樹，宮本興治，飯野温，堀里子

    第44回日本臨床栄養学会／第43回日本臨床栄養協会総会 (岩手) , 

    2022年10月
    , 

    口頭発表（一般）

  • 自然言語処理モデルBERTを用いた乳がん患者の悩みマルチラベル分類器の患者語りテキストへの応用

    渡部哲，渡邊知生，矢田竣太郎，荒牧英治，木﨑速人，堀里子

    医療薬学フォーラム2022/第30回クリニカルファーマシーシンポジウム, 

    2022年07月
    , 

    口頭発表（一般）

  • 診療データベースを用いた免疫チェックポイント阻害薬による間質性肺炎の危険因子解析

    志佐麗奈，木﨑速人，橋口正行，堀里子

    第24回医薬品情報学会総会・学術大会, 

    2022年07月
    , 

    口頭発表（一般）

  • オンラインを用いた医薬品情報実習の実践と評価

    木﨑速人，橋口正行，堀里子

    第24回医薬品情報学会総会・学術大会, 

    2022年07月
    , 

    口頭発表（一般）

  • 固形癌骨転移患者に対するGrade2以上のデノスマブ誘発性低Ca血症発症リスク予測法の検討

    池上慶祐，齊藤愛実，木﨑速人，橋口正行，安室修，舟越亮寛，堀里子

    医療薬学フォーラム2022/第30回クリニカルファーマシーシンポジウム, 

    2022年07月
    , 

    口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 要介護等高齢者の薬物治療適正化・医療安全確保に向けた介護施設における医薬品関連インシデント事例の要因解析

    2019年04月
    -
    2020年03月

    日本医薬品情報学会, 課題研究班, 木﨑速人、佐藤宏樹，堀里子，澤田康文, 研究代表者

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 第21介医薬品情報学会・学術大会　学生優秀発表ポスター賞

    木崎速人，佐藤宏樹，山本大輔，馬来秀行，益子幸太郎，小西ゆかり，浅井康平，堀里子，澤田康文, 2018年06月, 医薬品情報学会, 介護士による服薬介助に伴い発生したインシデントに関する記述疫学的解析

    受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 卒業研究１（薬学科）

    2023年度

  • 実務実習事前学習（実習）

    2023年度

  • 英語演習（薬学科）

    2023年度

  • ＥＢＭの実践

    2023年度

  • 英語演習（薬科学科）

    2023年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 実務実習事前学習（実習）

    慶應義塾

    2018年04月
    -
    2019年03月
    , 

    秋学期, 実習・実験, 160人

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教育活動及び特記事項 【 表示 ／ 非表示 】

  • 明治大学 「教職実践演習」：「教育実習の総まとめ」、授業題目：正しい薬の育て方

    2017年11月

    , その他特記事項

  • 東京大学教養学部 全学自由研究ゼミナール「伝えるを学ぼう」：第6回「大学院生による模擬授業・検討・解説３」、授業題目：創る薬から育てる薬へ

    2017年05月

    , その他特記事項

  • 学校法人河合塾 知の追究講座 講師：「薬の創り方・育て方〜薬学研究の最前線〜」

    2017年04月

    , その他特記事項

  • 東京大学文学部 第1回留学生ワークショップ 講師：「何気ない日本人の習慣・考え方を学ぼう！」

    2017年03月

    , その他特記事項

  • 学校法人河合塾 学びみらいプログラム 講師：「正しい薬の育て方」

    2017年03月

    , その他特記事項

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本薬学会, 

    2020年
    -
    継続中

  • 医薬品情報学会

    　

  • 医療薬学会

    　
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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年04月
    -
    継続中

    研究企画委員会 委員, 一般財団法人　日本医薬品情報学会

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