(最終更新日:2025-03-29 00:14:07)
  フクニシ ヒロアキ
  福西 広晃
   所属   コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科
   職種   専任講師
■ 職歴/学内役職・委員
1. 2017/09~2018/08 東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科 助手
2. 2018/09~2019/08 東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科 助教
3. 2018/09~2019/08 東京工科大学大学院 バイオ・情報メディア研究科 コンピュータサイエンス専攻 修士課程 助教
4. 2019/09~ 東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科 専任講師
5. 2019/09~ 東京工科大学大学院 バイオ・情報メディア研究科 コンピュータサイエンス専攻 修士課程 専任講師
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■ 著書・論文歴
1. 2025/03 論文  Neonatal asphyxia prediction using features extracted from cardiotocography data by explainable artificial intelligence Informatics in Medicine Unlocked 54,pp.101636 (共著) 
2. 2025/01 論文  Cardiotocography-Based Experimental Comparison of Artificial Intelligence and Human Judgment in Assessing Fetal Asphyxia During Delivery Cureus 17(1),pp.e78282 (共著) 
3. 2023/08 論文  Care-needs level prediction for elderly long-term care using insurance claims data Informatics in Medicine Unlocked 41,pp.101321 (共著) 
4. 2023/03 その他  AIを用いた微生物混合液の解析手法開発~バイオプラスチックスや食品の発酵生産などの応用に向けて~ 月刊BIOINDUSTRY 2023年3月号 40(3),58-63頁 (共著) 
5. 2022/10 論文  Development of a prediction method of cell-density in autotrophic/heterotrophic microorganism mixtures by machine learning using absorbance spectrum data BioTech 11(4),pp.46 (共著) 
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■ 学会発表
1. 2024/11/24 CTG特徴量を用いた新生児の健康状態に関する因果探索(第44回医療情報学連合大会・第25回日本医療情報学会学術大)
2. 2024/11/23 中国の大規模疫学調査データ(China Health and Retirement Longitudinal Study; CHARLS)を用いた脳卒中の予測及び要因分析(第44回医療情報学連合大会・第25回日本医療情報学会学術大)
3. 2023/11/09 Exploring Effective Approaches on Transformer-based Neural Models for Multi-clinical Large-scale Cardiotocogram Data(E-HEALTH AND BIOENGINEERING CONFERENCE - EHB 2023)
4. 2023/07/01 CTGデータを活用した新生児仮死予測と XAI手法に基づく要因分析(第27回 日本医療情報学会春季学術大会)
5. 2022/11/19 NDBを用いたベイジアンネットワークによる糖尿病リスクの因果分析(第42回医療情報学連合大会(第24回日本医療情報学会学術大会))
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■ 取得特許
1. 2022/04/12 生体情報処理システム、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム(特許第7057592号)
2. 2021/12/06 疾病発症リスク予測システム、疾病発症リスク予測方法および疾病発症リスク予測プログラム(特許第6988895号)
3. 2021/06/21 健康状態予測装置、健康状態予測方法、及びプログラム(特許第6901146号)
4. 2017/03/10 データ分析装置、データ分析方法およびデータ分析プログラム(特許第6105825号)
5. 2021/02/22 要因分析装置、要因分析方法、および、プログラム(特許第6841039号)
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■ 所属学会
1. 2018/04~ 情報処理学会
2. 2018/12~ 日本公衆衛生学会
3. 2019/04~ 日本統計学会
4. 2022/06~ 日本医療情報学会
■ 研究課題・受託研究・科研費
1. 2021/10~2022/03  FX取引高シェア・新規口座数変動におけるSNS等による影響の調査・分析 企業からの受託研究 
2. 2022/04~2023/03  FX新規口座数変動におけるSNS等による影響の調査・分析 企業からの受託研究 
3. 2023/04~2027/03  AI技術による胎児の状態のモニタリングと安全・安心な周産期情報システムに関する研究 基盤研究(C) (キーワード:深層学習(ディープラーニング) / 胎児心拍陣痛図(CTG))