1. 青木 美和, 岡田 美保子, 山下 貴範, 大江 和彦, 中島 直樹. クリニカルパスの国際動向-クリニカルパスの本質に立ち返る-. 医療情報学. 40 (Suppl), 2020, 253-254.
2. 山下 貴範, 中井 真也, 木下 喬, 若田 好史, 野原 康伸, 中島 直樹, 鴨打 正浩. AMED ePath事業のデータを用いた2型糖尿病患者における患者アウトカム解析. 第5回日本糖尿病・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学術集会 抄録集. 2020, 23.
3. 中島 直樹. 業務負担の軽減と医療の質ーLHSの観点から―. 医療情報学. 2020, 40(4), 200-203.
4. 青木 美和, 中島 直樹, 岡田 美保子, 山下 貴範, 中熊 英貴, 若田 好史, 小妻 幸男, 大江 和彦, 副島 秀久. アウトカム志向型パスの標準的データ取得のための電子仕様とデータ構造モデル化. 第24回日本医療情報学会春季学術大会 シンポジウム2020 Web抄録集. 2020, PB-26.
5. 山下 貴範, 若田 好史, 中熊 英貴, 野原 康伸, 岡田 美保子, 中島 直樹, 副島 秀久. 患者状態把握を目的とした機械学習と共起有向グラフによる診療プロセス解析. 第24回日本医療情報学会春季学術大会 シンポジウム2020 Web抄録集. 2020, OB2-01.
6. Hidehisa Soejima,Koutarou Matsumoto,Naoki Nakashima,Yasunobu Nohara,Takanori Yamashita,Jiro Machida,Hideki Nakaguma,A functional learning health system in Japan: Experience with processes and information infrastructure toward continuous health improvement,2020,LHS Journal.
7. Takanori Yamashita, Yoshifumi Wakata, Hideki Nakaguma, Yasunobu Nohara, Shinji Hato, Susumu Kawamura, Shuko Muraoka, Masatoshi Sugita, Mihoko Okada, Naoki Nakashima, Hidehisa Soejima. Machine Learning for Classification of Postoperative Patient Status Using Standardized Medical Data. Asia-Pacific Association for Medical Informatics (APAMI2020) Proceedings. 2020, 131.
8. Yasunobu Nohara, Koutarou Matsumoto, Hidehisa Soejima, Naoki Nakashima. Explanation of Machine Learning Models Using Shapley Additive Explanation and Application for Real Data in Hospital. Asia-Pacific Association for Medical Informatics (APAMI2020) Proceedings. 2020, 95.
9. Koutarou Matsumoto, Yasunobu Nohara, Yoshifumi Wakata, Takanori Yamashita, Yukio Kozuma, Rui Sugeta, Miki Yamakawa, Fumiko Yamauchi, Eri Miyashita, Tatsuya Takezaki, Shigeo Yamashiro, Toru Nishi, Jiro Machida, Hidehisa Soejima, Masahiro Kamouchi, Naoki Nakashima. Impact of a learning health system on acute care and medical complications after intracerebral hemorrhage. Learning Health Systems. 2020.
10. Koutarou Matsumoto, Yasunobu Nohara, Hidehisa Soejima, Toshiro Yonehara, Naoki Nakashima, Masahiro Kamouchi. Stroke prognostic scores and data-driven prediction of clinical outcomes after acute ischemic stroke. Stroke. 2020, 51(5),1477-1483.