所属・肩書

亀田総合病院
放射線科 部長

株式会社ハップ・インテリジェンス
代表取締役

東京科学大学医学部放射線科
臨床教授

業種

医学放射線画像診断（専門は乳がん）
生成AIコンサルト

内容

医療、健康、美容に関するコンサルト、相談
生成AIに関するコンサルトや講演、教育
医療機関経営コンサルト

出身

千葉県野田市

住所

千葉県柏市

学歴

・東京医科歯科大学医学部医学科卒業 (MD)
同大学院医歯学総合研究科博士課程　修了 医学博士 (PhD in medical science)
・University of Information Technology and Management in Rzeszow 修了 経営観理学博士(Doctor of Business Administration: DBA)

プロフィール

【認定資格等】
● 医学
日本医学放射線学会　放射線診断専門医・研修指導者
日本乳がん検診精度管理中央機構　検診マンモグラフィ読影認定(ASランク)
日本乳癌学会　乳腺専門医・指導医

● データサイエンス、AI
Google Data Analytics Professional Certificate
日本ディープラーニング協会　G検定 (2023#2)
日本ディープラーニング協会 Generative AI Test (2024#1)
XR in Healthcare Education and Clinical Practice, Imperial College London
Artificial Intelligence in Healthcare: Fundamentals and Applications, MIT
Generative AI Online Course | Driving Innovation With Gen AI, MIT
Machine Learning with Python, IBM

● 経営管理学
UK Qualifi Level 7 Diploma in Strategic Management and Leadership
Behavioral Finance, Duke University

経歴

2005年 東京医科歯科大学(現:東京科学大学)医学部医学科卒業、2013年　同大学院修了。
大学院生時代より乳房画像診断を専門として、乳房MRIを主体とした研究を行う。
2014年には業界主要紙Radiology誌に研究結果が掲載されるほか、これまでに20以上の論文を執筆。世界最大級の国際医学会：北米放射線学会(RSNA)他複数の受賞歴あり。
2014年 医療法人鉄蕉会(亀田グループ)に入職、2018年より現職、亀田総合病院放射線科部長、亀田京橋クリニック診療部部長兼務。
2020年 コロナ禍をきっかけに医学以外の学問、特にビジネス、AIおよびデータサイエンスに関する研鑽を開始。
2025年 Doctorate of Business Administration, University of Information Technology and Management in Rzeszow, Poland 修了、経営管理学博士(DBA)

所属団体など

【所属学会】
日本医学放射線学会
Radiological Society of North America
日本画像医学会
日本磁気共鳴医学会
日本乳癌学会
日本乳癌画像研究会
日本乳癌検診学会

著書・論文・講演等

－生成AI関連－
【講演・ワークショップ開催】
〇 2023年
– 聖マリアンナ医科大学附属研究所 ブレスト&イメージング先端医療センター附属クリニック様　講演”ChatGPTの解説”、　ワークショップ”ChatGPT WorkShop” (2度ご依頼いただきました)
– 日本乳腺甲状腺超音波医学会 様　”「ChatGPTの多彩な使い道」について、ChatGPTに相談してみた。”
– ゴルフ医科学研究所 様　
〇 2024年
– 社会医療法人友愛会 友愛医療センター 様　
– 日本乳癌画像研究会 様　””ChatGPTの多彩な使い道について””
– 群馬大学大学院 様　”がん診断における生成系AIの可能性”
– 国内某上場企業 様
– Oncology Web Seminar in Sapporo 様　”生成系AIの概要とChatGPTの使い方ガイド”
– DS研究会 様　
– ホロジックジャパン株式会社 様（第32回乳癌学会学術総会中　企業セミナー共催として）
– 日本デジタルパソロジー・AI研究会 様 (第22回 日本デジタルパソロジー・AI研究会総会)　”生成系AIの概要とChatGPTの使い方ガイド”
– 社会医療法人北斗　北斗病院 様　”ChatGPTを徹底活用！〜生成AIによる医療人のQOL向上とスキルアップについて〜”
– ほぼ医師のための人生設計勉強会 様　”生成AI×医師ライフハック〜日々の仕事や生活にAIをどう活かすのか？〜”
〇 2025年
– 日本痩身医学協会 様　”生成AI -今のすがた、未来のそなえかた-“
– 群馬大学大学院 様　”がん診断における生成系AIの可能性”

【依頼原稿】
〇 2023年
– Innervision 2023年8月号　”乳房画像診断における「ChatGPT」の有用性について，ChatGPTにインタビューしてみた”
〇 2025年
東京科学大学医科同窓会報No. 306号（2025年1月30日）「医能異彩」“生成AI -基盤モデル理解と活用可能性についての概説-”

－医学－
著書
原著(すべて英文、peer reviewed papers)
1. Katayama T, Kubota K, Machida Y, Toriihara A, Shibuya H.Evaluation of sequential FDG-PET/CT for monitoring bone metastasis of breast cancer during therapy: correlation between morphological and metabolic changes with tumor markers. Ann Nucl Med. 2012 Jun;26(5):426-35.
2. Machida Y, Kubota K, Katayama T, Toriihara A, Shibuya H. Diagnostic performance of fluorodeoxyglucose-positron emission tomography/computed tomography combined with ultrasonography-guided fine needle aspiration cytology for identifying axillary lymph node status in patients with breast cancer. Eur J Surg Oncol. 2013 Jan;39(1):26-30
3. Fujioka T, Toriihara A, Kubota K, Machida Y, Nakamura S, Kishimoto S, Ohashi I, Shibuya H. Long-term follow-up using 18F-FDG PET/CT for postoperative olfactory neuroblastoma. Nucl Med Commun. 2014 Aug;35(8):857-63
4. Machida Y, Tozaki M, Yoshida T, Saita A, Yakabe M, Nii K. Feasibility study of a breast density measurement within a direct photon-counting mammography scanner system. Jpn J Radiol. 2014 Sep;32(9):561-7. Epub 2014 May 18.
5. Fujioka T, Toriihara A, Kubota K, Machida Y, Nakamura S, Kishimoto S, Ohashi I, Shibuya H. Long-term follow-up using 18F-FDG PET/CT for postoperative olfactory neuroblastoma. Nucl Med Commun. 2014 Aug;35(8):857-63.
6. Machida Y, Tozaki M, Shimauchi A, Yoshida T. Two Distinct Types of Linear Distribution in Nonmass Enhancement at Breast MR Imaging: Difference in Positive Predictive Value between Linear and Branching Patterns. Radiology. 2015 Sep;276(3):686-94.
7. Machida Y, Nakadate M. Breast Shape Change Associated with Aging: A Study Using Prone Breast Magnetic Resonance Imaging. Plast Reconstr Surg Glob Open. 2015 Jul 8;3(6):e413.
8. Shimauchi A, Ota H, Machida Y, Yoshida T, Satani N, Mori N, Takase K, Tozaki M.Morphology evaluation of nonmass enhancement on breast MRI: Effect of a three-step interpretation model for readers’ performances and biopsy recommendations. Eur J Radiol. 2016 Feb;85(2):480-8.
9. Machida Y, Shimauchi A, Tozaki M, Kuroki Y, Yoshida T, Fukuma E. Descriptors of Malignant Non-mass Enhancement of Breast MRI: Their Correlation to the Presence of Invasion. Acad Radiol. 2016 Jun;23(6):687-95.
10. Machida Y, Saita A, Namba H, Fukuma E. Automated volumetric breast density estimation out of digital breast tomosynthesis data: feasibility study of a new software version. SpringerPlus. 2016 Jun 18;5(1):780.
11. Machida Y, Shimauchi A, Kuroki Y, Tozaki M, Kato Y, Hoshi K, Fukuma E. Single focus on breast magnetic resonance imaging: diagnosis based on kinetic pattern and patient age. Acta Radiol. 2017 Jun;58(6):652-659.
12. Machida Y, Shimauchi A, Kanemaki Y, Igarashi T, Harada M, Fukuma E. Feasibility and potential limitations of abbreviated breast MRI: an observer study using an enriched cohort. Breast Cancer. 2017 May;24(3):411-419.
13. Shimauchi A, Machida Y, Maeda I, Fukuma E, Hoshi K, Tozaki M. Breast MRI as a Problem-solving Study in the Evaluation of BI-RADS Categories 3 and 4 Microcalcifications: Is it Worth Performing? Acad Radiol. 2018 Mar;25(3):288-296.
14. Machida Y, Shimauchi A, Igarashi T, Hoshi K, Fukuma E. Preoperative breast MRI: reproducibility and significance of findings relevant to nipple-areolar complex involvement. Breast Cancer. 2018 Jul;25(4):456-463.
15. Machida Y, Shimauchi A, Okuma H, Tozaki M, Isobe S, Fukuma E. Shear Wave Speed of the Lesion in Preoperative Breast Ultrasonography: Association with Disease-free Survival of Patients with Primary Operable Invasive Breast Cancer. Acad Radiol. 2018 Aug;25(8):1003-1009.
16. Machida Y, Shimauchi A, Igarashi T, Fukuma E. MRI Findings After Cryoablation of Primary Breast Cancer Without Surgical Resection. Acad Radiol. 2019 Jun;26(6):744-751.
17. Machida Y, Nomura K, Shimauchi A, Kato Y, Nagatsuka M, Fukuma E. Diffusion-weighted imaging with simultaneous multi-slice echo-planar technique for the diagnosis of breast magnetic resonance imaging. Jpn J Radiol. 2020 Jan 14. doi: 10.1007/s11604-020-00919-3. [Epub ahead of print]
18. Terao T, Machida Y, Tsushima T, Miura D, Narita K, Kitadate A, Takeuchi M, Matsue K. Pre-treatment metabolic tumour volume and total lesion glycolysis are superior to conventional positron-emission tomography/computed tomography variables for outcome prediction in patients with newly diagnosed multiple myeloma in clinical practice.
Br J Haematol. 2020 Apr 6. doi: 10.1111/bjh.16633. Online ahead of print.
19. Kitadate A, Narita K, Fukumoto K, Terao T, Tsushima T, Kobayashi H, Abe Y, Miura D, Takeuchi M, Machida Y, Matsue K. Baseline total lesion glycolysis combined with interim positron emission tomography-computed tomography is a robust predictor of outcome in patients with peripheral T-cell lymphoma. Cancer Med. 2020 Jun 18. doi: 10.1002/cam4.3226. Online ahead of print.
20. Adachi, T, Machida, Y, Fukuma, E, Tateishi U. Fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography findings after percutaneous cryoablation of early breast cancer. Cancer Imaging 20, 49 (2020). https://doi.org/10.1186/s40644-020-00325-y
21. Terao T, Machida Y, Tateishi U, et al. Association of loss of spleen visualization on whole-body diffusion-weighted imaging with prognosis and tumor burden in patients with multiple myeloma. Sci Rep. 2021 Dec 14;11(1):23978.
22. Terao T, Machida Y, Hirata K, et al.Prognostic Impact of Metabolic Heterogeneity in Patients With Newly Diagnosed Multiple Myeloma Using 18F-FDG PET/CT.Clin Nucl Med. 2021 Oct 1;46(10):790-796.
23. Terao T, Machida Y, Narita K, et al. Total diffusion volume in MRI vs. total lesion glycolysis in PET/CT for tumor volume evaluation of multiple myeloma. Eur Radiol. 2021 Aug;31(8):6136-6144. Epub 2021 Jan 26.
総説
1. Machida Y, Tozaki M, Shimauchi A, Yoshida T. Breast density: the trend in breast cancer screening. Breast Cancer. May;22(3):253-61.
報告
1. Machida Y, Takemoto A, Ban D, Yoshimoto T, Mihara M, Shibuya H. Adrenal cortical adenoma arising from an adrenohepatic union. Jpn J Radiol. 2013 Sep;31(9):623-6. doi: 10.1007/s11604-013-0211-y. Epub 2013 May 18.

冊子
1. 町田洋一、四元淳子乳がん　検診と診断　知っておきたいこと　平成26年6月　NPO法人乳がん画像診断ネットワーク　テルモ株式会社

メディア掲載

【Webサイト】
町田 洋一 @ HAP Intelligence KK – 公式ウェブサイト

【 X 】
@lnYBtyYVfi46025

趣味

散歩（国内外問わず、旅行先でも散歩を楽しんでいます）

メッセージ

医療でも生成AIでも、専門外の方にもわかりやすく説明することが得意です。
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