創薬研究において、日々の論文情報や公開データベースのチェック、重要な情報の知見・知識をアップデートすることは必要不可欠な作業です。しかし文献の数は年々増加しており、すでに人の力で必要な情報を網羅することは困難となっています。
論文探索AI「KIBIT Amanogawa」なら、Pubmedに掲載された3000万報以上の膨大な論文情報の中から類似性・関連性の高い論文情報を即時検出・解析します。
従来のキーワード検索では発見できなかった情報や、検索者によるバイアスの掛からない情報を見つけることが可能となり、医学・創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。
●「仮説生成に特化した発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」」
本セクションではKIBIT Amanogawaに搭載されたAIアルゴリズムやシステムの概要をご紹介いたします。
●「研究者のための 論文探索AIによる仮説生成の手法・新規活用事例」
本セクションでは、KIBIT Amanogawaを実際に創薬研究者が活用しどのように仮説生成を行っているか、そのアプローチ方法を新規解析事例を交えてご紹介いたします。
登壇者
株式会社FRONTEO
執行役員
Drug Discovery AI Factory Chief Executive Officer
ライフサイエンスAI事業本部長 兼 行動情報科学研究所長
CTO 博士(理学)
豊柴 博義
早稲田大学大学院 理工学研究科数学専攻。理学博士(数学、2000年に博士号取得)課程中の1999年より九州大学医学部附属病院の医療情報部にて医療データの統計解析を担当する。2000年よりアメリカ国立環境健康科学研究所(NIEHS)において、データ解析による発がんプロセスの研究などに参加。2004年からは独立行政法人国立環境研究所にて、毒性データの統計解析・疫学研究のデザインとデータ解析の研究に従事。2006年に武田薬品工業に入社し、バイオインフォマティクス分野の研究員、グローバルデータサイエンス研究所・日本サイトバイオインフォマティクスヘッド、サイエンスフェローを歴任。また、臨床試験データにおける遺伝子発現データ解析やターゲット探索、さらに免疫と癌におけるバイオマーカー探索にも携わる。
2017年よりFRONTEOでライフサイエンスAIの開発に従事。ライフサイエンスの領域に特化したAIアルゴリズムを開発。テキストのベクトル化という特徴を生かし、現在までに論文探索、創薬支援、認知症診断支援、転倒予測などのさまざまなAI製品をこの人工知能をベースに開発している。
2019年よりライフサイエンスAI CTO。2021年には執行役員に就任。数学的アプローチによる、AIの社会実装を更に推進する。
株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部 AI創薬チーム
白水 愛
外資系の製薬企業にて主に眼科領域の医薬情報担当者(MR)として従事。
2023年3月FRONTEO入社。現在ライフサイエンスAI事業本部にてKIBIT Amanogawaを始めとするAI創薬の事業拡大に取り組む。
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参加費
無料