論文探索AI ベクトル概念検索の使いどころ

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。

●「論文探索AI ベクトル概念検索の使いどころ」
本セクションでは、KIBIT Amanogawaを創薬研究者がどのようなシーンで活用しているのか、目的別に事例を交えてご紹介いたします。
※1/30（火）にて開催したセミナーと同内容となります。予めご了承ください。

登壇者

株式会社FRONTEO
ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム担当課長
博士（薬学）
野村城司

熊本大学大学院にて博士号を取得後、帝人ファーマ株式会社に入社。創薬の探索研究から前臨床研究まで従事しプロジェクトリーダー、薬理グループリーダーを歴任。帝人株式会社の経営企画、事業戦略・機能戦略立案に従事。2023年10月FRONTEOに入社し、KIBITを用いた解析方針立案、解析、仮説生成を担当。