医療AIアナリティクス
ライフサイエンス分野に特化した分析戦略の確立から、前処理、データ解析、モデル評価までの一連のプロセスをご提供いたします
Mission & Value
深層学習・機械学習の導入により、膨大なデータの解析や複雑なパターンの発見が可能になり、さまざまな企業で創薬や診断支援方法の開発が進められています。
ライフサイエンス分野の技術革新によって、医療の質と共にビジネス全体の価値が高まり、世界中の患者に利益をもたらすことができます。
ライフサイエンス分野に特化した分析戦略
たとえ強力な AI システムを手に入れたとしても、目標を明確にし、モデルが私たちが望むものと一致していなければ、価値を生み出すことはできません。
現在の強力なモデルは膨大な量のデータから学習するため、データの問題や不完全さも吸収します。データの量・品質・多様性を考慮する必要があり、たとえば、多施設共同研究ではドメインバイアスを考慮した前処理とアルゴリズムの選択が必要です。
また、モデルの評価に関して、医療では検査での「見逃し」が重要視されることがあるためRecall値も重要です。
当方では、解析の目的、データの性質、さまざまな分析手法の特徴を考慮し、課題解決の最適手段と評価方法を検討いたします。
Vision
1.
Drug Discovery
創薬プロセスの効率化
深層学習は、大量のデータから特徴を柔軟に学習し、パターンを抽出する能力に優れています。
ゲノムや臨床試験データに深層学習を適用し、潜在的な創薬ターゲットを探索したり、ドラッグリポジショニングの洞察を得ることにより、創薬プロセスを効率化することを目指します。
2.
Precision Medicine
個別化医療
患者記録を分析し、個人の遺伝子プロファイルや疾患サブタイプに基づく個別化医療を確立することを目指します。
たとえば、がんでは変異に対する薬剤の効果や副作用、単剤だけでなく併用療法による薬剤の組み合わせ、手術のタイミングによる予後の変化を分析します。