個別化医療
動物医療のリアルワールドデータを対象として、大規模なサンプルサイズによる頑健な統計的臨床エビデンスの確立、効果的な治療法の確立、蓄積したエビデンスを学習させた診断支援アプリケーションの開発を目指します。
課題
動物医療は基礎研究が少なく、およそ9割は適応外使用のため、獣医師は適切な診断と治療法を見つけることが困難です。
動物医療は主に人間の医学に基づいています。しかしながら、人間、猫、犬で生体・遺伝子が違えば治療薬の効果や副作用に違いがあります。たとえば、犬の肥満細胞腫のために作られたパラディアが他のがん種や猫にも試験的に投与されていますが、症例数が少ないためスタンダードな治療を定めるのは容易ではありません。
また、がんの治療は複雑で、単剤だけでなく併用するお薬の種類、手術のタイミング（アジュバント/ネオアジュバント）で予後は変化します。
Persona
動物の基礎研究が少ないため、獣医師によって診断と治療にばらつきがあります。お薬の効果については各獣医師の所感でしかありません。
診断は今までの経験と直感に頼っているので、客観的に評価してみたいと思っています。
Vision
リアルワールドデータを可視化し、効果的な治療方法を確立
がんの種類・変異に対する薬剤の効果や副作用などのリアルワールドデータを可視化し、統計エビデンスを提示することで、多くの症例で効果的な治療方法を確立することを目指します。
機械学習と深層学習による洞察
蓄積データを学習させ、薬剤組み合わせの効果と副作用を予測したり、治療効果と関連の高い臨床項目を特定する等の「深い洞察」を抽出することを目指します。
