近年、医療現場ではゲノム解析や電子カルテ情報など、膨大で多層的なデータの活用が求められています。特に遺伝子多型(SNP)と臨床指標を組み合わせた機械学習モデルは、治療効果や予後の精度の高い予測に寄与することが示されており、個別化医療を加速させる重要な技術として注目を集めています。
本ウェビナーでは、九州大学大学院医学研究院の塩田真己先生をお迎えし、SNPと臨床情報から深層学習モデル(Point-wise Linear)を用いた予測モデルの構築事例について講演いただきます。(がんの免疫療法に対する腫瘍反応を予測するモデル、ホルモン療法後のがん進行のリスク予測モデル)
また、日立からは、メタボローム、プロテオーム、RNA-seqなど網羅的に取得できるデータから探索的に解析した事例をいくつかご紹介します。
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- Point-wise Linear：日立独自のAI技術「B3」
医療データサイエンスに関心のある研究者の方々にとって、AIを活用した予測モデルの理解と応用のヒントが得られる内容です。どうぞ奮ってご参加ください。
講演情報
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講演1
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人工知能「B3」を用いた
泌尿器癌の治療効果予測因子モデルの構築 九州大学大学院医学研究院 泌尿器科学分野 准教授 塩田 真己 先生
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| 講演2 | |
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株式会社 日立製作所
インダストリアルＡＩビジネスユニット 医薬システム本部 第一システム部 根本 翔太 |
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