技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、自然言語処理を活用して創薬に活用する方法について、解析事例を交えて解説いたします。
(2024年1月26日 10:30〜11:30)
創薬の現場では今、3万分の1ともいわれる成功確率の難化と共に、細分化・個別化する医療ニーズに応えるため、創薬研究プロセスの変革が求められています。グローバルにおけるデジタルとオートメーションを駆使した創薬研究プロセス再構築「創薬DX」のトレンドを踏まえ、デジタル変革の未来像とその実現ステップについてご紹介します。
(2024年1月26日 12:30〜14:00)
医薬品創出難度の高まった昨今、製薬企業にとってDrug Repositioning (DR) は重要課題の一つです。新規性の高い適応症候補を見出すために、膨大な医学・薬学論文情報の網羅的かつ客観的な解析が必須ですが、通常このプロセスを短期間で効率的に進めることは容易ではありません。
本セミナーでは、ヒトでは気付き難い新規適応症候補の発見を圧倒的スピードで可能とする自然言語処理AIを用いたDRソリューションについて、解析事例と共に紹介します。
(2024年1月26日 14:15〜15:15)
創薬の様々な場面でAI活用が進んでいるが、分子設計や画像解析と比べ、標的探索における活用にはAIが不得意とする要素/課題を多く抱えている。一方で、研究者が理解できる数をはるかに超えた情報を如何に活用するかという命題に対して、AIは優れたソリューションとなる可能性がある。
本セミナーでは、創薬標的探索において自然言語AIがどのように利用出来るかという視点で行った幾つかの試みを紹介します。
(2024年1月26日 15:30〜17:00)
現代の病院では日々膨大な診療データがデジタル化されて蓄積されているが、その多くは不均質で構造化されておらず、コンピュータによる解析が困難であった。しかしながら、人工知能技術の進展により、非構造化データを構造化データへ変換することが可能となり、医学的知識の発見、個別化された治療方針の策定、新薬開発などの新しい価値を生み出す取り組みが世界的に加速している。
本講演では、臨床医学分野での自然言語処理技術の最新の進展を概観し、講演者が所属する国立がん研究センターの研究開発プラットフォームを紹介する。また、診療データを研究開発等に二次利用する際の法的・倫理的課題についても考察する。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
発行年月 | |
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2010/11/25 | EDC適合性調査と医療機関事前対応 |
2010/10/28 | 薬物動態(「ヘ」項)試験におけるデータ・試験の信頼性確保・保証とQC・QA手法/タイミング |
2010/8/20 | 3極GMP査察対応シリーズ |
2010/5/27 | CMCレギュレーションとドラッグマスターファイル(DMF)作成入門 |
2010/4/20 | 高血圧対応製品の研究開発動向と市場分析 |
2009/6/5 | 非GLP/GLP試験・医薬品製造の国内・海外委託と適合性調査対応 |
2009/2/23 | 社内監査の手引き |
2009/2/10 | 臨床試験におけるEDCに関する信頼性調査への対応実践講座 |
2007/3/16 | 臨床開発におけるER/ESの活用とコンピュータシステムバリデーション実践書 |