近年、患者個人の体質や病気の状態に合わせた「個別化医療（オーダーメイド医療）」の実現に向け、タンパク質や遺伝子といった分子レベルの情報だけでなく、診療記録やその他の臨床情報など、さまざまなデータを統合して解析する取り組みが進んでいます。患者ごとに最適な治療を選択するためには、治療効果や安全性を正確に評価することが不可欠であり、そのために、従来の分子レベルのバイオマーカー探索に加え、臨床情報を活用することが求められています。 新薬開発においてもバイオマーカーの探索は非常に重要です。治療効果の予測、副作用の予測、臨床試験の効率化、疾患の早期診断や予後予測などにつながり、患者の生活の質を向上させることができるからです。 日立は「精度」と根拠を示せる「説明性」を兼ね備えたAIの解析技術「B3(Black Box Breaker)」を開発し、バイオマーカー探索、診断支援、リスク分析、健康予測などさまざまな企業や研究機関に活用いただいています。 本ウェビナーでは、東海大学医学部の金谷泰宏先生をお迎えし、深層学習モデルを用い難病データベースの情報から診断予測や予後予測の可能性を検証した事例を講演頂きます。また、日立からは、「B3」を用いリアルワールドデータからコスト分析を行った少し観点の異なる事例をご紹介します。 ぜひこの機会にご聴講ください。