本セミナーでは、膨大な論文情報から、検索単語・文章に関連性の高い論文情報や遺伝子、疾患を即時に抽出する仮説生成のための発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」の概要と活用方法について、元基礎研究者で当システムのスペシャリストである萩原より紹介します。抗肥満薬は、GLP-1を中心に市場が急拡大しており
本セミナーでは、膨大な論文情報から、検索単語・文章に関連性の高い論文情報や遺伝子、疾患を即時に抽出する仮説生成のための発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」の概要と活用方法について、元基礎研究者で当システムのスペシャリストである萩原より紹介します。抗肥満薬は、GLP-1を中心に市場が急拡大しており、GLP-1作動薬に続く次世代創薬の研究開発や適応拡大の動きが加速しています。誰もが生成AIで情報収集できる時代において、こうした変化を捉えるには、単なる情報要約ではなく、研究背景・因果関係・データ構造の理解はもちろんのこと、如何にして新規かつ有用な仮説を構築できるかが重要になってきます。本セミナーでは抗肥満薬研究を題材に、生成AIとKIBIT Amanogawaが「何を発見し、何を見落とすのか」を具体的なデモンストレーションで比較し、研究・企画・戦略に活かせるAI活用の本質を解説します。
プラットフォーム: link-j / 主催者: 株式会社FRONTEO
