| 開催日 | 2024年4月25日(木) |
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| 開催地 | Web |
創薬研究において、日々の論文情報や公開データベースのチェック、重要な情報の知見・知識をアップデートすることは必要不可欠な作業です。しかし文献の数は年々増加しており、すでに人の力で必要な情報を網羅することは困難となっています。
論文探索AI「KIBIT Amanogawa」なら、Pubmedに掲載された3000万報以上の膨大な論文情報の中から類似性・関連性の高い論文情報を即時検出・解析します。
従来のキーワード検索では発見できなかった情報や、検索者によるバイアスの掛からない情報を見つけることが可能となり、医学・創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。
●「仮説生成に特化した発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」」
本セクションではKIBIT Amanogawaに搭載されたAIアルゴリズムやシステムの概要をご紹介いたします。
●「すい臓がんの治療標的を探る ー論文探索AI使ってみたー」
本セクションでは、すい臓がんの標的遺伝子の探索をテーマにKIBIT Amanogawaの活用方法を実践的にレクチャーします。
PubMed・ChatGPT・Googleの検索結果との違いにも触れながら、KIBIT Amanogawaの5つの機能を用いて深堀をしていきます。
【日時】 2024年4月25日（木） 16:10~17:00
【形式】 オンライン（Zoom Webinars）
【登壇者】
（１）中園 豪（株式会社FRONTEO ライフサイエンスAI事業本部 AI創薬チーム 担当部長）
（２）成田 周平（株式会社FRONTEO カスタマーサクセス統括部 AIコンサルチーム 担当部長）
