| 開催日 | 2024年5月31日(金) |
|---|---|
| 開催地 | Web |
【セミナー内容】
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。
●「サルコペニア関連論文のAIによる分類結果を解析ー論文探索AI、使ってみたー」
本セクションでは、サルコペニアをターゲット疾患としたKIBIT Amanogawaの解析事例をご紹介します。サルコペニアを検索すると、AIは関連論文をどのように判断/分類するのか、論文内に含まれる遺伝子などをもとに解析し、KIBIT Amanogawaを活用した論文探索方法を実践的にレクチャーします。
【日時】 2024年5月31日（金） 11:40~12:30
【形式】 オンライン（Zoom Webinars）
