医療薬学領域における KIBIT Amanogawaの活用

【セミナー内容】
本セミナーでは、論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」をご利用いただいている岡山大学病院 薬剤部 講師の濱野様をお招きし、KIBIT Amanogawaの活用例をご紹介いただきます。

●仮説生成に特化した発見型概念検索AIシステム「KIBIT Amanogawa」（株式会社FRONTEO）
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。
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。

●医療薬学領域におけるKIBIT Amanogawaの活用（岡山大学病院 濱野様）
KIBIT Amanogawaを活用した文献検索は、医療薬学領域でも有用です。医療現場に適正な医薬品を提案するフォーミュラリーにおいて、Amanogawaは大量の薬剤情報を解析し、適切な薬剤選択をサポートします。
また、治験業務や遺伝子業務においては、最新の臨床試験に関するエビデンスを提供し、迅速化に寄与します。さらに、医療薬学研究では、文献データの解析や新薬開発のための動物モデルの選定に利用され、研究の質と効率を向上させます。
KIBIT Amanogawaは、医療現場における意思決定の支援と、医療薬学研究の推進に重要な役割を担うことが可能です。

【日時】　2024年6月14日（金） 11:40~12:40
【形式】　オンライン（Zoom Webinars）

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