AI Lab技術ブログ

高度なテクノロジーやA Iは多くの人々を健康な生活へ導き続けているため、希少疾患のようなより複雑な事例を診断したり対処したりするためにこれらをどう利用できるかを考えることがとても重要です。

実際、

・世界では3.5億〜4億の人々が希少疾患に悩まされています

・17人に1人は人生のどこかで希少疾患に罹患します

・先進国では、正確な診断に5年ほどの年月日が必要です。

あなたが思っている以上に、希少疾患に罹患することは遥かに一般的かもしれません。そして、患者のみならず、ヘルスケアの提供者、介護者も正確な診断を得るのにとても長い時間がかかると感じています

HACARUSのスパースモデリングベースのAIは少量のデータで利用でき、説明可能である点から、医師が希少疾患を診断するのに非常に適しています。我々は現在希少疾患を早期発見する包括的なソリューションを提供するツールを開発しています。

過去の観測、理論に対して、データは材料工学や広く利用されているシミュレーションモデルにおいてますます不可欠なものとなってきています。同時に、シミュレーションモデルは従来のツールの分析能力を遥かに超える量のデータを生み出してきました。したがって、AIは高度な材料工学システムの開拓や実装の速度を早めるキープレーヤーとなりうるのです。

材料工学におけるAIと情報学が、開発のための研究期間や、新たな材料を商業化するサイクルを加速させられる機会は多く存在します。研究者は機械学習を用いて、新たな材料やそれをどう合成するかという知見のための実験やシミュレーションで得たデータを分析することができるようになります

材料工学の領域におけるA Iの重要な機能の一つは、材料の特性予測です。テストアプリケーションや実験は大量のデータを生み出しやすいですが、機械学習を用いることで、データ点同士の繋がりを理解したり、材料の様々な特性をマッピングしたりすることができるようになります。HACARUSは現在我々の軽量かつ説明可能なA Iソリューションをこのcompelling領域に適用できるようなツールや手法を調査しています。