健康医疗智能分野

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从健康医疗数据，走向疾病预防。

健康医疗智能分野研究如何将多样的健康・医疗数据用于疾病的预测与预防以及健康的维持。
研究处理的数据包括人类基因组、多组学数据、体检和医疗费用明细单信息，以及共生的细菌群和病毒群的宏基因组数据等。
基于贝叶斯统计学、机器学习和深度学习，开发分析大数据的理论与方法论。
分析使用的是人类基因组解析中心的超级计算机 SHIROKANE。
片山 琴絵 副教授等人还研究用计算机解决生物・医学・化学问题的算法，以及生物分子化学反应体系的数据库。

Research研究课题

研究如何将多样的健康医疗数据用于疾病的预测与预防以及健康的维持，目标是创造能在社会中实践的智能。致力于基因组・体检・共生微生物的数据分析，以及生命科学算法。

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人类基因组数据的分析技术↗

针对长读长、单细胞等最前沿测量技术所产生的新数据，开发相应的分析方法。同时也利用AI对癌症全基因组数据中发现的变异进行临床解读，并将其应用于新的基因组医疗研究。

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体检数据的分析技术↗

分析体检数据与个人生活习惯的时间序列数据，开发预测健康状况和模拟疾病风险的技术。还与弘前大学COI-NEXT合作，致力于提供具体的健康促进行动计划。

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共生微生物的基因组数据分析↗

开发针对与人类共生的细菌群和病毒群宏基因组数据的分析方法。致力于阐明菌群失调引发疾病的机制，以及开发能找出可杀灭致病菌的噬菌体的AI。

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生命科学的算法与数据库↗

设计并分析用计算机解决生物、医学、化学问题的算法，并构建汇总生物分子化学反应体系的综合数据库。

Voices学长学姐的评价

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