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人工智能(AI)医学研究室
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运用机器学习与数学方法解读医学大数据，并将其应用于预测与个体化医疗的研究室。
About关于研究室
用数学的语言解读生命现象。
人工智能
该研究室旨在从测量技术进步所产生的海量数据中理解生命现象。
该研究室运用机器学习和应用数学，
该研究室在医学部还负责“AI数理科学入门”等课程。
术语说明
- 机器学习
- 从大量数据中
自动找出规律， 并用于判别和预测的计算方法 - 分层
- 将同一种疾病的患者，
按照身体状态或数据特征分成不同的组 - 通路
（pathway） - 细胞内分子依次相互作用，
从而传递信号或反应的途径
News研究室公告
布施特任助理教授荣获“NEURO2026 Rising Neuroscientist Award”
（NEURO2026 （第49届日本神经科学大会 第69届日本…） 川上教授等人的论文发表于Ophthalmology science
川上教授等人的论文发表于Medical science educator
川野贵久助理教授以交
叉聘任方式到任 顧特任副教授等人的论文发表于APOPTOSIS
Research研究课题
该研究室以确
※示意图通过网络预测调控因子
该研究室致力于在蛋白质相互作用网络中引入蛋白质的定位和功能信息，
※示意图通过机器学习对患者进行分层
开发即使面对缺失值多、
※示意图状态转移模型与未来预测
该研究室将疾病和生命现象视为遵循规则的状态变迁。
Members教师
人工智能
- 教授川上 英良
- 副教授大田 達郎
- 特任副教授顧 文超
- 特任讲师山崎 昌子
- 特任助理教授髙橋 明子
- 特任助理教授大瀧 夏子
- 特任助理教授布施 佑太郎
- 特任助理教授千田 克幸
- 助理教授川野 貴久
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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- 推荐给什么样的学生?
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内分泌代谢・
先端数据医科学研究室医学部 医学科以“本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Human interactome》 Keiono／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 通过网络预测调控因子：《Multiplex Human HIV-1 protein-protein interaction network (edge-colored visualization)》 Dedalus1234／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 通过机器学习对患者进行分层：《Patient lying in hospital bed in intensive care unit in Germany in 2015》 Pittigrilli／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 状态转移模型与未来预测：《Free-Energy-Landscape-Closeup》 Tyler Savitski／CC BY-SA 4.0（裁剪）
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（创新再生医学研究室） ：《Hematopoietic Stem Cell (NIH BioArt 200)》 Courtesy of NIAID Ryan Kissinger／公有领域 （裁剪） - 相关研究室
（内分泌代谢・ 老年内科学研究室） ：《Diabetes health cheack》 Ofek Abuhazira／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（先端数据医科学研究室） ：《Illumina Hiseq 2000 sequencers, BGI Hong Kong sequencing room》 Scotted400／CC BY 3.0（裁剪）
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