人工知能(AI)医学

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生命現象を、数理の言葉で読み解く。

人工知能（AI）医学は、医学・生物学のビッグデータを解析する数理的な基盤づくりに取り組んでいます。
計測技術の進歩で生まれた大量のデータから、生命現象を理解することを目指しています。
機械学習や応用数学を使い、患者さんの層別化や病気の予測を行うアルゴリズムを開発しています。
医学部ではAI数理科学入門などの講義も担当しています。

Research研究课题

生命現象を理解し、予測・個別化医療に応用するための数理的基盤を確立することを目標にしています。ネットワークによる制御因子予測、機械学習による層別化、状態遷移モデルと未来予測の3つを柱としています。

※示意图

ネットワークで制御因子を予測↗

タンパク質相互作用ネットワークに、タンパク質の局在や機能の情報を取り入れ、機械学習で細胞内の過程に立脚したパスウェイモデルを作ることを目指しています。遺伝子発現データから上流の因子の影響を推定するアルゴリズムも開発していきます。

※示意图

機械学習で患者を層別化↗

欠測が多くノイズの多い医学・生物学のデータにも使える機械学習アルゴリズムを開発し、臨床データに当てはめて患者さんの層別化とバイオマーカー探索を行います。公共データベースのRNA-seqを再解析し、ヒトとマウスの対応付けにも取り組んでいます。

※示意图

状態遷移モデルと未来予測↗

病気や生命現象を、規則に従った状態の移り変わりとして捉えます。測る時刻が不規則な時系列データに機械学習と応用数学を適用し、状態空間モデルやエネルギーランドスケープ分析で未来を予測する手法を開発しています。

Voices学长学姐的评价

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