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跨学科融合生物学研究室
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以数学模型和AI定量解读生命现象的跨学科融合研究室。

About关于研究室
实时缔造跨学科融合研究的历史。
跨学科融合生物学研究室
该研究室深入临床和实验研究的现场,
在研究室的网站上,
研究对象包括传染病、
术语说明
- 数字孪生
- 利用数学模型和AI在计算机上再现真实患者数据的技术
- 虚拟患者
- 在模拟中构建的患者数据,
其性质在统计学上与真实患者群体的数据相同 - 分层
- 根据生物标志物或基因诊断等,
将患者划分为不同的亚组 - 生物标志物
- 反映疾病状态的指标,
可从血液检查数据等中探寻
Research研究课题
目标是利用数学模型和人工智能技术,
※示意图用数字孪生思考临床试验
通过整合实验和临床数据的数字孪生技术,
※示意图患者分层与生物标志物探索
与多家医疗机构合作,
※示意图治疗和疫苗效果的个体差异
治疗药物和疫苗的效果及反应性存在差异。
※示意图新发与再发传染病的对策评估
开发可用于多种传染病的数学模型和模拟框架。
Members教师
该研究室的成员由教师、
- 教授岩見 真吾
- 讲师岩波 翔也
- 助理教授吉村 雷輝
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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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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细胞药效解析学研究室理学部 生命理学科脑高级功能与信息处理机制的阐明,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:《Evol biol model》 Yel D'ohan/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 用数字孪生思考临床试验:《Virtual clinical trials ( )》 Oak Ridge National Laboratory/CC BY 2.0(裁剪)
- 患者分层与生物标志物探索:《Clinical Chemistry Analyzer , Клинички биохемиски анализатор 3》 Делфина/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 治疗和疫苗效果的个体
差异:《BioFarma vaccine vials Bandung》 Ümit Kartoğlu for VOA/公有领域 (裁剪) - 新发与再发传染病的对策评估:《EODY COVID-19 testing site Thessaloniki》 Geraki/CC BY-SA 4.0(裁剪)
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(细胞药效解析学研究室) :《Virtual reality headset》 FloppaIngénieur/CC BY 4.0(裁剪)
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