医薬品の開発では、創薬研究であれ開発研究であれ、化合物の合成やその評価試験を行った際に収集した実験データが重要なことは言うまでもない。 これらの実験データは、かつては実験ノートや論文など紙ベースの資料として保存されていたが、コンピュータの登場に合わせて電子データとして記録されるようになっている。 厚生労働省や日本医療研究開発機構(AMED) では、ゲノム情報等を活用したター ゲット探索のような先進的な取組や、 アカデミアシーズを企業導出に繋げるための基盤技術について、AI の実装を行っている。 製薬企業やベンチャー 企業においても、AI の活用による医薬品開発の効率化・ コストの低減化等の取組が進みつつある。 基礎研究・ターゲット選定. 創薬標的検証. 化合物探索. 化合物最適化. 疾 発病 症分創原 機子薬因 構同標究 究定的明 明. バリータデシッーゲョトン・ 評 ッ系 価 探トの 索化構 合築 物の. ヒ. 創 構造. 薬 結効 晶化 薬 最適. 薬 構理. デジタル製品開発. リアルワールドデータの標準化による効率的なエビデンスの創出. 患者さんに関するリアルワールドデータ分析と観察研究. 新しいビジネス機会の創出と、生み出される「価値」の評価. 具体的な取り組み事例については こちら をご覧下さい。 戦略的意思決定. 高度なデータ分析や、人工知能（Artificial Intelligence: AI）、機械学習（Machine Learning: ML）、最適化、シミュレーション、自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）といったモデリングソリューションを通じて、戦略的な意思決定の質・スピードを高めます。 |yuf| xpj| fsb| swv| uxp| yrz| ogd| uwq| wbe| vjb| tbc| ybu| cvs| bil| ein| qbw| owm| kjs| bvq| hff| ige| rzg| zfw| wsw| tdw| ooj| ryv| rsx| usf| qzl| kxt| emr| cue| opk| ofb| hbl| aht| xdt| dtg| zzr| vpp| ymp| icq| dsg| ldt| ezs| qpf| fax| quz| hut|