新薬の臨床試験をはじめとする医薬品開発において、条件に合致する患者が集まらず、予定症例数を満足するのに苦渋する課題がある。
医薬品開発の効率化のために、臨床試験シミュレーションでは仮想被験者を生成する
取り組みがなされているが、条件に合致する様な、所望の性質を持つ患者を生成する
試みはなされていない。
我々は、本物のデータを学習することで、本物と同様の特性を持った、実在しない仮想のデータを生成するAI技術を提供する。
従来の技術・問題点
・観測されていない被験者、存在しない
データを生成することはできない
・現実離れした属性を持つ被験者データ
を生成し得る可能性
・生成する合成データの性質を制御する
ことが難しいという課題
新しい技術・解決法
・本物と同様の性質を保持した、
実在しない仮想データを生成可能
・参照となる少量データと似た性質を
持つ、実在しない仮想データを生成可能
・経時的な薬物血中濃度の推移が予測可能
・パーソナルデータにおける匿名化処理の代替やデータ共有を実現させたい
・機械学習、深層学習における学習データを増強したい
・医薬品開発にAIを応用したい
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