オーファン受容体研究におけるリガンド探索や新しい疾患代謝経路の解明に:Greenpharma ヒト内在性リガンドライブラリー
タンパク質機能の推定 ヒト内在性リガンドライブラリー を用いると、ゲノムから同定した新たなタンパク質の役割を分析し、機能を推定することができます。 代謝経路の置換・ケモゲノミクス 細胞アッセイではヒト内在性リガンドライブラリー…
カーネギーメロン大学のHCII(Human-Computer Interaction Institute)の研究者らは、集中治療室の臨床医が24時間監視しながら迅速かつ的確な判断を下す必要があることを指摘している。そこで、ピッツバーグ大学およびUPMCの医師および研究者と共同で、人工知能がこの意思決定プロセスに役立つのか、また臨床医がその支援を信頼するのかについて検討した。
研究チームは、18,000人以上の患者のデータセットでトレーニングされたAI Clinicianモデルを使用して、敗血症の治療に関する推奨事項を提供する対話型臨床意思決定支援(CDS)インターフェースを設計した。このモデルを利用することで、臨床専門家はデータセット内の患者をフィルタリングして検索し、疾患の軌跡を可視化し、モデルの予測とベッドサイドで行われる実際の治療決定とを比較することができる。
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Edited by Michael D. O'Neill
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