National Cancer Research Center (회장 : Nakakama Sai) 및 Weferred Networks Inc (대통령 : Nishikawa Toru, 이하 PFN이라고 불리는 Nishikawa Toru), 바카라 커뮤니티 (의장 : Nakabachi Ryoji, 이하 AIST)인공 지능 연구 센터(연구 센터 디렉터 : Tsujii Junichi)는 국립 과학 기술 연구소의 전략적 창조적 연구 촉진 프로젝트 (CREST) 하의 "혁신의 비상 사태에 기여하는 인공 지능 재단 기술을 만들고 통합하고 통합하는 연구 분야에서 선정되었으며, 이에 대한 통합 암 의료 시스템 개발 프로젝트 (이하 이후에 언급 된) 인공 지능 (바카라 양방) 기술을 활용하고 있습니다
이 프로젝트에는 National Cancer Research Center에 축적 된 방대한 양의 영향을받는 환자에 대한 자세한 임상 정보가 포함되어 있습니다다중 생물 데이터*1(게놈,epigenome*27588_7769
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프레젠테이션 세션 (왼쪽부터 Ota Nobuyuki, 최고 운영 책임자, 선호 네트워크 America, Inc, Okanohara D바카라 양방suke, 선호 네트워크 부사장
National Cancer Research Center, Cancer Molecular Modulation Control 이사 (주요 조사), Hamamoto Ryuji, Mano Hiroyuki, National Cancer Research Center,
Junichi Tsujii, 국립 선진 산업 과학 기술 연구소 인공 지능 연구 센터 이사 및 국립 고급 산업 과학 및 기술 연구소의 기계 학습 연구팀 책임자 인 Jun Sesa |
・ 국립 암 연구 센터 보도 자료 :http : //wwwnccgojp/jp/information/press_release_20161129html
국립 암 연구 센터 (National Cancer Research Center)는 오랫동안 세계에서 가장 고품질 암 중 하나 인 암에 대한 지속적인 기본, 임상 및 역학 연구를 수행해 왔으며 암에 대한 누적 된 진단 데이터는 엄청납니다 이를 통합 된 방식으로 분석함으로써 최적화 된 의료 서비스를 가진 개인에게 의료 서비스를 제공 할 수 있다고 생각되지만 지금까지 암에 대한 빅 데이터를 분석하는 방법은 없었으므로이를 달성하지 못했습니다 그러나 최근 몇 년 동안 진단에 사용되는 데이터의 디지털화가 진행되었으며, 여러 컴퓨터 및 프로세서를 사용한 분산 처리 기술의 개발은 빅 데이터를 분석 할 수있게되었으며, 딥 러닝과 같은 바카라 양방 기술의 개발은 구조화되지 않은 데이터뿐만 아니라 다양한 비정형 암을위한 대규모 데이터의 통합 분석을 향상시킬 수있는 가능성을 높였습니다
이 프로젝트에서 우리는 PFN과 협력하여 최전선 딥 러닝 기술의 연구 및 개발을 촉진하고 바카라 양방 연구 및 개발을 이끄는 바카라 양방 연구 센터는 National Cancer Research Center가 보유한 방대한 양의 암 임상, 다중 종합 및 역학 데이터를 통합하는 의료 바카라 양방 기술을 개발하는 바카라 양방 연구 센터입니다 그런 다음 복잡한 암의 진정한 본질을 명확히하고 암 진단, 치료 및 약물 발견에 적용 할 것입니다 예를 들어, PFN은 최근 다양한 분야에서 널리 사용되는 딥 러닝 기술을 암 진단에 적용함으로써 다양한 암의 초기 예측의 정확성을 극적으로 향상시킬 것임을 입증하기 시작했습니다 또한 바카라 양방ST에서 연구 된 기계 학습 및 통계적 방법은 바이오 마커 (생물 물질) 검색의 효율을 향상시킬 수있어 암 존재 또는 진행 여부를 더 쉽게 구별하고 효과적인 치료를 선택할 수 있습니다 업계, 정부 및 학계와 같은 최첨단 바카라 양방 기술을 도입함으로써 더 빠르고 정확한 암 진단 및 치료 및 약물 발견 시스템을 개발하기 위해 긴밀히 협력 할 것입니다
암 의학의 바카라 양방 개발에서 디지털화 및 구조화 된 데이터를 구성 할뿐만 아니라 다양한 비정형 암 데이터베이스를 구축 할뿐만 아니라 다양한 데이터베이스를 분석 할 수있는 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 개발해야합니다 따라서이 프로젝트에서는 먼저 머신 러닝 및 딥 러닝에 적용 할 수있는 정규화 된 암 데이터베이스를 구축 한 다음 머신 러닝 및 딥 러닝을 사용하여 분석 할 것입니다 대상으로임상 시퀀스*3(게놈) 데이터,히스톤 예선*4중심후성 유전학 데이터*5에 중점을 둡니다 혈액 검사 데이터, 우리는보다 정확한 암 진단에 적용하여 각 개별 암 환자에게 적합한 치료법 및 약물 발견에 적용 할 것입니다 목표는 Crest Project가 요구하는 첫 2 년 및 4 개월 동안 개념 증명 (POC)을 얻고 5 년 안에 실질적으로 사용하는 것입니다
[채택 된 연구 주제]
일본 과학 기술 기관 전략적 창조적 연구 촉진 프로젝트 (CREST)
연구 영역:"혁신 출현에 기여하기 위해 인공 지능 재단 기술 생성 및 통합"
제안 이름:"인공 지능을 사용한 통합 암 건강 시스템 개발"
대표:Hamamoto Ryuji, 암 분자 조절 제어 책임자, 국립 암 연구 센터