FRONTEOの「Drug Discovery AI Factory」は、製薬企業・研究機関での創薬研究への従事経験と実績を有し、AIにも精通している研究エキスパートのバイオロジストと、自社開発のAIエンジン「KIBIT」やAIアプリケーションを活用して最大のパフォーマンスを発揮する高度な解析を行うデータサイエンティストなどがチームとなり、独自の手法を用いて顧客の創薬研究の効率化・加速化・成功確率向上に貢献する情報解析と提案を行う創薬支援サービスです。顧客のオーダーに合わせ、標的分子・バイオマーカー・MoA・新たな適応症の提案などを、従来の研究手法に比べて大幅な短期間で行い、提案の根拠を明示した報告書として提出します。
豊柴 博義
取締役/CTO
博士(理学)
早稲田大学大学院 理工学研究科数学専攻修了後、米国国立環境健康科学研究所等で、さまざまなデータの統計解析を用いた研究に従事。ライフサイエンス用のAIアルゴリズムを研究開発
宮本 実
ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム 部長 博士(農学)
京都大学大学院卒業後、武田薬品工業株式会社に入社。新薬開発の初期から後期までの前臨床安全性評価、特殊毒性(光毒性)評価、毒性機序解明、安全性バイオマーカー探索等幅広く従事
林 一己
ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI研究チーム 担当部長 博士(薬学)
薬学博士号を取得後、山之内製薬(現アステラス製薬)に入社。炎症・循環器・腎臓領域を担当しリサーチマネージャーとして活躍。ドラッグリパーパシング室立ち上げDR研究に従事。KIBITを用いた解析方法の考案、解析方針立案、解析、仮説生成を担当
PubMedの膨大な論文情報から探したい情報を一瞬で抽出・分類。単語のほか、文章での検索も可能です。
患者と医療従事者の5~10分の自然会話を解析し、精神神経疾患等をスクリーニング。疾患の早期発見・早期治療に貢献します。
電子カルテに記載された看護記録を解析し、入院患者の転倒・転落リスクを算出、アラートを発信します。
MRの業務記録・メールを同時に解析し、「不適切」とされる可能性の高い情報・表現を検知。ガイドライン改定に伴うモニタリングや審査業務の強化・効率化をサポートします。
自社開発の自然言語解析AI
KIBITは、FRONTEOが独自に開発した、人工知能(AI)です。自由記述のテキストデータを大量に含むメディカルデータを、エビデンス(根拠)に基づいて有効に解析・活用することが可能です。
ヘルスケア従事者の共通認識である「エビデンスに基づいた医療(EBM)」に欠かせない有意差検定などの統計学的手法を自然言語解析に導入、実現しています。FRONTEOではKIBITを使った様々なソリューションの研究開発を進めています。
辞書が不要
言語を選ばない
テキスト×数値の共解析が可能
単語と文章をまとめて解析、近似式で実現
アライアンスパートナー企業・機関
システム導入企業・機関
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