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Kibit

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FRONTEOの自社開発AI「KIBIT」は、科学論文や医療データ(カルテや問診の会話など)のテキストデータを解析し、創薬研究者の活動や医療従事者の診断を支援します。AIの強みである膨大なデータの網羅的な解析はもちろん、発見を導くことに特化したアルゴリズムによって、人が文章を読むだけでは気づきにくい類似性・関連性を見つけ出すのが最大の特長です。この独自アルゴリズムは、人によるバイアスやAIで起こりやすいハルシネーションも回避することが可能です。

新規の関連性を予測、発見

キーワードに依存せず単語間の類似性・関連性を判断するベクトル化技術によって、単語同士の新たな関連性をアナロジー(推論)で見つけ出します。

新規の関連性を予測、発見

仮説への着想を得るための
マップ化

AIの解析結果を可視化して情報同士の作用や関連を見渡せるようビジュアル化し、医療現場での判断や研究での仮説の着想をアシストします。

遺伝子ネットワーク

遺伝子ネットワーク

疾患と遺伝子の関連性をマッピング

電子カルテデータ

電子カルテデータ

転倒転落リスクを可視化

専門分野を横断して
統合的に知見を探索

異なる分野それぞれの用語の意味合いや使われ方、つまり特性を失わないまま解析ができる独自アルゴリズムで、領域をまたいで有益な情報を見つけ出せます。

それぞれの特性や構造が薄れる

それぞれの特性や構造が薄れる

それぞれの特性や構造が維持される

それぞれの特性や構造が維持される

*特許番号 JP7386466(日本)、US12026461(米国)

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