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「Drug Discovery AI Factory」
ー標的探索での活用

First in Classの創薬を実現する標的探索

資料概要

• 事業概要
• DDAIFによる標的探索の特徴
• 標的探索の実証例
• 非連続的発見の新しいアプローチを有するAI「KIBIT」
• 新規標的候補の抽出と仮説生成のフロー

「Drug Discovery AI Factory」
ードラッグリポジショニングでの活用

ドラッグリポジショニング
未知の適応症候補と仮説を提供可能

資料概要

• DDAIFによるドラッグリポジショニングの特徴
• DRの共創プロジェクト実施例
• 非連続的発見の新しいアプローチを有するAI「KIBIT」
• 適応症候補の抽出と仮説生成のフロー

「Drug Discovery AI Factory」
ー毒性分野での活用

AI"KIBIT"を活用した毒性解析
毒性メカニズム解析、毒性データベース等

資料概要

• 事業概要
• 非連続的発見の新しいアプローチを有するAI「KIBIT」
• 毒性メカニズムの解析フロー
• 毒性試験報告書や毒性試験検査値・所見データベースの活用例

Springer Nature・FRONTEO コラボレーションモデル

自社開発の特化型AI「KIBIT」がSpringer Natureの約600誌を解析し、First in Classを目指す製薬企業を支援

資料概要

• コラボレーション概要
• Springer Natureの論文データの追加による効果
• Springer Nature コメント

ホワイトペーパー「Discover Unreported Relationship from Reported Literatures.」

※本資料は全編英語の内容となります

資料概要

発見を導く
論文特化・概念検索AIシステム
「KIBIT Amanogawa」

キーワード検索では見つけられない類似性・関連性の高い論文を抽出。概念の仮想的な足し引きによる新たな着想獲得を支援

資料概要

• 製品概要
• KIBIT Amanogawaの特徴
• KIBIT Amanogawa 5つの機能 

転倒転落予測AIシステム
「KIBIT Coroban」

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

資料概要

• Corobanの概要
• Corobanの特徴
• 転倒・転落リスクを可視化する２つの機能

介護施設向け
転倒転落予測AIシステム
「KIBIT Coroban Care」

介護施設における介護記録をAIが解析し、利用者の転倒・転落リスクを算出、アラートを発信

資料概要

• Coroban Careの概要
• Coroban Careの特徴
• 使用の流れ

KIBIT Amanogawa導入事例
徳島大学大学院教授・徳島大学病院薬剤部長 石澤啓介氏、徳島大学病院薬剤部 濱野裕章氏インタビュー

1日がかりだった論文検索作業がわずか1時間に

資料概要

• 具体的な活用シーン
• お勧めポイント3選
• AI 導入を検討中の研究者へアドバイス

東京大学大学院 新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻
イノベーション政策研究分野 教授
加納信吾 氏インタビュー

概念検索がもたらす新しい情報探索のかたち

資料概要

• キーワード検索の限界
• AIを活用した概念検索という手法
• KIBIT Amanogawaの魅力と今後の可能性

医療法人社団誠馨会 セコメディック病院
医療安全管理室長
小諸 信宏 氏 インタビュー

AI導入によりアセスメントの質向上と看護負担軽減を実現

資料概要

• 医療安全管理における状況や課題は
• 導入の経緯、導入後の効果
• 現場の看護師の評価