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J-GLOBAL ID：202202287534389577   整理番号：22A0454420

医薬品研究開発における機械学習と人工知能:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning and Artificial Intelligence in Pharmaceutical Research and Development: a Review

著者 (5件)： Kolluri Sheela (Global Clinical & Real World Evidence Statistics, Global Biometrics, Teva Pharmaceuticals, West Chester, PA, USA) ,  Lin Jianchang (Statistical and Quantitative Science, Data Sciences Institute, Takeda Pharmaceutical Co. Limited, West Chester, PA, USA) ,  Liu Rachael (Statistical and Quantitative Science, Data Sciences Institute, Takeda Pharmaceutical Co. Limited, West Chester, PA, USA) ,  Zhang Yanwei (Statistical and Quantitative Science, Data Sciences Institute, Takeda Pharmaceutical Co. Limited, West Chester, PA, USA) ,  Zhang Wenwen (Statistical and Quantitative Science, Data Sciences Institute, Takeda Pharmaceutical Co. Limited, West Chester, PA, USA)
資料名： AAPS Journal  (AAPS Journal)
巻： 24  号： 1  ページ： 19  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3977A  ISSN： 1550-7416  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年間にわたって,人工知能(AI)と機械学習(ML)は,医薬品研究と開発(R&D)に転換効果を持つと予想されるブレークスルー技術になった。これは,計算技術の革命的進歩と大量のデータの収集/処理への以前の制約の並列散逸によって部分的に駆動される。一方,市場と患者への新薬の導入のコストは,非常に高価になった。これらの頭風を認識して,AI/ML技術は,それらの自動化された性質,予測能力,および結果としての効率の増加のために,製薬産業に魅力的である。MLアプローチは,過去15~20年にわたる薬物発見において,社会化の増加と共に使用されてきた。AI/MLからの陽性破壊が起こる薬剤開発の最も最近の側面は,臨床試験設計,実施および分析である。COVID-19パンデミックは,臨床試験におけるディジタル技術への依存の増加による臨床試験におけるAI/MLの利用をさらに加速する。AI/MLのR&Dへの成長統合がある世界に向けて移動するので,関連するbuzz-単語とノイズの過去の獲得が重要である。データに関する推論を行うとき,科学的方法が, ob解されないことを認識することは,等しく重要である。ドーピングは,薬剤開発におけるAI/MLの最適使用に関して, hypから望まし,そして,インフォームドな意思決定を導くのを助けるであろう。この原稿は,重要な概念を脱し,使用事例を提示し,最終的に,R&DにおけるAI/ML法の最適使用に関する洞察とバランスの見解を提供することを目的とする。グラフ抽象;Copyright The Author(s), under exclusive licence to American Association of Pharmaceutical Scientists 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  意思決定 ,  自動化 ,  ドーピング ,  *人工知能 ,  臨床試験 ,  製薬業 ,  単語 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 創薬 ,  予測能力 ,  臨床試験設計 ,  *医薬品研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工知能 ,  機械学習 ,  薬物開発 ,  精密医学 ,  成功の確率 ,  臨床試験デザイン ,  リスクベースモニタリング ,  予測モデリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医薬品 ,  研究 ,  開発 ,  機械学習 ,  人工知能 ,  レビュー