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Rating: 52 / 0 Reviews / 04 Mar 2015 at 19:02
At VentureBeat’s HealthBeat conference last October, we looked at how the future of health care could lean heavily on robotics, analytics, and artificial intelligence (AI). Feeding into this diagnostic element is treatment discovery, which is increasingly turning to AI, big data, and deep learning too, as we’re seeing with this latest research from Google and Stanford.
By automating and improving predictive techniques, this should not only speed up the drug discovery process but cut the costs. From the Google report:
VentureBeatが主催した昨年10月のHealthBeatカンファレンスで、我々はヘルスケアが将来、ロボット工学、アナリティクス、人工知能(AI)にどれほど多く頼ることになるかについて考察した。GoogleとStanfordによるこの最新の研究を見てもわかるように、診断的要素から治療法を発見するにあたり、ますます人工知能やビッグデータ、ディープラーニングが注目されてきている。
このことは自動化と予測技術の改善により、医薬品の発見プロセスをスピードアップするだけでなくコストも削減するだろう。Googleのレポートは以下のように述べている。
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http://venturebeat.com/2015/03/03/how-googles-using-big-data-and-machine-learning-to-discover-new-drugs/