結果検証

化合物-タンパク質の相互作用予測モデルに対して、化合物の物性予測を補助タスクとして加えたマルチビュー学習の枠組みを実装し、物性タスクの補助学

ペプチド医薬品が注目される創薬領域を対象に、既存の創薬AIモデルにペプチドを新たなモダリティとして統合した相互作用予測モデルを開発しました。

既存AIモデルの性能評価結果を踏まえ、検査データの体系的なバイアス（測定ばらつき・不均衡分布）に対応する、検体の物性差を考慮した補正処理を組

開発中のマルチオミクスデータ相関解析プログラムを対象に、統計処理の妥当性検証と技術的な改善提案を実施しました。また、処理性能のボトルネックを

クライアント様が所有される細胞画像から抽出された特徴量に関する解析基盤構築支援を担当しました。化合物の作用が影響する変化について確認する

温湿度・VOCなどの環境センサー信号を用いた、排尿/排便の識別性能を高める仮説設計・データ観察・特徴量設計・モデル評価を支援

医用画像を用いた術後予後予測をおこなうAI解析の支援を実施しました。

加速度脈波を用いた心拍間隔推定モデルが抱える課題を整理し、より頑健なモデルを構築するための改善アプローチをご提案しました。

様々な疾患を対象とした将来的なリスクを予測する、生体サンプルによるスクリーニング検査サービスで利用されているAIの性能評価を実施しました。あ

さまざまなLLMを医学テキストで試し、その結果を評価するプログラムを開発しました。