がんゲノム検査の結果を臨床医に提示するレポートに落とし込む際に、いずれこういった機能が求められそう。

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がんゲノム検査の結果を臨床医に提示するレポートに落とし込む際に、いずれこういった機能が求められそう。 ●464 Genetics ●490医療 ●491 cancer ●613 AI

blackshadow のブックマーク 2024/06/15 17:38 その他 ●はてなブログで引用 ● ●

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://akarinohon.com/text/taketori.cgi/https://b.hatena.ne.jp/entry/4754941601183663584/comment/blackshadow" data-user-id="blackshadow" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.ims.u-tokyo.ac.jp/imsut/jp/about/press/page_00285.html" data-original-href="https://www.ims.u-tokyo.ac.jp/imsut/jp/about/press/page_00285.html" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.ims.u-tokyo.ac.jp%2Fimsut%2Fjp%2Fabout%2Fpress%2Fpage_00285.html" data-user-icon="/users/blackshadow/profile.png">がんゲノムにおける構造異常の病原性を高精度に予測し、根拠を説明する人工知能を開発～全ゲノムに基づくゲノム医療への貢献に期待～｜東京大学医科学研究所</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://akarinohon.com/text/taketori.cgi/https://b.hatena.ne.jp/q/%2522464%2520Genetics%2522">464 Genetics</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://akarinohon.com/text/taketori.cgi/https://b.hatena.ne.jp/q/490%25E5%258C%25BB%25E7%2599%2582">490医療</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://akarinohon.com/text/taketori.cgi/https://b.hatena.ne.jp/q/%2522491%2520cancer%2522">491 cancer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://akarinohon.com/text/taketori.cgi/https://b.hatena.ne.jp/q/%2522613%2520AI%2522">613 AI</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">がんゲノム検査の結果を臨床医に提示するレポートに落とし込む際に、いずれこういった機能が求められそう。</p><a class="datetime" href="https://akarinohon.com/text/taketori.cgi/https://b.hatena.ne.jp/blackshadow/20240615#bookmark-4754941601183663584"><span class="datetime-body">2024/06/15 17:38</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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がんゲノムにおける構造異常の病原性を高精度に予測し、根拠を説明する人工知能を開発～全ゲノムに基づくゲノム医療への貢献に期待～｜東京大学医科学研究所

www.ims.u-tokyo.ac.jp2024/06/15 がん患者の全ゲノム解析データから、構造異常の病原性を世界トップレベルの精度で予測し、その根拠をがんの発生メカニズムに基づいて説明できる﹁説明可能な人工知能︵XAI︶﹂を世界で初めて開発しました。本XAI... 1人がブックマーク・1件のコメント他のコメントを読む＼コメントがサクサク読めるアプリです／

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がんゲノムにおける構造異常の病原性を高精度に予測し、根拠を説明する人工知能を開発～全ゲノムに基づくゲノム医療への貢献に期待～｜東京大学医科学研究所

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