数百万人もの患者の医療記録を保存している大規模なバイオバンクからは、遺伝的変異が人々の健康にどのような影響を与える可能性があるか、うかがい知ることができる。この利点を活かすために、32歳のジョエル・ムバトシューは、「リジェニー（Regenie）」という機械学習モデルを開発した。データをより高速かつ安価に分析できるようにし、必要なコンピューティング・パワーも減らせるモデルだ。この方法を用いれば、研究者は特定の疾患に関連する遺伝的変異を、より簡単に特定できるようになる可能性がある。ムバトシューは、「大規模なバイオバンクを横断するコラボレーションが増えています。それらの多くは、多様な集団からなる個人が対象となるものです。リジェニーを使えば、こうしたデータを活かせるようになり、臨床医療の改善につながるような発見が可能になります」と話す。
- 人気の記事ランキング
-
- A Google Gemini model now has a “dial” to adjust how much it reasons 推論モデルは「考えすぎ」、グーグルがGeminiに調整機能
- What is vibe coding, exactly? バイブコーディングとは何か？ AIに「委ねる」プログラミング新手法
- Meet the researchers testing the “Armageddon” approach to asteroid defense 惑星防衛の最終戦略 科学者たちが探る 「核爆発」研究の舞台裏
- Anthropic can now track the bizarre inner workings of a large language model 大規模言語モデルは内部で 何をやっているのか？ 覗いて分かった奇妙な回路
