KADOKAWA Technology Review
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【4/24開催】生成AIで自動運転はどう変わるか?イベント参加受付中
AI/ロボット工学
Chad Hagen
35歳未満のイノベーター35人 2022AI/ロボット工学
人工知能(AI)の分野は目覚ましく進展している。しかし、だからといって機械に人間の知能を持たせることができるというわけではないことに注意すべきだ。

Joelle Mbatchou ジョエル・ムバトシュー

所属: リジェネロン遺伝学センター

バイオバンクのデータを高速かつ安価に分析できる機械学習モデルを開発し、データの活用を推進。

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。

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