Nature Machine Intelligence

2019年1月創刊!

2019年に創刊されたNature Machine Intelligence は、変化のめざましい人工知能(AI)や機械学習、ロボット工学の分野における原著論文や総説を掲載するオンライン限定ジャーナルです。

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最新Research

実際の患者データを用いた臨床試験のエミュレーションによる薬剤転用のためのディープラーニングの枠組み

A deep learning framework for drug repurposing via emulating clinical trials on real-world patient data

掲載

多くの承認薬は、その薬剤の開発目的以外の疾患の治療に用いることができ、こうした転用には、薬剤の安全性がすでに試験されているという利点もある。Liuらは、転用のための臨床試験の候補となる薬剤を特定するため、既存の電子カルテを利用して臨床試験のシミュレーションを行い、これまで関連づけられていなかった疾患の進行に影響を与える薬剤を特定する方法を開発した。

その他の「最新Research」

Nature Machine Intelligence注目のハイライト

その他のハイライト

おすすめのコンテンツ

ネットワークベースのフレームワークを用いた自由記述式アンケート回答の民主的な分類

Democratic classification of free-format survey responses with a network-based framework

Nature Machine Intelligence

掲載

Nature Machine Intelligence 1, 7 | doi: 10.1038/s42256-019-0071-y (2012)

その他の「おすすめのコンテンツ」

コレクション

顕微鏡におけるディープラーニング

2019年12月

Nature Methods 2019年12月号の特集では顕微鏡におけるディープラーニングにフォーカスしている。このウェブコレクションではNature ジャーナル内で特集した関連コンテンツをその技術的な進展をたたえるべく特集として取り上げている…

人工知能の学際性

2018年9月

人工知能は、コンピューター科学、ロボット工学、認知科学を、科学、産業、社会の多くの領域における革新的な応用へとつなげる、極めて学際性の高い活発な分野である。人工知能の研究は今日、人間および物理的世界と安全に相互作用する、適用範囲の広いAIシステムを開発することを目指している…

その他の「コレクション」

Nature Machine Intelligence ブログ

マシン・インテリジェンスのための学際的フォーラム

今回創刊するNature Machine Intelligence は、研究コミュニティーがこうしたテーマについて討論するためのフォーラムとして、人工知能とロボット工学に関する幅広いトピックを探ります。刊行の目的は、この分野をさまざまな科学分野と結びつけ、近年の進歩が、科学、社会、産業にとって何を意味するかを論じることにあります。

このブログは、Nature Machine Intelligence の編集長Liesbeth Venemaと、シニアエディターTrenton Jerdeによって書かれました。

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