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生成AI活用の鍵は管理職 イマクリエ社のexaBase 生成AI導入と月2億文字活用術

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<exaBase 生成AI>を2023年11月に全社導入し、約1年半で月間2億文字以上を生成したイマクリエ社の事例を紹介。 導入初期の停滞や失敗施策を振り返りつつ、<exaBase 生成AI>を社内に浸透させた取り組みを解説。 生成AI活用において、管理職が果たす役割の重要性について考察する。 Source URL

抗菌薬探索における人工知能：予測的および生成的手法

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Artificial intelligence in antimicrobial drug discovery: predictive and generative strategies ｜ X Duan, N Liu, L Liu, W Geng, D Tan, L Liu, H Lou, X Li et al., Expert Opinion on Drug …, 2026. ｜ 微生物感染の拡大に対し、抗菌薬開発のパイプラインの遅延が問題となっている。 人工知能（AI）、特に機械学習、深層学習、自然言語処理が抗菌薬の探索に活用されている。

条件付き受容と楽観主義-知識のギャップ：イタリアにおけるヘルスケア分野の人工知能に対する態度と認識に関するスコーピングレビュー

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Conditional Acceptance and the Optimism–Knowledge Gap: A Scoping Review of Attitudes and Perceptions of Artificial Intelligence in Healthcare in Italy ｜ CJ Wiedermann, G Piccoliori et al., unknown, 2026. ｜ 本レビューでは、自然言語処理や機械学習が分析ツールとして扱われ、研究対象として直接検討されていなかった現状を指摘している。 機械学習、深層学習、大規模言語モデルを含むルールベースの臨床意思決定支援システムが言及されている。

Shielded Med-AI：ヘルスケア画像処理のためのプライバシー中心型連合深層学習

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Shielded Med-AI: Privacy-Centric Federated Deep Learning for Healthcare Imaging ｜ TP Balakrishnan, G Vamil, B Vanitha, N Vasantha et al., … International Conference on …, 2026. ｜ プライバシーを重視した連合深層学習モデル「Shielded Med-AI」を提案し、複数のヘルスケア施設における多疾患の医用画像分類に対応する。 による説明可能性を追加し、モデルの透明性を向上させている。

機械学習と患者由来腫瘍摘出物検証を用いた免疫療法薬物標的同定

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Immunotherapy drug target identification using machine learning and patient-derived tumour explant validation ｜ M Augustine, NR Nene, H Fu, CL Pinder, L Ligammari et al., Nature Machine Intelligence, 2026. ｜ マルチモーダルデータ解析のための機械学習フレームワークを提示し、免疫腫瘍学における標的発見に貢献する。 医薬品開発コスト削減のため、承認済み標的の予測翻訳可能性を評価した。