ドロップアウト防止にむけたAIによるリスク回避・評価と意思決定にむけたデータ補完

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AIは、創薬のやり方やタイムラインを大きく変えるといわれています。一方、大規模言語モデル (LLM) などホワイトカラーの業務を奪うといわれながら、現時点では、まだまだ発展途上の状況です。  このLLMの現状を認識して使いこなすことによって、効率よく類似の問題を抱えた成功事例をピックアップし、先行事例が課題をどの様なロジックを組むことによって乗り切り承認に至ることができたのか調査する方法を知ることができます。

  1. 自己紹介と聴講者のAI活用状況の確認
  2. 医薬品開発おけるAIの活用
    1. AIツールの現状
    2. AIを使うために必要なこと
  3. 医薬品開発おけるリスク回避へのAI、機械学習活用
    1. 医薬品の成功確率
    2. 医薬品の主なドロップアウト (開発中止) 理由
    3. ドロップアウトの分類
    4. ドロップアウトするリスクに対する考え方
    5. ドロップアウト防止に向けた取り組み
    6. ドロップアウトと競争環境の影響
    7. ドロップアウト (開発中止) された事例
    8. LLMを活用した問題解決策の探索
  4. 問題が生じた場合の、対策策定のための調査へのAI/LLMの活用
    1. 情報リテラシーの磨き方
    2. 情報源の選定
    3. 検索LLMツールの特徴
    4. 検索LLMの検索方法、最低限知っておくべき
    5. LLMツールを活用した先行事例の探索
    6. 集めた情報を活用するために必要なこと
  5. まとめ

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