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医療現場の「あったらいいな」をAIが形に。Google Antigravityと医療DXの新しい関係

１.はじめに医療現場で働く皆様、日々の業務お疲れ様です。「もっと使いやすい患者管理システムがあればいいのに」「この計算、スマホで自動化できたら楽なのに」と、ふとした瞬間に思うことはありませんか？これまでの医療DX（デ […]

１．はじめに：医療の未来を拓く「化学の言語化」日々、臨床現場や研究室で医療に携わる皆様にとって、「新薬の開発」がいかに長く、険しい道のりであるかは周知の事実でしょう。一つの新薬が承認されるまでに10年以上の歳月と数千億

１．はじめに新薬が患者さんの手元に届くまでには、10年以上の歳月と数千億円規模の費用がかかると言われています。その長い道のりにおいて、最も高いハードルの一つが「目的の化合物をどうやって作るか」という合成ルートの設計です

１．はじめに：なぜ今、AIによる「逆合成解析」が注目されるのか 2025年を迎え、創薬研究の現場では「AI（人工知能）」という言葉を聞かない日はありません。しかし、AIが実際にどのように日々の研究を助けてくれるのか、具体

１．はじめに：創薬研究における「安全性予測」のパラダイムシフト日々の臨床や研究業務、本当にお疲れさまです。ファーマAIラボです。私たちは日々、多くの新薬候補化合物が生まれては消えていく様子を目の当たりにしています。ご

１．はじめに：予測から設計へ、AI創薬のパラダイムシフト 2025年も終わろうとしている今、医療の現場ではAIの活用が日常のものとなりつつあります。診断支援やカルテ作成におけるAIの活躍は目覚ましいですが、裏側の「創薬研

１．はじめに 2024年、Google DeepMind社のDemis Hassabis氏とJohn Jumper氏らがノーベル化学賞を受賞したことは、記憶に新しいことでしょう。その授賞理由は「タンパク質の構造予測」に対

１．はじめに：なぜ今、AI創薬に注目が集まるのか日々の診療や研究業務、誠にお疲れ様です。昨今、医療業界では「AI（人工知能）」の活用が急速に進んでいますが、特に「創薬」の分野において、10年に一度とも言える大きなパラダ

１．はじめに「病院でもらう薬」と聞いて、みなさんはどんなものを想像しますか？おそらく、風邪薬のような「白い錠剤」や、カプセル、あるいは点滴などを思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。実は今、医療の世界では、これ

１．はじめに：医療AIは「ブラックボックス」を卒業する先生方は、AIによる診断支援システムに対してどのような印象をお持ちでしょうか。「精度が高いのはわかるが、なぜその結論に至ったのか根拠が見えない」「ブラックボックス化