ファームAIラボ - パート 6

【医療従事者・研究者必見】AIで論文検索を爆速に！ScispaceとElicitを徹底比較

１．はじめに医療論文の読み方が変わる！Scispace vs Elicit：効率的なエビデンス収集ガイド医療の質を向上させるためには、常に最新の知見を取り入れる必要があります。しかし、多忙な業務の中で膨大な論文を読む時 […]

１．はじめに：なぜ今、AI創薬に「グラフ」が必要なのか現代の新薬開発には、膨大な時間とコストがかかることが大きな課題となっています。一つの薬が世に出るまでに、10年以上の歳月と数百億から数千億円もの投資が必要と言われて

１．はじめに：2025年、看護の現場は劇的な変革の時を迎えている 2025年、日本の医療業界は大きな転換点を迎えています。長らく議論されてきた「2025年問題」がいよいよ現実のものとなり、看護現場ではかつてないほどの人材

１．はじめに：なぜ今、医療現場で「AI創薬」が注目されるのか 2025年現在、AI（人工知能）を活用した創薬プロセスは、単なる研究段階を超え、実際の臨床現場へとその成果が届き始めています。かつて、1つの新薬を生み出すには

１．はじめに：タンパク質研究の「静」から「動」への転換医療現場で日々処方される抗体医薬や酵素製剤。これらはこれまで、自然界に存在する構造をベースに改良を重ねて作られてきました。しかし、2025年現在、その常識が根底から

１．はじめに生命科学の研究現場では、日々膨大な論文が発表されています。2025年現在、AI技術の進歩により、文献管理ツールは単なる「書庫」から「研究パートナー」へと進化しました。本記事では、多忙な医療関係者の皆様が、ど

１．はじめに：文献検索が「苦労」から「武器」に変わる時代医療技術の進歩は目覚ましく、毎日数千本もの論文が発表されています。多忙な臨床現場で働く皆様にとって、「最新のエビデンスを追いたいけれど、検索して読み込む時間がない

１．はじめに 2025年11月、インシリコ創薬（コンピュータを用いた創薬研究）の世界は、かつてないほどの変革期を迎えています。ほんの数年前まで夢物語だった技術が、今や標準的な研究手法として定着しつつあります。この進化の核

１．はじめに：Boltz-2ショックとAI創薬の新たな地平 2025年、AI創薬の分野に激震が走りました。マサチューセッツ工科大学（MIT）とリカーション（Recursion）による次世代生物分子基盤モデル「Boltz-

１．はじめに 2025年11月。AI創薬の分野は、もはや「未来の技術」ではなく、日々の研究開発に不可欠な「現在のツール」として確固たる地位を築いています。数年前までは夢物語だった高精度な構造予測や、AIによる新規分子の「