数百万人もの患者の医療記録を保存している大規模なバイオバンクからは、遺伝的変異が人々の健康にどのような影響を与える可能性があるか、うかがい知ることができる。この利点を活かすために、32歳のジョエル・ムバトシューは、「リジェニー（Regenie）」という機械学習モデルを開発した。データをより高速かつ安価に分析できるようにし、必要なコンピューティング・パワーも減らせるモデルだ。この方法を用いれば、研究者は特定の疾患に関連する遺伝的変異を、より簡単に特定できるようになる可能性がある。ムバトシューは、「大規模なバイオバンクを横断するコラボレーションが増えています。それらの多くは、多様な集団からなる個人が対象となるものです。リジェニーを使えば、こうしたデータを活かせるようになり、臨床医療の改善につながるような発見が可能になります」と話す。
- 人気の記事ランキング
-
- China built hundreds of AI data centers to catch the AI boom. Now many stand unused. AIデータセンター 中国でバブル崩壊か？ 需要低迷で大量放置の実態
- China built hundreds of AI data centers to catch the AI boom. Now many stand unused. AIデータセンター 中国でバブル崩壊か？ 需要低迷で大量放置の実態
- Why handing over total control to AI agents would be a huge mistake 「AIがやりました」 便利すぎるエージェント丸投げが危うい理由
- OpenAI has released its first research into how using ChatGPT affects people’s emotional wellbeing チャットGPTとの対話で孤独は深まる？ オープンAIとMITが研究
