講演情報
[8p-S202-5]100%ドライラボの異分野融合研究
〇岩見 真吾1 (1.名古屋大学)
キーワード：
データサイエンス、病態進行、感染症
生命医科学研究は近年、数理科学やAI技術の進展により新たな段階へと進みつつあります。特に、機械学習を用いたデータ駆動型手法と、数理モデル・シミュレーションとの融合が進展し、疾患の横断的理解やリスク評価、感染症の予測・制御、薬剤開発支援などへの応用が期待されています。本講演では、数理モデルを中核に据えた異分野連携により、実験・臨床研究と緊密に連動した研究デザインを構築し、生命医科学の革新を目指している私たちiBLabの研究の一端を紹介できればと思います。