京都大学 大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野|Department of Clinical System Onco-Informatics,  Graduate School of Medicine, Kyoto University

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2020年6月8日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 m.okamoto 総説

医療における人工知能「AI」

「医療における人工知能「AI」」 植田彰彦,小島諒介,山口建,濱西潤三,万代昌紀,奥野恭史:産婦人科の実際 69(5), 2020.

2020年6月8日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 m.okamoto 総説

データ主導型個別化医療と予測医療

「データ主導型個別化医療と予測医療」 奥野恭史,小清水宏,鎌田真由美,玉田嘉紀,小島諒介,内野詠一郎:あいみっく 41(1),2020.

2020年6月8日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 m.okamoto 総説

臨床データを用いた医療ビッグデータの解析と創薬への応用

「臨床データを用いた医療ビッグデータの解析と創薬への応用」 内野詠一郎,佐藤憲明,小島諒介,玉田嘉紀,柳田素子,奥野恭史:日腎会誌, 62(2), 24-27,2020.

2019年6月5日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

臨床データからの創薬

「臨床データからの創薬」 佐藤憲明,内野詠一郎,奥野恭史:月刊細胞,51(7),24-27,2019.

2019年6月5日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

創薬のためのタンパク質構造AI

「創薬のためのタンパク質構造」 大田雅照,池口満徳:月刊細胞 51(7),20-23,2019.

2019年6月5日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

AIによる逆合成解析に向けて

「AIによる逆合成解析に向けて」 寺山 慧,石田祥一,奥野恭史:月刊細胞 51(7),12-15,2019

2019年6月5日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

標的分子探索,ドラッグリポジショニング,オミクスメカニズム解明

「標的分子探索,ドラッグリポジショニング,オミクスメカニズム解明」 岩田浩明,小島諒介,玉田嘉紀:月刊細胞 51(7),4-7,2019

2019年6月5日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

総論 第4次産業革命における創薬イノベーション

「総論 第4次産業革命における創薬イノベーション」 奥野恭史:月刊細胞 51(7),2-3,2019.

2019年5月31日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

機械学習を用いた医療データ解析

「機械学習を用いた医療データ解析」 佐藤憲明, 小島諒介,奥野恭史:Medical Science Digest 45(5),23-26,2019.

2019年4月30日 / 最終更新日 : 2022年3月17日 neff 総説

計算創薬におけるシミュレーション・機械学習・実験の融合に向けて

「計算創薬におけるシミュレーション・機械学習・実験の融合に向けて」 徳久淳師, 寺山 慧, 奥野恭史:分子シミュレーション学会誌「アンサンブル」21(2), 115-125, 2019.

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