AI導入によるバイオテクノロジーの発展 (バイオテクノロジー)

AI導入によるバイオテクノロジーの発展

バイオテクノロジー

編著情報生物

植田充美 監修
植田充美(農学研究科 / 監修), 馬見塚拓 (化学研究所 / 分担執筆), 奥野恭史(医学研究科 / 分担執筆), 青木航(農学研究科 / 分担執筆), 本田直樹(医学研究科 / 分担執筆)
出版年月
2018.02
図書体裁
B5
出版社
シーエムシー出版
ISBN
9784781313153
定価(税抜)
74,000円
頁数
234
本文言語
日本語

内容紹介

現在,AI(人工知能)が多方面で注目を集めている。そのAIのバイオテクノロジーへの応用について,機械学習や深層学習の解説から,医療・創薬・ヘルスケア・ものづくりへの展開までを網羅した一冊。

目次

第1章 AIと生命科学
1 人工知能駆動生命科学の始まりからノーベル・チューリング・チャレンジまで
2 機械学習・データマイニングの生命科学への応用
3 システム生物学と合成生物学へのAIの利用と展開
4 生命科学におけるLinked Open Data(LOD)を用いた知識共有

第2章 医療への展開
1 AIのコンピュータ支援診断(CAD)への展開
2 情報革命とバイオメディカル革命の融合
3 遺伝子解析とAI技術を用いたパーソナルゲノム情報環境
4 非侵襲的代謝診断の臨床応用(実用化)に向けたビッグデータ活用への期待

第3章 医薬への展開
1 AIを用いたビッグデータからの創薬
2 創薬におけるビッグデータの可能性
3 医療創薬へのAI応用の可能性
4 スマート創薬による,スーパーコンピュータ,AIと生化学実験の連携が拓く創薬

第4章 大阪大学医学部・病院における人工知能応用の取り組み
1 「大阪大学 大学院医学系研究科・医学部附属病院 産学連携・クロスイノベーションイニシアティブ」「AIメディカルヘルスケアプラットフォーム」設立の背景
2 AIメディカルの重要性と方向
3 人工知能Deep Learningの医学応用
4 人工知能の医療画像解析への応用

第5章 ヘルスケアへの展開
1 機械学習クラスタ解析を応用した感染症スクリーニングシステムの研究開発
2 細胞培養におけるAI関連技術の応用―画像解析による細胞品質管理

第6章 ものづくりへの展開
1 微生物によるモノづくりのためのトランスオミクスデータ解読をめぐって
2 環境問題解決への微生物利用最適化に向けた展開
3 人工知能技術の代謝工学および農業への応用
4 微生物のゲノム情報のビッグデータ化とAI
5 先端バイオ計測技術の醸造現場への導入と機械学習によるイノベーションへの期待

第7章 今後の期待する展開
1 脳機能の解明を目指した個体レベルのdata‒driven scienceの実装
2 定量データに基づく生体情報処理の同定
3 生物種を横断した情報の整備
4 粒子群最適化法によるニューラルネットワークの柔軟な学習
5 個人と社会のためのAIとIoT基盤
6 バイオテクノロジーにおいて期待されるAIの姿

図書に貢献している教員