B3 Analyticsでは、日立の独自説明可能AI「B3」*1を活用し、医薬品の効果に影響を与える重要因子(バイオマーカー*2)を探索します。お客さまの環境にあるデータを活用し、お客さま自身によるデータドリブンな探索・解析業務が可能になります。
臨床研究・基礎研究領域において、バイオマーカー探索やリスク因子探索などの幅広い解析テーマで、製薬企業様や研究機関様にご活用いただいております。
基礎研究領域
臨床研究領域
その他
AIが導き出した答えについて「なぜその答えを出したのか」を説明できるといった特長があり、医療や創薬の現場での意思決定に有効です。
症例数の少ないデータ、かつ、次元数が「数千〜数十万」と膨大な医療データでも、精度を保った解析が可能です。
小さな変動に左右されず全体の傾向をつかむ形で予測モデルを作成することで、予測性能が高くなります。
Deep Learning技術をベースとしており、単純に解けない非線形な問題に対しても精度良く予測が可能です。
BMI=体重÷身長²のような、アウトカムを精度よく予測できる新たな因子(変数と演算子の組み合わせ)を探索できます。
オーダーメイドな対応が可能な受託解析に加え、お客さま自身でAIを利用できるクラウドサービスとしての提供も可能です。
Webブラウザー経由で操作できるGUIと、外部から呼び出し可能なAPIが基本サービスです。
日立のデータサイエンティストによる解析コンサルティングサービスもオプションでご提供いたします。
月額70万円〜
※お客さまのご利用条件によって変わりますので個別にお問い合わせください。
体験サイト*3では、登録完了から30日間、B3 Analyticsをお試しいただけます。お気軽にお申し込みください。
プライベートな環境でのご利用を希望される場合は、無料トライアル*4もございます。
「B3」を使用した解析事例を紹介します。
新薬の開発、早期診断などヘルスケア領域における課題解決の鍵としてヘルスケアデータの解析の重要性が高まっています。日立は独自の説明可能AI技術「B3」を開発し、様々なヘルスケアデータから新薬や診断に寄与する因子発見に貢献してきました。「B3 Analytics」は日立が提供するサブスクリプションサービスであり、誰もがいつでもどこでもクラウド経由で「B3」を活用することができます。
データ登録の流れを説明します。
データ加工の流れを説明します。
「重要因子探索(B3)」で解析する場合の流れを説明します。目的変数に影響を与える因子を探索したい場合に、この解析手法を用います。
「区分線形探索(B3)」で解析する場合の流れを説明します。目的変数を精度良く識別する因子のペアを探索したい場合に、この解析手法を用います。
「ADA」で解析する場合の流れを説明します。目的変数を精度良く識別する、複数の因子と計算式を組み合わせた指標を探索したい場合に、この解析手法を用います。
更新(解析)を実施する場合の流れを紹介します。パラメータのみを変更し再度同じ解析手法で実行したい場合、この機能を使用します。
流用(解析)を実施する場合の流れを紹介します。データセットを流用し新たな解析を実行したい場合、この機能を使用します。
は株式会社 日立製作所の登録商標です。
