要約:
- 革新的なデータサイエンスツールが、数年にわたりR&Dプロセス全体に組み込まれてきた。
- ジェネレーティブAIやオープンソースのプログラミング言語などのツールが利用可能になり、科学の境界を広げる機会が生まれている。
- ジェネレーティブAIは、自然言語処理と機械学習を使用して既存データを処理し、新しいコンテンツ（テキスト、画像、音楽など）を生成するモデルやアルゴリズムを記述する。
- 統計プログラミングにおいて、ジェネレーティブAIは、例えばルーチンなタスクの自動化やプロジェクト管理の効率化などに役立つ。
- 現実世界の証拠（RWE）を活用することで、臨床試験の設計を改善し、R&Dプロセスを導くことができる。
- ジェネレーティブAIとRの組み合わせは、臨床試験の最適化や患者への治療オプションの最適化に役立つ可能性がある。
感想:
ジェネレーティブAIとデータサイエンスの発展は医薬品開発に革新をもたらしています。特にRとの組み合わせにより、データ利用の改善や臨床試験の設計の向上が期待されます。患者に最良の成果をもたらす機会を開拓できる可能性を感じます。