- ウェビナー「データサイエンティスト向けのテキストとデータマイニング入門」では、TDMとAIを組み合わせた高度な技術が探求され、生物医学、材料科学、金融技術（フィンテック）などから選ばれた4つの事例が紹介されました。
- TDMは、大規模な基盤モデルや他の機械学習モデルの成長により、研究データのコーパスを使用して、予測的かつ指導的な分析を提供するモデルをトレーニングできるようになりました。GoogleのAlphaFoldツールなど、これらのツールの強力さが示されました。
- さまざまなソースからのデータを組み合わせると、遺伝子、症状、疾病、タンパク質、組織、種、および候補薬物の間に10億以上の関係が見つかります。
- BenevolentAIは、生物製薬の薬物発見を加速するために先進的なAIを適用している企業であり、これらのデータセットを使用して、医療状態に関連する遺伝子を見つけ、それを病態に作用する可能性のある化合物にリンクするモデルを構築しています。
自然言語処理とデータマイニングの発展は、様々な分野において革新的な成果をもたらしています。特にAIを活用したTDMによって、研究データから予測的かつ指導的な分析が可能となり、医療、材料科学、金融などの分野で革新的なアプローチが生まれています。Springer NatureのAPIを活用することで、幅広いプロジェクトにおいてTDMとAIツールを組み合わせる可能性が示されています。AIの進化が研究と開発の効率向上に貢献する一方で、データの品質とアクセス性も重要な要素となっています。