精密がん医療のための適応型ニューロシンボリック計画と逆シミュレーション検証

本記事では、精密がん医療の臨床ワークフローを支援するための適応型ニューロシンボリック計画システムについて説明しています。従来のAIアプローチでは、がんの分類は可能でも、次の治療計画を立てるのが難しい問題がありました。そこで著者は、ニューラルネットワークによるパターン認識と、シンボリックAIによる論理的推論を組み合わせた新しいアプローチを提案しています。また、複雑な個別化された治療経路を検証するための「逆シミュレーション検証」手法も開発しました。この統合的なシステムにより、がん治療の意思決定を支援し、患者の転帰を最適化することが期待されています。