診断情報、ゲノム情報、論文等のヘルスケア分野での多種多様なデータを分析し、治療方法や創薬等に関連する新知見発見や予測を行うための、高精度かつ信頼性の高いAI技術を研究します。そして、ヘルスケア分野でのデータを使った知識発見や予測問題に対して、最新のAI理論に基づく新技術を開発導入することで、不完全・不正確・不十分なデータを含む情報の網羅的な組み合わせによる性能改善や、説明可能性、解釈可能性、安定性等を備えた信頼性のあるAIを実現します。
現在使われているデータ分析技術に対して、Transformer、Wide Learning 等の性能・信頼性の高い最新の機械学習モデルへの置換、転移学習、半教師付き学習等の使用可能データを拡大する技術の組み込み、シミュレータ等を使ったデータ作成と補間技術の導入を行います。また、これらの技術をヘルスケア分野のワークフローに取り入れるための応用課題を解決します。