AstraZenecaのAI活用事例（医療・ヘルスケア／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階部門導入

使用ツールMILTON（MachIne Learning with phenoType associatiONs）

背景・課題

疾患の早期発見と新薬標的の特定には、大規模な臨床データからの予測モデル構築が必要だった。従来の手法では解析対象が限定的で包括的な疾患予測が困難だった。

UK Biobankの約50万人のデータと67種の臨床バイオマーカー、5万人の3,000種血漿タンパク質データを用いて機械学習モデル「MILTON」を開発。3,200疾患を解析対象とした包括的な疾患予測システムを構築。

1,091疾患で高い予測能力（AUC 0.7以上）、121疾患で優秀な予測性能（AUC 0.9以上）

1,091疾患で高い予測能力（AUC 0.7以上）を達成し、121疾患で優秀な予測性能（AUC 0.9以上）を実現。Nature Geneticsに2024年9月に査読論文として発表。新薬標的とバイオマーカーの発見を加速。

大規模バイオバンクデータの活用により、数千の疾患を横断的に予測するAIモデルの構築が可能に。予防医療の新たなパラダイムを提示。