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PC Watch @pc_watch
【やじうまPC Watch】ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に~京大発表。今後はSoC活用で処理を高速化 pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yaji… pic.twitter.com/4RES8fcj6g
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まろやか🐟ついに来た浅利773戦国時代! @MaroYakaZ
この分野でそこまで言い切るのは大した度胸 / “ビッグデータの解析で薬の副作用予測がほぼ100%可能に — 京都大学” htn.to/8AXbWX
™ 🔰 @tmaehara
うーん???違和感が強いぞ.ポジネガ判定を線形回帰でやって,正答率100%ってなんかおかしくないか.
™ 🔰 @tmaehara
予測とかそのへんの記述がめっちゃ薄いのに,ビッグデータババーンなポンチ絵とか,オブジェクト指向設計のクラス図とか,その辺の記述が盛りだくさんで,かなり警鐘鳴ってるぞこれ. kyoto-u.ac.jp/ja/research/re…
flurry @flurry
なんだこれ。掲載雑誌は"Journal of Big data"で医学じゃないし……> (京都大学)『薬剤やその副作用、疾患の原因となる遺伝子などのビッグデータを解析することで、副作用をほぼ確実に予測できるとの研究成果を発表』 kyoto-u.ac.jp/ja/research/re…
chunjp @chunjp
@tmaehara 研究員からのコメント前半が意味不明なのもポイントが高いと思う
Masakazu Sekijima @m_sekijima
@chunjp @tmaehara それ、去年の情報処理学会の全国大会で座長をしていました。過学習していませんか?バイオのデータというのはこういうものなのです。というやり取りを覚えています。正解率100%に何の疑問も持っていなくて、議論も噛み合わなくて、東方が混乱しました。
Masakazu Sekijima @m_sekijima
誰も止めなかったのね(>_<) 京大はこのプレスリリースをマジでしてしまったのか。 twitter.com/pc_watch/statu…
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
なにこれ。誇大広告みたいに見える。薬剤の作用がそんな単純なことがあろうか。 twitter.com/tonets/status/…
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
「薬の副作用予測がほぼ100%」という表現はあまりにも指している範囲が広い。 胡散臭いんだけど。謙虚さに欠ける。信用できない。
kayo @kayo500
ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に ~京大発表。今後はSoC活用で処理を高速化 pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yaji… 漢方の中には何が効いているのか十分解明されていないものもあり、現在の薬との併用で重篤な副作用が見つかることもある。本当に100%?
みすと / 明衣(あかは) @mist_akaha
【やじうまPC Watch】ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に ~京大発表。今後はSoC活用で処理を高速化 - PC Watch pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yaji… 本当かしら・・・?
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
知りあいが薬剤の論文を以前、ビッグジャーナルに乗せていたが、 たった一つの作用を厳密に解析するために、すさまじい量の実験と検証をしていた。たった一つの作用でだぞ。
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
副作用の100%かあ。 抗がん剤の二次がんへの懸念なども、現段階でもう予測できるんですかね。 もはや未来学的な仕事やな。
G @GenHys
ビッグデータの解析で薬の副作用予測がほぼ100%可能に — 京都大学 kyoto-u.ac.jp/ja/research/re… このプレスリリース大丈夫か?
G @GenHys
京大広報はプレスリリースの文面受け取るだけで面倒見てくれないからなぁ
たかとー @takatoh1
プレスリリースとしては内容が簡素でわろた。これを通す京都大学もまずいのでは twitter.com/tonets/status/…
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
そもそも薬剤の作用機構(主作用、副作用両方とも)の解析についてまともに従事したことがあるのならば、そもそも「副作用とは何か」という問いには容易に答えられないことを知っている。副作用と主作用は分子機構として表裏一体であったり、まったく異なっていたり、非常に複雑だ。
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
Big dataじゃなくてbig dealとしか言えねえよ。 twitter.com/tonets/status/…
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
とにかくシグナル伝達研究やリガンドの作用機構で、誇大広告みたいな表現使う奴は本当に許しがたい。こういう誇張な宣伝が、科学への信頼を損なったり、偽科学の出現を許すことになる。
p🍹k🍹m @tkmpkm1_mkkr
理研のSTAPプレスリリースと同レベル的に胡散臭い。 プレスリリースの信頼性に関してはは京大も理研と共に論外かもしれぬ。 kyoto-u.ac.jp/ja/research/re…
Toshi @t0shi_
【やじうまPC Watch】ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に ~京大発表。今後はSoC活用で処理を高速化 - PC Watch pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yaji… とりあえずほぼ100%ってのは何で検証したのん
Yuta Kashino @yutakashino
どなたか識者の方,過学習とかオーバーフィッティングとかの概念を当人に教えてあげて下さい….「ビッグデータの解析で薬の副作用予測がほぼ100%可能に」 kyoto-u.ac.jp/ja/research/re… 次なるSTAP的ネタの予感….
すずどら @sz_dr
京大炎上論文,6P目のSCOREとACTとGeneIDで線形結合してる式あるけど,この特徴量なんなんだ
すずどら @sz_dr
連番IDを特徴量に入れるの最高,みんなも連番IDを特徴量に入れて予測精度100%達成しような
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コメント

ぴかりぃ🐭 @GoodbyeLab 2016年1月25日
確かに「セキュリティ強化ができると思います」は謎だった…
温風式チェロ弾き @tonkyo_Vc 2016年1月25日
論文の中にvalidationという概念が存在しないということに気がつき、クラクラしている。そりゃPLSとかSVMとか使えば何だかわからんけど計算結果は出ますけどね。誰がここで予測されたモデルとやらをVivoで検証するんですか的な。。。
アルビレオ@炙りカルビ @albireo_B 2016年1月25日
このプレスリリースによる副作用は予測できなかったんですかね?
羽倉田 @wakurata 2016年1月26日
どういうことなのと探ってみればプレスリリースが閲覧できなくなってるし・・・何ぞあったのか?
じにお @ginioh 2016年1月26日
100%と謳ったものは100%嘘ですから…
裏技君 @urawazakun 2016年1月26日
(みなさんが犠牲によって取られた)ビッグデータを使って100%の検出率を実現しますってことか
Lyiase @lyiase 2016年1月26日
ビックデータ解析としても全然出来てなかったって事か。
トレ(仮営業中) @tolerance_18 2016年1月26日
元のリリースを見ようとしたらログイン画面に飛ばされたんですが何かの副作用でしょうか
とくがわ @psymaris 2016年1月26日
これ多分答え合わせの答え丸写しレベルだと思う。しかし京大ぇ…
観音旭光の両刀使い @ponchan1791 2016年1月26日
案の定、炎上してた(苦笑)
た。工作員な冷泉さんw @JosephYoiko 2016年1月26日
『STAP細胞はあります』臭がきついなあ。ほぼ100%なんて結果が出て疑わない人は科学者としてのセンスを疑う。
YSR@きりこかわいい @YSRKEN 2016年1月27日
普通、あまりに高い認識率が出たら過学習とかを疑うものなんですけどねぇ……アホしかいなかったのでしょうか?
sokuoku @sokuoku 2016年1月28日
なぜか式に入ってしまっているという「GeneID」ってどんなの? という方に「大腸菌(E.coli)の場合の一例」 https://dbarchive.biosciencedbc.jp/jp/genobase-v6/data-2.htmlhttp://togodb.biosciencedbc.jp/togodb/view/genobase_v6_gene が参考になるかと(マジで連番っす)
sokuoku @sokuoku 2016年1月28日
例えるなら 「1平方メートルあたりの地価 = 路線価 × 周囲の美観レベル × 治安レベル × 郵便番号」という式でしょうか・・・
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