創薬など様々な産業分野で重要な化学物質の安全性評価において, ヒト多能性幹細胞を用いた毒性評価手法が注目されている.
動物実験に代わるこの手法は機械学習を用いており, 限られたデータ量での学習精度向上が課題である.
先行研究として SVM を改良する方法が提案されているが，毒性の種類によっては SVM が最適とは限らない．そこで，本研究では，先行研究を一般化し，広範な機械学習モジュールを組み合わせることができるアルゴリズムを開発した．