AI要約 本論文は、製薬業界で長年使われてきたSASベースのレガシー臨床報告システムを、既存の検証済み資産を破壊せずにAI駆動のファーマコインフォマティクス基盤へ橋渡しする方法論的枠組みを提案する。SASコードを温存しつつ現代的なAI/MLパイプラインと連携させるラッパー設計のケーススタディが示される。

EN arXiv:2605.13905v1 Announce Type: cross Abstract: Drug development and pharmacovigilance are frequently bottlenecked by legacy clinical reporting pipelines. These monolithic systems encode regulatory-

AI要約 本論文は、レガシー言語APLで書かれたコードを現代的なC#へ自動変換するためのニューラル機械翻訳手法を提案する。記号密度の高いAPL特有の難しさに対し、トークナイズや学習データ構築を工夫し、変換精度の評価結果を示している。

EN arXiv:2605.13896v1 Announce Type: new Abstract: Automatic translation between programming languages remains a challenging problem, particularly when the source language is highly concise and specializ