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AI+药物研发,豪利777客户端:会给市场带来怎么的期待?

2021-06-30 14:53 方文
关键词:AI医疗物联网

导读:AI+药物研发,正以肉眼可见的速度崛起。不论是AI技术,还是AI技术在制药领域的应用,都是全球多个国家大力发展的领域。

新药研发现状与借力AI的期待

新药研发具有成本高(10亿左右)、研发周期长(10-12年)、成功率低(14%左右)三大高风险特性,而且制药检测及生产等环节也是如此。

事实上,药物开发的投资回报率从2010年的10%稳步下降至2018年的2%左右。

研发周期长、成本高、成功率低已经成为新药研发的“三座大山”。

因此降低研发费用,提高成功率,缩短周期,开发有差异性、竞争力、技术门槛高的药物是各大制药公司迫切需要解决的问题。

AI与制药探索磨合

数据产生:在生物医药行业,包括数据可重复性在内的数据质量问题一直存在。为此,一些AI药物发现初创公司除了使用公开来源、合作伙伴等渠道获得的数据以外,寻求开发新的数据来源,包括自建实验室获取数据、将“湿实验”的部分外包给CRO获得数据、借助远程机器人来生产数据等。

数据共享:对于机器学习来说,数据量越大,预测的准确性可能就越高。为此,制药公司尝试组成联盟来开展基于AI的药物研发。

数据治理:以新型冠状病毒肺炎为例,新冠病毒在全球范围内传播的同时,众多国家和地区呼吁共享新冠肺炎的研究数据集和相关研究文献,并建议发布者同时提供可以直接应用人工智能的全文和数据格式,便于再次研究和分析。

国内AI药物研发困境

①从全球人才流向看,大多数AI技术人才仍汇集在美国。斯坦福大学人工智能研究所发布的《人工智能指数2021年年度报告》显示,2019年北美人工智能专业毕业的博士中有65%进入产业界,其中有64.3%的人是国际学生。而国际学生中有81.8%的人选择了留在美国工作。

②缺乏可用的高质量数据,这仍是AI技术需要迈过的一道坎。目前来看,公共数据库内的数据并不能很好地实现建模,而高质量的数据很少且难获取。

③缺乏伦理共识和完善的监管规定。目前AI技术在伦理和监管方面仍缺乏基准和共识,在制药行业的应用亦是如此。

结尾

然而,任何技术的应用和推广很难一蹴而就,螺旋式上升、波浪式前进是新事物的发展规律。药物研发或许还需要更多更深入的探索和实践才能真正体现AI的价值。

作者 | 方文


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