Nov, 2023

制药中的人工智能个性化顺序决策研究方法、应用和机遇

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TL;DR药物行业中人工智能的应用已经经历了持续增长的阶段，主要应用于药物研发、个体化医学和癌症等治疗领域。使用先进的机器学习算法，通过考虑环境条件、生活方式和健康历史等因素，可以为每个个体制定定制化的治疗方案，从而优化健康结果。
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发现论文，激发创造
  • 药物发现领域的人工智能：现在已经到达了吗？

    药物发现正在适应新技术，如数据科学、信息学和人工智能（AI），以加速有效治疗的开发，同时减少成本和动物实验。 AI 正在改变药物发现的方式，成功的药物发现需要优化与药理动力学、药代动力学和临床结果相关的特性。本文讨论了 AI 在药物发现的三个支柱（疾病、靶点和治疗模式）中的应用，重点关注小分子药物。

    Jul, 2023

  • AI 在药物研发中的作用：挑战、机遇和策略

    本文综述了人工智能在药物发现领域中的优势、挑战、局限性及其可能的应对策略，讨论了数据增强、可解释性人工智能和将人工智能与传统实验方法相结合的潜在优势。总的来说，本文强调了人工智能在药物发现中的潜力，并提供了在这个领域实现其潜力的挑战和机会的见解。

    Dec, 2022

  • 个性化医疗中数据处理和利用的人工智能方法

    本文主要介绍了人工智能技术在医学领域中的应用，即基于大数据和机器学习的个性化医疗决策支持，以提供更好的医疗健康支持服务。

    Jul, 2022

  • 药物发现中的人工智能：应用与技术

    这篇综述介绍了近十年来人工智能在药物研发领域的应用，主要包括分子属性预测和分子生成任务，讨论了数据资源、分子表示方法、基准平台和相关技术，旨在为研究人员提供指导，并提供了一个收集论文和代码的 GitHub 存储库作为学习资源。

    Jun, 2021

  • 学习发现药物

    此篇论文综述了近期在人工智能方法论中应用于药物发现的最新进展，并将其分为分子序列和几何图形的表征学习、基于数据驱动的推理以及基于知识的推理三个相对稳定的子领域，并探讨了未来可能的研究方向及挑战。

    Feb, 2022

  • 革命性药企：揭示制药行业中的人工智能和 LLM 趋势

    本文评述了人工智能在制药行业中的新兴趋势和重大进展，详细描述了其在研究开发、动物实验、临床试验、医院临床阶段、生产、监管事务、质量控制和其他支持领域的应用，通过分类研究 AI 在每个领域中的作用，特别强调了像机器学习算法这样的尖端 AI 技术对各个制药环节的贡献，通过这份综合分析，本文突显了 AI 在重塑制药行业未来方面的变革潜力。

    Jan, 2024

  • 新天地：从实验室到临床的创新性药物研发 —— 行业视角

    生成人工智能在制药研发领域应用的价值链上，从早期发现到监管批准，以三个层次的方法进行探讨，评估已产生影响、即将到来的颠覆性机会和将塑造行业未来的长期转型。这为制药研发领导者制定生成人工智能战略提供了建议，为获取技术的真正价值和确保未来增长奠定基础。

    Dec, 2023

  • 基于人工智能的体外临床试验：综述

    本文系统综述了三个主要主题：临床模拟，个体化预测建模和计算机辅助试验设计，重点关注机器学习在这些应用中的应用，讨论了 AI 在实际应用中 in silico 试验的挑战和机遇。

    Sep, 2022

  • 通过道德和哲学原则确保可信赖的医疗人工智能

    本文讨论了人工智能在医疗领域中的应用，特别是在医学图像分析中的最新进展、现有标准以及应用人工智能所需考虑的伦理问题和最佳实践。我们探讨了人工智能的技术挑战和伦理挑战，以及在医院和公共组织中部署人工智能的影响和关键技术措施。最后，我们提出了未来解决人工智能在医疗应用中的伦理挑战的建议和方向。

    Apr, 2023

  • 人工智能与医学：文献综述

    本文通过文献综述研究了人工智能在医学领域的应用与发展，探讨了艾伦・图灵在上世纪的人工智能基础概念，介绍了研究人员们对人工智能在医学中卓有成效的应用以及未来的研究方向与前景。

    Apr, 2022