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藥物發(fā)現(xiàn) 關(guān)鍵字列表
制藥業(yè)在價(jià)值鏈中部署AI，數(shù)據(jù)仍是挑戰(zhàn)

制藥業(yè)在價(jià)值鏈中部署AI，數(shù)據(jù)仍是挑戰(zhàn)

盡管谷歌AlphaFold在2021年帶來突破，但醫(yī)藥AI發(fā)展正面臨數(shù)據(jù)瓶頸。在BIO 2025大會(huì)上，業(yè)界領(lǐng)袖指出，AI在蛋白質(zhì)領(lǐng)域成功源于豐富的歷史數(shù)據(jù)，而臨床試驗(yàn)等領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺成為主要挑戰(zhàn)。醫(yī)藥公司正將AI應(yīng)用于研發(fā)全鏈條，從靶點(diǎn)識(shí)別到臨床試驗(yàn)優(yōu)化，但需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)支撐。行業(yè)合作模式也在轉(zhuǎn)變，從服務(wù)供應(yīng)商關(guān)系轉(zhuǎn)向深度合作伙伴關(guān)系。專家提醒，AI應(yīng)用需平衡速度與質(zhì)量，確保程序的嚴(yán)謹(jǐn)性。

從 0.1% 到無窮大：不斷擴(kuò)大的 GPT 模型如何在未知化學(xué)宇宙中變革藥物發(fā)現(xiàn)的未來

從 0.1% 到無窮大：不斷擴(kuò)大的 GPT 模型如何在未知化學(xué)宇宙中變革藥物發(fā)現(xiàn)的未來

文章探討了如何利用 GPT 及基礎(chǔ)模型在浩瀚分子空間中尋找新藥，助力突破傳統(tǒng)研發(fā)瓶頸，加速醫(yī)療創(chuàng)新。