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“최근에는 다양한 신기술이 등장하고 임상시험 등록 건수도 선형적으로 증가했지만, 임상시험 성공률은 매년 일정 수준에 머물고 있습니다. 이는 의약품을 만들 때, 본질: 안전하고 효과적입니다. "기술은 단지 수단일 뿐입니다." 인공 지능은 약물 발견에서 점점 더 중요한 역할을 하며 다양한 각도에서 약물 개발 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

데이터가 지식으로 바뀌어 신약 연구 및 개발에 새로운 아이디어를 제공합니다.

첫째, ai는 대량의 데이터를 가치 있는 정보로 변환하여 과학자들이 약물의 작용 메커니즘을 더 완전히 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 과거 연구자들은 약물 후보의 효과와 부작용에만 집중하고 약물 표적과 메커니즘을 무시했습니다. 이제 ai 기술은 대량의 의학 문헌과 생물학적 데이터를 활용해 약물 표적 데이터베이스를 구축해 연구자들이 보다 빠르고 정확하게 신약 표적을 발견할 수 있도록 돕습니다.

지식 그래프는 신약 연구개발의 방향을 제시합니다.

둘째, ai는 기존의 수많은 연구 결과와 데이터를 기반으로 지식 그래프를 구축할 수 있다. 예를 들어 리훙린 팀은 수많은 의학 문헌을 분석해 최대 규모의 생물의학 지식 그래프를 구축해 약물 연구 개발에 새로운 방향을 제시했다. . 이는 과학자들이 약물 작용 메커니즘을 빠르게 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 신약 개발의 기반을 제공하고 개발 주기를 단축시키는 역할도 합니다.

기술적 수단은 정밀 의약품 연구 및 개발에 도움이 됩니다.

마지막으로, ai의 적용은 약물 연구 및 개발 프로세스를 더욱 정확하고 효율적으로 만들 것입니다. 예를 들어 ai는 방대한 데이터를 바탕으로 약품의 효과를 예측하고, 약품 개발 계획을 최적화해 개발 시간과 비용을 단축할 수 있다.

새로운 기술을 수용하고 의학의 본질로 돌아가다

약물 연구 및 개발 과정에서 기술적 수단이 중요한 역할을 합니다. 하지만 우리는 의학의 핵심 가치인 안전성과 유효성을 잊어서는 안 됩니다. ai 기술의 발전은 신약 연구개발에 새로운 가능성을 가져왔지만, 조심스럽게 다뤄야 할 필요도 있다.

전체적으로 인공지능 기술의 적용은 약물 연구 및 개발이 수행되는 방식을 변화시키고 데이터를 지식으로 변환하고 약물 발견 프로세스를 지원하고 있습니다. 이는 과학자들이 새로운 목표를 더 빠르고 정확하게 발견하고 약물 연구 및 개발 계획을 최적화하여 궁극적으로 약물 연구 및 개발 효율성을 향상시키고 약물 연구 및 개발 비용을 절감하며 환자에게 더 나은 의료 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.