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人工智能在新药研发中的应用生物医学研究员Presentername
AgendaAI新药商业前景AI新药应用AI在生物医药的应用介绍
01.AI新药商业前景人工智能在新药研发中的商业前景
新药研发的商业前景提高研发效率降低研发时间和成本：降低研发时间和成本。个体化治疗根据个体基因信息定制药物精准化研发根据大数据分析优化研发策略人工智能的商业前景
01个性化治疗方案个体治疗03个体化治疗方案可以提高新药研发的成功率和上市速度加速新药上市精准医学的新时代提高药物疗效02根据患者的基因型和表型，选择最合适的药物和剂量精准化研发个体化治疗
AI技术药物筛选智能筛选提高效率人工智能的应用个性化治疗方案人工智能新药研发重塑研发模式核心观点人工智能新药研发观点
02.AI新药应用人工智能在新药研发中的应用
耗时长成本高传统方法效率低下药物筛选的挑战高效、低成本、精确度高人工智能的优势缩短筛选周期、提高成功率加速新药研发进程药物筛选：挑战山峰
通过算法优化筛选过程1提高药物筛选效率节省时间和人力成本2降低失败风险，提高成功率3快速发现候选药物智能化化合物筛选精确预测药物活性人工智能药物筛选作用
药物筛选的关键环节利用人工智能进行大规模的虚拟筛选虚拟化合物筛选基于多个指标对候选药物进行评估候选药物评估通过机器学习预测化合物的活性化合物活性预测人工智能药物筛选案例
03.AI在生物医药的应用人工智能与生物医药行业融合
提升研发效率智能化药物筛选AI技术提高药物筛选效率。个体化治疗方案基于个体的基因和疾病特征，为患者提供个性化的治疗方案加速临床试验利用人工智能技术分析临床试验数据，加速试验进程和结果评估加强人工智能生物医药
验证和评估工作的重要性确保可重复性和可靠性的验证和评估流程：验证和评估确保可重复性。建立标准流程01收集和整理大量的数据，使用人工智能模型进行分析和处理。数据收集与处理02与多方合作进行验证和评估，增强人工智能在新药研发中的可信度。多方合作验证03人工智能的验证和评估
跨领域合作促进生物医药与人工智能融合01推动AI与生物医药融合人才培养交流培养具备生物医学与人工智能背景的专业人才02推动政策创新制定支持人工智能在生物医药领域应用的政策和法规03AI与生物医药融合
04.介绍传统新药研发流程及挑战
新药研发流程概述药物开发制剂研发和临床试验03药物设计分子模拟和化学修饰02药物发现从分子库到活性化合物01新药研发流程
高昂且耗时试错成本长期且繁琐的工作需要持久耐心和高度专注。时间消耗传统研发流程传统新药研发的挑战
01时间消耗长期实验和临床试验时间较长：实验和试验耗时长。02高成本需要大量资金投入进行研发新药研发的传统流程传统新药研发的限制
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