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  • pdf文档 AI+制药:AI技术蓬勃发展,AI+制药行业潜力巨大

    化合物虚拟筛选有效提升化合物结构新颖性 ...................................................... 12 2.4 ADMET 预测可提前考量药物成药可能性 .............................................................. 13 2.5 临床试验结果预测可有效节省失败临床的经费 . 瞄准合成生物学、基因编辑、干细胞与再生医学、细胞治疗与基因治疗、人工智能辅助药物设计等重点领域布 局若干市级科技重大专项和战略性新兴产业重大项目。 江苏 开展靶标发现和验证、先导化合物优化设计、药物晶型研究、药物成药性评价等关键技术攻关,加快突破人工 智能和计算机辅助药物设计、体内外药物筛选模型、药物毒性早期发现、新药临床转化医学研究等关键技术。 浙江 支持发展基于人工智能、大数据、工业互联网的数字化药物研发平台,支持药物精准研发。 4 年)、针对候选化合物的临床前 研究阶段(1-3 年)和临床阶段(3-7 年),其中药物发现阶段是小分子药物研发中最重要的基 础环节,且药物筛选技术直接关系到先导化合物质量、研发效率、研发成本以及成药可 能性,是新药研发持续进行的关键。人工智能已介入新药开发全流程,在靶点发现、蛋 白质结构预测、化合物虚拟筛选、ADMET 预测有广泛应用,并可辅助临床试验设计患者 招聘等,对临床期试验结果预测可有效节省研发费用支出。
    10 积分 | 29 页 | 3.43 MB | 5 月前
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  • pdf文档 AI+医疗:提质增效,全面赋能

    名 AI 医生正在进行内测。医保方面,AI 能协助咨询服务、 支付审核、智能报销指引、基金监管监测、医保个人健康档案管理等。 ◼ AI+制药:AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶 点、罕见病、复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应 用。根据 ARK Invest 分析, 1982-2022 年来,药物开发的回报率呈现 下降趋势,从 20%左右降至 10%左右。此前 给了戴维·贝克,表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献,另一半共同授予了德米斯·哈 萨比斯和约翰·江珀,表彰他们利用人工智能在蛋白质结构预测方面的卓越成就。 产业界,AI 赋能药物研发已经取得实质性进展。AI 技术在难成药靶点、罕见病、 复杂疾病抗药性、创新药检验检测等复杂领域有广泛的应用。2023 年,AI 药企 Neumora Therapeutics 以 2.5 亿美元募资总额登陆纳斯达克,旗下有整合基因组学、蛋白质组学、 百济神州引进了通过 AI 驱动的 Kinetic Ensemble®技术平台发现的化合物 BG-68501,并已用于首批患者的人体 I 期试验。该平台结合 AI/ML、计 算化学和实验技术,专注于难成药靶点蛋白的动态结构研究,加速药物设 计 688331.SH 荣昌生物 AI 技术有望颠覆制药产业格局,通过机器学习和深度学习等技术,AI 制 药能够缩短研发周期、降低成本并提升新药发现效率
    10 积分 | 14 页 | 1.28 MB | 5 月前
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  • pdf文档 从DEEPSEEK的崛起看AI医疗发展方向及投资机会

    生成式对抗网络(GAN)及基于自然语言处理的循环神经网络 (RNN)、长短期记忆人工神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和Transformer等技术,对海量化合物及药物分子 进行学习,获取成药性及分子结构相关的规律,从而生成新的小分子作为候选药物分子,形成高质量、规模性药物分子 化合物库 自然语言处理 化学反应设计 机器学习、深度学习 将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理 大 分 子 药 物 , 核 心 平 台 包 括 ID4Inno™ 药 物 发 现 系 统 和 XupremAb® 抗体发现平台。这些平台利用 AI 算法预测小分子药 物的理化性质、生物活性及成药性,加速候选药物的筛选与优化, 减少实验试错成本。  单细胞大模型:晶泰科技完成单细胞大模型的搭建,用于靶点发现 及药物筛选。  mRNA 展示肽库与筛选技术:用于筛选多肽药物分子,包括基于药 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术,已完成超过25个特色化合物库,包括98个亚库,化合物总数量超过150亿。  公司具备:晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力;构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和搜索等基于配体的药物设计能力;化合物数据库设计、高通量筛选、先 导化合物扩展、SAR分析、数据挖掘和分析等化学信息。
    10 积分 | 62 页 | 6.64 MB | 5 月前
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  • pdf文档 AI医疗专题:从AIGC角度看医药产业图谱

    生成式对抗网络(GAN)及基于自然语言处理的循环神经网络(RNN)、 长短期记忆人工神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和Transformer等技术,对海量化合物及药物分子进行学习,获取 成药性及分子结构相关的规律,从而生成新的小分子作为候选药物分子,形成高质量、规模性药物分子化合物库 自然语言处理 化学反应设计 机器学习、深度学习 将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理的 (Mega-Virtual Library)等多种新药发现技术,目前已完成超过25个特色化合物库,包括98个亚库,化合物总数量超过150亿。  公司具备:晶体结构分析、分子设计、蛋白模拟、分子对接、虚拟筛选、靶点成药性评估等基于结构的药物设计能力;构象分 析、化合物叠加、骨架跃迁、形状匹配、药效团模拟和搜索等基于配体的药物设计能力;化合物数据库设计、高通量筛选、先 导化合物扩展、SAR分析、数据挖掘和分析等化学信息。
    10 积分 | 50 页 | 5.74 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 信通院:“机器人+人工智能”工业应用研究报告2025

    75%;在试验验证方面,晶泰科技生物医药“AI+ 机器人丛林”实验室,结合量子物理和计算化学产生大量的“干试验” 数据,并通过机器人获取“湿试验”数据,建立垂直 AI 模型以预测 化学结构的活性、成药性和耐药性,大大缩短了药物开发周期。 (二)应用行业:重点用于汽车、电子、金属三大行业 根据国际机器人联合会 IFR 发布的《2024 世界机器人报告》, 2023 年,全球工业机器人使用量最大的行业分别为汽车、电子/电气
    0 积分 | 37 页 | 2.06 MB | 5 月前
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  • pdf文档 华为-人工智能行业:智能世界2035-20250918-134页

    节点”。每户家庭配备与国家健康云相连的智 能健康终端,集成体征监测、语音交互和影像 模块。当居民出现不适时,家庭 AI 助手会调取 健康档案进行初步识别,必要时引导进入虚拟 诊疗空间,与远程医生对接,并自动完成药品 配送。依托高速网络与边缘计算,人们即使不 出家门,也能享受接近医院级别的体验。 这种模式让社区逐渐成为医疗服务的中心。 大多数常见病和慢病在社区即可得到管理,去 大医院反而成为例外。病人不再向医院集中,
    20 积分 | 134 页 | 27.89 MB | 1 天前
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