人工智能可识别试验数据中的异常情况，以发现欺诈行为并确保临床结果的完整性和可靠性。该流程可确保遵守监管标准并保护药物开发投资。
6. 药品制造中的预测性维护
现代药物开发中的人工智能通过预测性维护确保药物生产设施的平稳运行，以最大限度地减少停机时间。这种方法还可以延长设备的使用寿命，并随着时间的推移降低生产成本。
7.人工智能驱动的可穿戴设备
人工智能驱动的可穿戴设备可在试验期间实时监测患者的反应，从而提供宝贵的数据来改进药物并提高安全性。它还可以远程监控患者，减少频繁就诊的需要并提高试验参与率。
想知道人工智能在药物研发中扮演什么角色？下一节将解释其常见用例。
人工智能在药物研发中的应用
您是否知道，到 2030 年，药物研发市场规模中的人工智能 律师电子邮件列表 预计将达到79.4 亿美元，而北美将主导该行业？以下是人工智能在药物研发中的一些重要用例，这些用例使整个过程变得简单快捷。
药物研发市场规模
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1. 目标识别、选择和验证
药物研发中的人工智能有助于识别和验证药物开发的生物靶点，从而确保靶点可行。图卷积网络等技术可以分析分子和蛋白质相互作用，使靶点选择和验证更加有效。
2. 药物特性预测
AI 在药物研发中的另一个主要作用是，模型可以预测溶解度、毒性和功效等基本特性，从而加速候选分子的评估。自动编码器架构等其他方法可以揭示高维数据中的关系，从而增强特性预测。
3. 候选药物优先排序
人工智能通过对潜在候选药物进行排名并评估其在临床前和临床试验中成功的可能性，简化了开发流程并缩短了有前景的疗法的上市时间。
4. 虚拟筛选
通过模拟分子与靶标之间的相互作用，人工智能可以进行虚拟筛选，以缩小可能产生有效药物的化合物范围。这大大减少了实验室试验所需的时间。
5. 药物组合分析
人工智能利用机器学习等工具探索药物组合的协同效应，预测结果并优化复杂疾病的治疗方法。它最终改善了患者的治疗效果并推进了个性化医疗。
6. 智能图像激活细胞分选
人工智能成像可以识别细胞对药物的反应，有助于高通量化合物筛选和提高靶标特异性，同时能够精确选择有效的候选药物。
一些医疗保健公司已经将人工智能用于药物研发，我们在下面的部分列出了流行的例子。
人工智能在药物研发中的实际应用
许多制药企业已经将人工智能付诸实践，以获得最佳效果。以下是一些现实世界的例子。
Insilico 医药
Insilico 利用人工智能发现了用于治疗特发性肺纤维化 (IPF) 的药物 INS018_055。该人工智能驱动平台确定了新靶点并高效设计了分子，将药物发现时间缩短了近一半。该药物目前处于 II 期临床试验阶段，凸显了人工智能在简化未满足需求疾病治疗流程方面的潜力。