利用人工智能解决药物研发效率低下的问题
Stavroula Ntoufa 人工智能可以通过解决数十年来阻碍进步的低效问题，从而改变生命科学研究。在药物研发中，信息分散、研究偏见和决策迟缓正在减慢研究进展。随着研究成本不断上升和候选药物以惊人速度失败，该行业必须加快步伐。
生命科学公司面临着越来越大的挑战，需要快速高效地开发新药。将一种药物推向市场需要数十亿美元，从发现到商业化通常需要十多年时间——如果最终能够到达患者手中的话。根据美国国会预算办公室的数据，进入临床试验的药物中只有12%获得FDA批准。
在识别、优先排序和验证研究目标方面的早期决策对药物的成功起着重要作用。许多临床前和临床试验的失败源于追求不可行的目标。早期做出更好的决策可以显著提高成功率、改善结果并提高生产力。
随着将创新疗法更快地提供给患者的压力增大，以及降低后期失败风险的需求增加，一场重大变革正在进行中。人工智能正在解决许多药物发现和开发中的低效问题，使科学家能够更快、更全面、更准确地做出决策，同时消除浪费的研究成本和多年努力。
在我看来，人工智能代表了药物发现的下一次转型，帮助科学家以前所未有的速度、准确性和透明度回答复杂的研究问题。由人工智能驱动的搜索和摘要工具通过复杂的知识图谱将生物实体、疾病和潜在治疗方法联系起来，这些知识图谱能够快速整合大量科学文献和数据源中的信息。
人工智能可以结合自然语言处理技术，查看关键词、生物背景和术语，轻松地从各种内部和外部来源提取相关见解，并以结构化、交互式格式呈现。这有助于研究人员做出明智的决策，并将目标评估时间从数月大幅缩短至数周。科学家报告称，在识别和验证有前景的靶点以开发有效、安全的疗法方面，节省了高达90%的时间。
加速研究洞察
科学家可能会花费过多的时间和精力，在内部和外部数据源中的大量生物医学论文、研究报告、实验数据和数据库中搜索。虽然获取过去的研究成果是基础，但仅仅拥有更多文献并不能解决药物发现的挑战。糟糕的协作和信息共享加剧了问题。科学家仍然依赖电子邮件和打印件来分享发现，导致重复工作、错失机会和决策延迟。
人工智能平台可以在共享工作区中集中研究发现，团队可以在其中保存、评论并在此基础上进行探索。自动提醒可以通知科学家与其工作相关的新证据，增强协作并打破信息孤岛。
人工智能还可以帮助克服研究偏见。大多数研发领导承认偏见影响了管道优先级决策。科学家经常忽视矛盾的安全信号，并难以获得全面、无偏见的证据视图。资深同事经常将研究人员引导至熟悉的领域，无意中缩小了视角，创造了盲点，限制了突破性发现。确认偏见加剧了这一问题，因为科学家自然倾向于支持其假设的证据，而忽视矛盾的发现。这种选择性分析可能导致团队走上无生产力的道路数月甚至数年。
现代药物发现需要更广泛、更深入、更完整的数据分析来克服这些偏见。科学家需要访问来自多个来源的广泛数据库，包括内部专有研究和外部出版物。早期识别不可行的目标通过实现更快的失败来加速生产力。
人工智能系统现在可以提取并可视化目标、疾病和其他生物医学实体之间的关系，使研究人员能够过滤、优先排序和探索潜在证据。最重要的是，人工智能浮现出矛盾的证据和替代观点，帮助研究人员避免确认偏见。每项洞察都可以追溯到可信的来源，确保验证，并通过使用AI副驾驶进行自然语言查询，实现更深入的探索。
通过结合全面的数据访问和复杂的AI工具，科学家也可以更快地做出明智的决策。这种方法将压倒性的信息景观转化为清晰的战略路径，加速发现，同时减少在不可行目标上的资源浪费，从而带来更高质量的药物发现成果。
研究的新时代
先进的AI工具和复杂的数据合成创造了根本性的新研究方法。这些技术帮助科学家快速访问、分析和连接庞大的生物医学知识库。团队可以做出更快、更精确的决策，同时发现传统方法错过的洞察。自动目标识别和集成的多源分析大大减少了浪费的努力，并加快了从概念到临床的旅程。
随着全球健康挑战加剧和对突破性治疗的需求增加，转型的需要变得越来越紧迫。拥抱下一代技术的组织将简化研究运营并提供更优的患者结果。从传统方法向AI驱动发现的转变不仅仅是一个机遇。它定义了制药创新的新标准。
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