人工智能■AI助力新药研发,暗数据与自动化齐飞( 四 )
聚类算法(clustering algorithms)
聚类算法是无监督学习的好例子 。 它们将数据分解成具有相似特征的队列 , 用到的技术诸如最小化队列内患者特征之间的距离 , 同时最大化队列之间的距离 。
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结语
全球药企在2017年研发投入超过1720亿美元 , 但是超过90%的研发药物最终在临床试验中失败 。 可见 , 新药研发的传统模式投入极高 , 但是效率极低 。 此外 , 最终获批上市的新药中超75%不能回收研发成本 。 AI技术应用于药物研发 , 能够大幅度降低研发成本 , 提高研发效率 。 本篇主要介绍了AI技术在传统模式难以利用的“暗数据”方面的突破 , 以及AI技术在实现研发链中一些环节的自动化方面的应用 。
图表5. AI技术分类及相关用例
本文插图
来源:公开信息 , 中康产业资本研究中心
我们需要看到 , AI技术在药物研发领域仍处于摸索阶段 , 制药企业提供海量数据 , AI技术公司提供数据分析挖掘技术 , 两者搭档形成现在的“药企+AI公司”合作模式 。 AI公司与药企的合作还需要时间来磨合 , 以最优的合作配置来高效完成药物研发 , 最终造福患者 。
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