人工智能在医疗健康领域的应用(三):药物挖掘

作者:蛋壳研究院 2016-05-09 08:05

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传统的药物研发领域存在巨大痛点。一是研发周期长,新药研发时间平均10年左右;二是费用高昂,每款新药的研发费用约15亿美元;三是成功率低,约5000种合成化合物中,仅1种能进入临床II期实验。


人工智能与药物挖掘的结合或极大地提高研发效率,降低企业成本。目前在北美地区已经出现了数家技术领先的初创企业,他们借助深度学习,与默克等传统药企及医药研究机构合作,在心血管药物、抗肿瘤药物、孤儿药和经济欠发达地区常见传染病(如埃博拉)治疗药等多领域取得新突破,并吸引了诸如Y Combinator、Khosla Ventures 和Data Collective 等优秀孵化器或风险投资机构的青睐。


动脉网旗下蛋壳研究院长期关注人工智能与医疗健康的结合,在推出《人工智能在医疗健康领域的应用(一):虚拟护士助理》《人工智能在医疗健康领域的应用(二):医学影像》后,本期继续推出第三篇《人工智能在医疗健康领域的应用(三):药物挖掘》,欢迎各位童靴与我们交流沟通,也欢迎相关创业企业与投资机构与我们接洽合作。


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