الرعاية الصحية
0h
وقت الاستجابة
0+
مشاريع مُنجزة
0+
سنوات في الإنتاج
نظرة عامة على القطاع
أنظمة ذكاء اصطناعي لاكتشاف الأدوية الصيدلانية تُسرّع تحديد الأهداف، والفحص الافتراضي للمركبات، والتنبؤ بخصائص ADMET، واختيار مجموعات التجارب السريرية — تضغط الجدول الزمني للتطوير في المراحل المبكرة.
لمحة سريعة
اكتشاف الأدوية من أكثر العمليات تكلفة واستهلاكًا للوقت في أي صناعة — يستغرق الجزيء الجديد في المتوسط 12 عامًا وأكثر من 2 مليار دولار للحصول على الموافقة. المراحل المبكرة — تحديد الهدف واختيار المركب الرئيسي وتحسينه — هي عمليات كثيفة البيانات حيث يمكن للذكاء الاصطناعي ضغط الجداول الزمنية بشكل كبير عبر تقييم مرشحين أكثر بكثير حسابيًا مما يمكن للعمليات المخبرية اختباره فعليًا.
نبني أنظمة تحديد الأهداف التي تستخرج من بيانات الجينوميات والبروتيوميات والأدبيات السريرية لاقتراح أهداف مرضية جديدة. تُقيّم خطوط الفحص الافتراضي مكتبات الجزيئات مقابل هياكل الأهداف حسابيًا، وترتّب المرشحين حسب الألفة المتوقعة قبل التخليق المكلف. تُقيّم نماذج التنبؤ بخصائص ADMET الامتصاص والتوزيع والأيض والإفراز والسمية مبكرًا — لاستبعاد المركبات التي ستفشل في الجسم الحي قبل تخصيص الموارد. تحدد أدوات اختيار مجموعات التجارب السريرية المرضى المؤهلين من بيانات السجلات الصحية الإلكترونية لتسريع التجنيد.
القدرات الرئيسية
التعاقدات مُحددة النطاق وفقاً لسياق عملك — هذه هي القدرات الأساسية التي نقدمها لقطاع الرعاية الصحية clients.
تحديد الأهداف والمسارات من بيانات الجينوميات والأدبيات
فحص افتراضي للمركبات مقابل الهياكل الجزيئية للأهداف
التنبؤ بخصائص ADMET للتقييم المبكر للسمية والفعالية
تحديد مجموعات التجارب السريرية من بيانات السجلات الصحية الإلكترونية
التنقيب في الأدبيات العلمية وتوليد الفرضيات
دعم إعداد بيانات التقديم التنظيمي والتوثيق
مبني باستخدام
اعمل معنا
شارك ما تبنيه — وسنرد خلال يوم عمل واحد بأسئلة أو ملخص للعرض.
