通过数据科学创新和AI连通药

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科学家正使用数据科学和人工智能设计出新的和更好的方法发现和测试明天的潜在药,并连接到护理上在此,我们研究一些例子说明我们如何应用数据学和AI发现开发下一波新药

AI和知识图药物发现

药物发现通过生化生物演化 和最近生物技术实验谷歌从前几十年计算机科学中取材-描述知识组织、表达和推理方式知识图带信息库维生帮助用户识别千千千源间联系

知识图向科学家提供基因、蛋白质、疾病和药物信息,以及关系 — — 即交互作用、协同工作或对立工作等 — — 信息深入理解这些关系可帮助研究团队查找生物机制最新网和候选药的重要连接举个例子,我们现在使用专有疾病知识图加深理解复杂多因子疾病,如异性肺炎和慢性肾病,并协同Beeeventi

数据科学改善临床实践和临床试验

数据科学和数据使用的进步是改善临床试验和实际世界证据的关键,通过这些检验和证据对药品进行调控和优化普惠性测试求取所有活经验中病人群公平表示 — — 包括中低收入国家或社区人民 — — 因为他们更有可能提前开始多种医疗条件并更有可能多重长期条件

电子健康记录是深入了解患者的关键数据源,无论是个人内部还是人群内部都是如此。电子健康记录数据更好地采集、链接整理后,理解疾病风险和轨迹的机会增加^1-3这些数据还允许优化数据处理可再利用以改善临床实验可行性分析、招聘、安全监视、经济评价、可概括性研究和长期结果监视

因果机学习最近的进展有可能加强病人护理、公共卫生措施、服务质量管理、规划与研究-包括临床试验-机器学习方法,如卷积神经网络、长短期内存网络和生成反向网络等,正开始启动创新,如估计处理效果或生成合成平衡案例控制群通过机器学习方法(并使用从过去的临床实验、自然历史研究、电子健康记录、索赔数据或疾病寄存器收集的数据)创建虚拟控制组,我们可以将更多研究设计从安慰器控制臂移开少依赖人控制,更多参与者接受创新处理方法,而不是安慰剂或标准护理

程序不仅仅是处方

个人健康信息从被动临床记录演化成记录、数据流和算法交互组合在世界许多地方,公众开始期望更多自服务获取保健服务以及与人或AI驱动服务交互作用 — — 即他们与临床医生的面对面接触 — — 越来越多地反映人们如何生活在连通世界中。手机应用综合增强护理在定期临床实践中以及临床实验中正变得越来越常见此外,从理论上讲有可能制作辅助AI药物增强药理处理法(例如通过药理学个性化,支持药学经验,向研究人员和监管者提供丰富的反馈

满足病人需求,我们的目标是交付无摩擦临床试验经验畅通地融入参与者生活一种方式,我们正在赋能 通过UnityUnity是一个应用集成各种应用、网站和装置成易用单工具,帮助收集资料、精简实验网站经验并在试验期间外支持病人Unity旨在增强医生和病人之间的联系并增强关系有效性以尽可能实现最佳临床实验经验

完全连通医学可被视为代理和AI的一揽子治疗最优病人、提供者和药的社会结果需要在全球推广这些技术和大框架虽然这带来了固有挑战,但我们相信,我们可以通过倾听和学习病人而取得进展,同时继续创新数字和AI引导技术使我们更接近连通药

欧洲杯微信买球AstraZeneca数据科学和AI

欧洲杯微信买球AstraZeneca使用数据技术加速提供潜在的新药,创新驱动效率和成功,并开创维护竞争优势的工具和技术我们是嵌入数据科学和AI从目标识别到临床实验等所有研发活动都发现新契机推开科学边界提供改变生命药

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