“人工智能”(AI)最近在图像和语音识别等领域产生了深远的影响,这一进展已经转化为实际应用。然而,在药物发现领域,这样的成就仍然很少,原因之一是使用的数据本身。在这篇综述中,我们讨论了来自不同领域的数据的方面和差异,即图像、语言、化学和生物领域的数据,可用的数据量,以及它们与药物发现的相关性。未来需要我们对生物系统的理解,以及随后生成足够数量的与实际相关的数据,才能真正推进人工智能在药物发现领域的发展,发现具有新型作用模式的新型化学物质,并在临床中表现出理想的有效性和安全性。



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