Ieškant inovatyvių vaistų plėtros idėjų, K-MediHub Naujo vaistų plėtros centro įkūrė „2024 m. KAIDD panaudojimo dirbtinio intelekto naujų vaistų plėtros idėjų konkursas“, vyksiantis nuo kovo 1 d. iki birželio 2 d.
Stengdamasis skatinti inovacijas, K-MediHub 2021 m. atidarė KAIDD platformą, viešą portalą, siekiantį stiprinti dirbtinį intelektą vaistų atradime. Ši platforma gali pasigirti pažangiais dirbtinio intelekto modelių platformomis, tokiais kaip AD3, skirta kandidatų molekulėms identifikuoti, Motif Dr – motyvu pagrįstoms vaistų kandidatų ekstrakcijoms ir ReBADD Pro – daugiausiai vaistų indikacijų optimizavimo forumas.
Šių metų konkurse kviečiamos pateikti pasiūlymus dėl naujų idėjų, kurios naudoja KAIDD. Pateikti pasiūlymai gali skirtis nuo naujų dirbtinio intelekto vaistų plėtros modelių iki politikos ar naujų verslo koncepcijų. Konkursas suskirstytas į dvi kategorijas, ir jame svečių laukiama tiek universitetinių studentų, tiek visuomenės atstovų. Laimėtojai bus pripažinti K-MediHub pirmininko ir apdovanoti bendru apdovanojimų fone, siekiančiu 9 milijonų wonų.
K-MediHub pirmininkas išreiškė didžiulius lūkesčius dėl šio konkurso vaidmens skubant dirbtinio intelekto plėtrai vaistų vystymo srityje šalyje. Kadangi pasaulinis šios sritys rinkos poreikis didėja, ši iniciatyva siekia sukaupti inovatyvias idėjas, skatinančias dirbtinio intelekto vaidmenį naujų vaistų plėtros srityje.
Norėdami gauti išsamesnės informacijos apie konkursą ir kaip dalyvauti, potencialūs dalyviai gali aplankyti oficialų konkursų tinklalapį.
Skelbime aptariamas ‘2024 m. KAIDD panaudojimo dirbtinio intelekto naujų vaistų plėtros idėjų konkursas’, organizuojamas K-MediHub Naujo vaistų plėtros centro. Čia pateikiamos svarbios klausimai ir atsakymai, taip pat pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos, paskui dirbtinio intelekto varomos vaistų plėtros privalumai ir trūkumai:
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
– Koks konkurso reikšmingumas?
Konkursas siekia pritraukti inovatyvias idėjas, galinčias pajėgų dirbtinio intelekto naudą vaistų atradime. Atsižvelgiant į dirbtinio intelekto galimybes revoliucionuoti farmacijos plėtrą, tokiuose konkursuose galima identifikuoti technologijų ar požiūrių išradimus, galinčius pagreitinti naujų vaistų paiešką.
– Kas gali dalyvauti konkurse?
Konkursas atviras universiteto studentams ir visuomenei, skatinant platesnę bendrijos įsitraukimą ir galimybę gauti įvairius požiūrius.
– Kas galėtų sudaryti laimėtoją pateikiantį darbą?
Laimingas pateikimas galėtų būti naujas dirbtinio intelekto modelis vaistų plėtrai, politikos pasiūlymas, siekiant pagerinti dirbtinio intelekto naudojimą vaistų atradime ar kūrybiškas verslo modelis, integruojantis dirbtinio intelekto technologijas farmacijos pramonėje.
Pagrindiniai iššūkiai:
– Duomenų kokybė ir kiekis: Dirbtinio intelekto modeliai priklauso nuo didelių kiekių aukštos kokybės duomenų, reikalingų apmokyti ir patikrinti vaistų atradimo algoritmus. Tokių duomenų gavimas ir tvarkymas dažnai yra didelis iššūkis.
– Skaičiavimo reikalavimai: Skaičiavimo gali reikėti didelę sumą, galbūt apribojant galimybę mažesnėms subjektams konkuruoti.
– Vaistų plėtros sudėtingumas: Vaistų plėtros procesas yra sudėtingas ir daugiadimensis, apimančiai biologinius, cheminius, teisinius ir etinius aspektus, kuriuos dirbtinio intelekto modeliai turi ištirti.
Kontroversijos:
– Intelektinė nuosavybė: Galimos problemos dėl duomenų, algoritmų ir gautų vaistų kandidatų, atrastų naudojant dirbtinį intelektą, nuosavybės.
– Etiškos priežastys: Dirbtinio intelekto naudojimas vaistų atradime kelia etinius klausimus, pvz., potencialūs algoritmų iššūkiai, galintys turėti įtakos tyrimų fokusui ir gydymo prieinamumui.
Privalumai:
– Efektyvumas: Dirbtinis intelektas gali žymiai sumažinti laiką ir išlaidas, susijusias su vaistų atradimo procesu, greitai apdorodamas didžiulius duomenų rinkinius, siekiant nuspėti sėkmingus vaisto kandidatus.
– Precizikinė medicina: Dirbtinis intelektas gali padėti vystyti individualizuotą mediciną, identifikuodamas unikalius molekulinius taikinius skirtų pacientų grupėms.
Trūkumai:
– Eksplikacijos trūkumas: Kai kurių dirbtinio intelekto sistemų „juodos dėžės“ prigimtis gali sąlygoti supratimo stokos, kaip dirbtinis intelektas pasiekia konkretų sprendimą ar prognozes, tai reikšminga kliūtis labai reguliuotoje farmacijos pramonėje.
– Duomenų priklausomybė: Dirbtinio intelekto modelių sėkmė labai priklauso nuo prieinamų duomenų kokybės ir gylio, kurie gali būti nepakankami ar nepasiekiama.
Norėdami gauti daugiau įžvalgų apie dirbtinio intelekto varomą vaistų plėtrą ir būti informuotais apie naujausius naujienas šioje srityje, galite aplankyti šias nuorodas:
– Nacionalinis biotechnologijos informacijos centras
– Pasaulio sveikatos organizacija
– JAV maisto ir vaistų administracija
Visada įsitikinkite, kad pateiktos URL nuorodos yra teisingos ir informacija atitinka patikimos galiojimo normas, nes mano žinios yra atnaujintos tik iki 2023 m.
The source of the article is from the blog dk1250.com