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当前AI制药路上面临着许多需要解决的问题，如何寻找和定义一个更加真实清晰的科学问题，以及问题成立之后是否拥有足够的数据去分析和解决，种种步骤都非常考验着计算资源的准备是否充足，而且在面临一系列问题的预测建模之后，又是否具备一套良好的评估方法，对于成药结果进行分析。
在机器学习 AI领域，随着人工智能ChatGPT的风靡一时，推动了新技术和生物制药之间的相互融合，在医疗数据的处理和分析方面，通过人工智能可以极大程度的增强数据的处理和分析能力，帮助专家更好地分析医学图像，病例资料和基因数据等等诸多复杂的信息，从而提供更加准确的诊断方法和治疗方案。
近些年以来，随着数字科技技术和生物材料技术等诸多领域的前沿科技技术不断取得突破，不断融合，人工智能在生物医药研发和医疗建设中也发挥着极为重要的作用，当前我国智慧医疗市场的需求正在高速增长，规模的发展也更加迅速，全国各地都在积极探索并加快新技术的研究落地。
北京时间11月19日，第7届上海AI大会正式举办，在此次大会上主要以“创新赋能医药医疗发展”为主题，探讨药物研发中的技术创新和全球药物合作等诸多方向，共同谋求疫情时代，医疗医药新技术的发展方向。
通过人工智能技术可以迅速加快药物在临床上实验的成功性，从而破解诸多的研究难题，通过对AI的深度学习，可以更有机会突破反摩尔定律，帮助新的药品更加快速的上市。
但是Ai制药的道路仍然面临着诸多困难与挫折，因此仍然需要花费长时间去克服。
北京时间11月19日，第7届上海AI大会正式举办，在此次大会上主要以“创新赋能医药医疗发展”为主题，探讨药物研发中的技术创新和全球药物合作等诸多方向，共同谋求疫情时代，医疗医药新技术的发展方向。
但是Ai制药的道路仍然面临着诸多困难与挫折，因此仍然需要花费长时间去克服。
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文章作者
紫罗兰
该吃吃，该喝喝
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