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医疗保健行业已迅速将人工智能技术纳入其中。人工智能及其分支技术正在大规模地应用在医疗行业。但是，制药行业仍处于利用数字技术来加速药物开发过程的初期阶段。
在采用数字技术时，制药行业的应用往往比较缓慢。迄今为止，很多制药厂商已经推迟了使用人工智能和机器学习策略开发药物的想法。人工智能有可能在药物开发领域掀起创新浪潮。然而，制药行业应努力弥补应用于药物发现和开发过程之间的差距。
医疗保健行业已迅速将人工智能技术纳入其中。人工智能及其分支技术正在大规模地应用在医疗行业。但是，制药行业仍处于利用数字技术来加速药物开发过程的初期阶段。药物发现的主要目的是确定对人体有益的药物。寻找正确的药物是一个漫长的过程，需要对大型筛选分子库的分子进行筛选，这些分子库可以特异性地结合与疾病相关的靶分子。寻找合适药物的任务经过了无数轮测试，将其开发成有希望的化合物。根据TaconicBiosciences公司的调查，制药厂商将会花费大量的时间和费用，而将一种药物推向市场的平均成本超过28亿美元，开发时间长达12年。幸运的是，人工智能可以帮助制药行业找到合适的药物并加以开发。人工智能使用拟人化知识，并从其产生的解决方案中学习，以解决医学领域中的特定问题和复杂问题。
人工智能平台用于药物开发
如果通过人工进行药物开发，则是一个漫长的过程。在以往，研究人员必须确定导致疾病的靶蛋白并进行长期研究。接下来，他们试图找出哪些成分或分子会影响蛋白质。在这个过程中，研究人员确保找到安全高效的分子并进一步使用。人工智能在药物发现中的作用始于找到更好地定位蛋白质的分子。研究人员无法测试大量的分子。这个过程既冗长又成本高昂。幸运的是，人工智能平台可以通过简单的分析代替漫长的测试过程。研究人员将参数输入人工智能平台，并使其对分子进行分析。人工智能平台确定了可用于药物开发的正确分子。
神经网络在药物开发中的应用
尽管深度神经网络已经应用在科技领域，但直到年才引起广泛
