研究者たちは、化学物質のテストで動物の使用を置き換えることができるシステムを開発しました。すでに植物への影響をテストするために使用できますが、まもなく臨床試験で人間をテストすることもできるようになります。
ヨーロッパでの動物実験に関する統計によると、毒物学検査の57％が動物によって殺されました。動物の権利についてはある程度の進展がありましたが、戦いはまだ終わっていないので、戦う価値はあります。
資本主義は、利益を追求する社会で繁栄します。その中で、企業はしばしば最後にリスクにさらされ、最初に収益にとって最も有益なものに進歩が起こります。
研究者は、将来、企業がAIテストを介してすべての化学情報と医薬品情報を取得できるようになることを望んでいます。これにより、テストと研究の全体的なコストが削減される可能性があります。
科学者たちは、刺激作用とオゾン層破壊の基準を最もよく満たす化合物を特定することを目的として、80,908種類の化合物を研究しました。
教師なし学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムのセットで構成される独自の統計モデルが作成されました。これらの2つの異なるタイプのアルゴリズムは、同様の毒性特性に従って化学物質をグループ化することができます。実際、クラスター分析の問題は解決されました。
教師あり学習は、教師を使用してアルゴリズムをガイドする人工知能の方法です。 AIは、発生回数などの特定の条件が満たされることを要求することにより、何かが真であるかどうかを判断するために使用できます。
協力機関からデータを取得することから、モデルの2番目の部分はアルゴリズムランダムフォレストに基づいています。これは最近傍法と類似しています-これはロジスティック回帰です。
人工知能モデルは現在、動物実験よりも精度が低くなっています。
多くの場合、動物実験は100％正確です。 AIテストの精度はやや低く、精度のパーセンテージは実験期間によって異なります。
この実験では、AIモデルの精度は60％であり、人間よりも低いことがわかりました。現在、世界の多くの国で動物が保護されているため、人間はコアバリューを優先することができます。
製薬会社は、さまざまな分野でAIアルゴリズムの使用を増やしています。業界は新薬を迅速に考案する必要があります。そこでは、これらのアルゴリズムから収集されたデータが役立ちます。人工知能と将来のデータの蓄積は、希少疾患との闘い、新しい分子の研究、患者の発見にも役立ちます。
最初のエキスパートシステムは1970年代に作成されました。これは、MYCINや人工知能アルゴリズムなどの意思決定支援システムとして知られています。ビッグデータ技術で教えており、病気のよりスマートな診断のためにますます人気が高まっています。AIは現在、広く認知されている業界と見なされており、その成功は最近のものです。ニューラルネットワークは1960年代から80年代にかけて存在していましたが、その理論的基盤はほぼ40年前に修正されました。
しかし、ビッグデータの出現とコンピューティング能力の成長により、AIテクノロジーと意思決定支援アルゴリズムはまったく新しいレベルになりました。今、アルゴリズムとモデルを養うための何かがあり、初めていくつかのソリューションが実用的な平面に変換されました。
AIは、医学における将来のAIの触媒であり、世界中で収集された膨大な量のデータへのより多くのアクセスを提供します。多くの科学分野での可能性があるため、多くの人がそれが新しい画期的な研究の基礎であると考えています。
AIには、将来の薬が人体の標的とどのように相互作用するかを予測するなど、さまざまな用途があります。人工知能は、病気のメカニズムを研究し、新しいバイオマーカーを開発するためにも使用できます。アプリケーションは無限であり、医学のいくつかの側面を近代化しています。
AIは、医薬品の承認プロセスを支援し、複雑なデータの質問に対する回答を見つけることもできます。
単一の疾患を持つ患者や基準が複雑な研究に従事している人々は特に興味深いものです。これらの患者は、テキストを理解して関連する所見を検索できるソフトウェアであるSemanticHubを使用して発見されます。これらの技術により、顧客は大量のデータで正確な結果を得ることができます。これは次世代のWeb2.0テクノロジーです.「患者の声」分析は、特定の分野でますます人気が高まっています。それはいくつかのサクセスストーリーを可能にするだけでなく、臨床試験の参加者を募集するための非常に強力なツールでもあります。彼らは革新的な戦略の形成とそれらをより良くする方法を見つけることの両方を助けます。
患者の声データリソースによると、一般的に患者の声は医薬品開発のための貴重なリソースになっています。このタイプのデータは、薬剤のライフサイクル中およびそれ以降の患者の懸念に対する洞察を提供します。電子記録は治療結果、患者の満足度、負担などの側面に関する情報も提供しますが、多くの場合、患者や愛する人へのインタビューを通じてより多くの情報を入手する必要があります。
AIは診断に役立つようになり、現場の人々をサポートすることがよくあります。これらの特別なプログラムは、個人の医療機器によって作成され、これまで以上に強力なソリューションを提供しています。 AIの大きな進歩は、ガジェットを介したインターフェースメソッドの開発でした。これにより、研究者は、より生産的でエキサイティングな新しい課題を実現するための最高のツールを手に入れることができます。
昔々、薬物の動物検査の使用は非常に一般的でした。代わりにAIのテスト方法に依存することは今では非常に人気があります。これらのテストは絶対確実ではありませんが、研究を実施するためのより費用効果が高く信頼性の高い方法を提供します.