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2 Shree Mahavir 药学院助理教授 摘要 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 正在改变许多行业，使系统能够从数据中学习并执行任务，而无需明确指令。在制药行业，这些技术被用于克服重大挑战，例如高研发成本、长药物开发时间和复杂的法规。AI 和 ML 可以帮助分析大量数据、预测药物相互作用并改进试验设计，从而降低成本并加快新药上市的过程。尽管 AI 具有巨大的潜力，但由于严格的法规，尤其是需要人工监督以确保患者安全，它在制药行业的应用范围有限。然而，存在重大挑战，包括道德问题、隐私问题以及培训专家的需要。有不同类型的 ML 技术，例如监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习，它们有助于模式识别和决策。人工智能旨在解决问题、理解和使用知识、制定计划、不断学习、进行社交互动、促进创造力以及与人良好合作。人工智能有许多优点，例如减少错误和技术进步，但也有缺点，例如成本高和可能失业。人工智能越来越多地融入制药行业。制药公司和人工智能技术提供商之间的合作有助于改善药物发现，简化临床试验。关键词：机器学习（ML）、人工智能（AI）、制药行业、临床试验、药物发现、医疗保健、药物开发、药物 1. 简介 机器学习（ML）是人工智能的一个领域，涉及统计算法的开发和研究，这些算法可以从数据中学习、推广到未知数据并在没有明确指令的情况下执行任务。最近，人工神经网络已经能够超越许多以前的方法。ML 在许多领域都有应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、电子邮件过滤、农业和医学。当应用于业务问题时，它被称为预测分析。虽然并非所有机器学习都基于统计数据，但计算统计是该领域方法的重要来源。在过去十年中，随着计算机技术的进步，人工智能和机器学习呈指数级增长。在这里，收集和处理大量数据的能力得到了显着提高。因此，基因和细胞疗法都比前几代药物更昂贵。与此同时，开发药物并将其提供给患者的成本急剧增加，现在
机器学习和人工智能
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