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摘要人工智能（AI）和高含量成像（HCI）有助于药物发现的进步，这是由于深度神经网络的最新进展所推动的。本综述强调了AI在分析固定和活细胞成像的HCI数据中的作用，从而实现了新颖的无标签和多声道荧光筛选方法，并改善了复合分析。HCI实验是快速且具有成本效益的，可用于AI模型培训的大型数据集积累。但是，AI在药物发现中的成功也取决于高质量的数据，可重现的实验和可靠的验证以确保模型性能。尽管需要带注释的化合物和管理大量图像数据等挑战，但AI在表型筛查和药物分析中的潜力是显着的。未来AI的进步，包括增加的可相互作用和多种模态的整合，有望巩固AI和HCI在药物发现中的作用。
用于药物发现中高素质成像的人工智能
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