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制药技术百科全书
第 1 卷 21 CFR 第 11 部分回顾 / 1 吸收促进剂 / 13 药物吸收 / 19 固体表面吸附：制药应用 / 34 药物不良反应 / 46 处方药和非处方药产品的广告和促销 / 57 替代药物 / 66 无定形制药系统 / 83 分析程序：验证 / 92 药物开发中的动物 / 114 无菌处理：验证 / 127 自氧化和抗氧化剂 / 139 生物可吸收聚合物 / 155 药物的生物利用度和生物等效性 / 164 可生物降解聚合物作为药物载体 / 176 生物液体：分析 / 194 生物药剂学 / 208 药物的生物合成 / 228 生物技术和生物制剂 / 258生物技术衍生的药物产品：配方开发 / 281 生物技术衍生的药物产品：稳定性测试、灌装和包装 / 302 药物的生物转化 / 310 蒸汽灭菌的生物验证 / 325 血液替代品：氟碳方法 / 335 血液替代品：基于血红蛋白的氧载体 / 353 吹灌封：高级无菌处理 / 378 缓冲剂、缓冲剂和离子平衡 / 385 药物研发中的量热法 / 393 硬胶囊 / 406 软胶囊 / 419 致癌性测试：过去、现在和未来 / 431 手性分析方法 / 445 色谱分析方法：气相色谱法 / 463 色谱分析方法：高效液相色谱法
药物生物技术T. Y. B.药房
转移速率和总体反应受质量转移速率控制。在这种情况下，酶反应可以描述为（其中C SB和C S是大部分溶液和固定酶表面的底物浓度。k s的传质系数，a是固定酶颗粒的表面积）
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
药房助理机器人
在快速技术进化的背景下，药房正面临着越来越多的挑战，这是由于19号大流行而加剧的。为了应对这些挑战，我们的项目建议使用机器人和人工智能系统对药房进行现代化化。这些技术允许自动化各种任务，例如销售，监视和数据输入，从而减少了人类的努力并最大程度地减少错误。该项目依赖于高级技术，例如光学特征识别（OCR），用于阅读处方，数据库搜索以定位药物以及药物收集和付款的自动化。添加的值包括使用屏幕作为广告空间，通过连接的平台管理投诉以及常规的库存监控。此外，将集成药房助理机器人，以帮助日常任务管理和客户互动。总而言之，该项目从根本上通过结合技术创新和人工智能来改变药房运营，从而提高效率和服务质量。关键字：智能药房，人工智能，机器人技术，药房自动化，OCR
IHS和638部落药房Markay Adams AHCCC
主题：2020年8月31日星期一的3年至18岁的流感疫苗管理会员杜西（Ducey）州长杜西（Ducey）举行了一场新闻发布会，说明所有亚利桑那州人的重要性都为即将到来的流感季节获得流感疫苗。新闻发布会的重点是该州在今年秋天和冬季提高流感疫苗接种率的努力：https：//azgovernor.gov/governor/news/2020/2020/08/governor-ducey-and-health-health-lealth-leads-health-leaders-u rge-u rge-u rge-arizonans-get-flu-shot。该机构一直在努力扩大对流感疫苗管理的机会，该扩展允许3至18岁的费用服务（FFS）成员现在在IHS，638个部落或其他optum Network Network Pharmacy中获得流感疫苗。希望在药房获得流感疫苗的AHCCCS收费服务的所有成员都必须使用属于Optum FFS药房网络一部分的药房。根据A.R.S.的流感疫苗§32-1974可以由批准在批准的药剂师监督下对3岁及以上的儿童进行卫生和实习生的药剂师管理。我们认识到，IHS/638部落药剂师可能不会在亚利桑那州药房注册，但是，必须对其进行培训以提供免疫接种和紧急药物。为了澄清，在药房中只能给3岁至18岁的儿童和青少年流感疫苗。对于扩展的年龄组，我们预计高剂量疫苗的利用不足。3至18岁的成员需要将其他疫苗重定向到其初级保健提供者。必须通过儿童疫苗（VFC）获得该年龄段的初级保健提供者。有关VFC计划和计费要求的更多信息，请参阅IHS/638计费手册（第146页）。
DSU Pharmacon 2024 -Bengaluru
组织主席：Kalpana Divekar博士：ppl-pharmacy@dsu.edu.idu.in召集人：Sonal Dubey博士：dsu-pharmacon@dsu.edu.in.in | +91 9035500090共同征收：Prashant Tiwari博士：dsu-pharmacon@dsu.edu.in | +91 7828865022
药房数据项目的兴趣表达
●以NHS数据标准的速度和遵守，提供高质量匿名或经过验证的合成患者数据的能力。●支持您团队技术 /医学专家的参与，以帮助我们了解数据。●能力和承诺以速度工作，包括建立合同和数据共享协议。●愿意被确定为媒体和期刊的政府合作伙伴。我们希望在2月中旬开始这项工作，探索阶段持续了大约8周。如果结果为正，则可能会扩展项目。
利用人工智能定制药物治疗
个性化医疗代表着一种范式转变，从传统的“一刀切”方法转变为考虑个人遗传、环境和生活方式因素的更具针对性的医疗模式。本文探讨了人工智能 (AI) 与个性化药物治疗的整合，重点介绍了 AI 技术如何增强治疗计划的定制化。AI 能够分析大型复杂数据集（包括基因图谱、临床病史和生活方式信息），从而实现更精确的药物选择、剂量优化和结果预测。本文探讨了 AI 对个性化医疗的关键贡献领域，包括基因数据分析、多组学整合、预测模型和实时治疗调整。它还讨论了 AI 在提高治疗效果、减少反复试验方法和提高患者满意度方面的优势。然而，AI 的整合带来了一些挑战，例如数据隐私问题、系统兼容性需求以及解决道德问题。展望未来，本文概述了人工智能驱动的个性化医疗的未来趋势，包括人工智能技术的进步、个性化护理的扩展以涵盖更广泛的数据源，以及跨学科合作对推进研究的重要性。人工智能在个性化医疗中的前景在于它有可能通过提供更有效、个性化的治疗来彻底改变药物治疗，从而提高整体患者护理和治疗效果。
制药人工智能交易和市场......
采用人工智能 (AI) 技术解决各种研发问题是制药行业一个快速增长的趋势。这体现在大量风险投资涌入人工智能驱动的生物技术公司（仅 2020 年药物研发领域的投资就超过 20 亿美元，而更广泛的生物医学和临床应用领域的投资则远高于这一数字），领先制药组织与人工智能生物技术/人工智能技术供应商之间的研究伙伴关系不断增加，行业发展、研究突破和概念验证研究不断涌现，以及主要媒体和咨询公司对制药和医疗保健领域人工智能主题的关注度激增。