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。
中国的《广告法》对广告活动的定义也十分广泛,涵盖产品经销商或服务提供商通过任何渠道或媒体直接或间接营销或介绍其经销商或提供的产品或服务。中国法律并未对“促销”一词作出明确定义,但中国药学会发布的《药品促销行为准则》(“RDPAC 准则”)将“促销”定义为由会员公司开展、组织或赞助的任何活动,此类活动面向医疗保健专业人员(“HCP”),通过一切传播方式,包括互联网,推广其药品的处方、推荐、供应、给药或消费。中国的会员制药公司自愿同意遵守 RDPAC 准则,因为这已是中国药品促销普遍接受的基本做法。生命科学行业熟知与广告控制和促销规则遵守有关的常见风险领域,但为了应对不断发展的医疗保健实践和技术进步,需要重新考虑传统的监管合规风险,以确定内部政策和流程是否仍然充分且相关于应对新的未知情况,例如由于数字健康的兴起和医疗保健实践的变化。该行业的快速创新带来了重大的法律、监管和政策挑战。在全球主要地区,似乎缺乏涵盖数字健康的单一立法,导致适用的不同制度拼凑在一起,不能充分解决此类医疗技术的独特特点。在此背景下,本章旨在根据公司运营不断变化的外部环境,强调那些新出现的跨境合规问题。此类管理医疗保健产品的行业特定规则还与反贿赂和腐败规则在提供、承诺或给予好处,以及要求、同意收受或接受好处方面相衔接,英国处方药行为准则管理局和严重欺诈办公室签署的谅解备忘录就是一个例子。
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)
通过模拟实验3。他们会使用孤立的组织制备观察到各种受体作用4。学生会感谢药理学与相关医学科学的相关性5。他们会理解细胞通信机制6。他们会感谢几种疾病疾病的较新靶标的治疗药理学II 1。草药及其科学。2。药用植物,植物化学,碳水化合物,脂质的分类3。萜烯,多酚,生物碱,药理学,毒性,制剂和制剂
3. 质量保证审计和季度评估。 (b) 记录应应要求提供给董事会。历史:CR 19-145:cr。登记册 2020 年 12 月第 780 号,自 2021 年 1 月 1 日起生效;根据统计第 13.92 (4) (b) 12 节和 35.17 节对 (2) (e) 中的更正进行更正,以及根据统计第 35.17 节对 (2) (c) 6. (简介)、(4) (b) 7 中的更正进行更正,2020 年 12 月登记册第 780 号;EmR2303:emerg. am. (标题)、(1) (a)、(b)、(d)、(2) (简介)、r. (2) (a),am。 (2)(b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b), (4) (a), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2., 生效日期 2-3-23;CR 23-072:r. 和 recr.(标题),am. (1) (a), (b), (d), (2) (介绍), r. (2) (a), am. (2) (b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2. 登记册 2024 年 8 月第 824 号,生效。 9-1-24。
部分A。未涵盖实验服务。如果:1。它通常被广泛接受为美国医学实践中的护理标准,并且是针对其意图或使用的条件的安全有效治疗。2。该服务不符合第(a)(1)款中的标准,但是该服务已被证明是根据在美国发表的医学期刊中的同行评审文章中的证据的重量来安全有效的。3。该服务不符合第(a)(2)款中的标准,因为该服务的意图或使用的条件很少,但是该服务已被证明是根据提供或提供服务或相关服务的专家意见的意图的重量或使用的条件来安全有效的。
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键,在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此,开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此,近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注,需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究,这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发,必须验证现有工具并开发新工具。然而,用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
AI in the innovation pipeline..................................................................................................... 5 Corporate AI readiness.............................................................................................................. 7 External collaborations in AI................................................................................................... 11 Conclusions and recommendations............................................................................................14