人工智能技術(shù)在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用給整個(gè)行業(yè)帶來(lái)巨大的變革,為了加快實(shí)現(xiàn)利用人工智能技術(shù)為醫(yī)藥行業(yè)賦能的目的,本文首先對(duì)人工智能技術(shù)在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了概括,概述人工智能在醫(yī)藥研發(fā)各專業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用情況,最后提出了未來(lái)人工智能在我國(guó)醫(yī)藥研發(fā)方面面對(duì)的難點(diǎn)以及相應(yīng)的建議。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)新藥雜志. 2020,29(17)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

相關(guān)研究每年發(fā)表文章數(shù)柱狀圖

圖1 相關(guān)研究每年發(fā)表文章數(shù)柱狀圖通過(guò)以上可視化分析,可以清楚了解到人工智能在醫(yī)藥研發(fā)方面的研究發(fā)展趨勢(shì),與上文分析人工智能發(fā)展趨勢(shì)基本一致,同時(shí)也能發(fā)現(xiàn)近5年人工智能在醫(yī)藥研發(fā)方面研究趨于減少乃至于停滯,亟須整個(gè)行業(yè)進(jìn)一步投入以及尋找發(fā)展新活力。為了確認(rèn)人工智能在醫(yī)藥研發(fā)重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域,利用Python對(duì)爬取到的數(shù)據(jù)中關(guān)鍵詞、摘要、研究點(diǎn)分析進(jìn)行了系統(tǒng)的詞頻統(tǒng)計(jì),見(jiàn)表1。

從上述表1關(guān)鍵詞頻可以直觀看到,關(guān)鍵詞詞頻數(shù)越大,說(shuō)明該主題在人工智能醫(yī)藥研發(fā)方面中的關(guān)注度越高,研究越熱。高頻詞中機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)、藥物研發(fā)(Drug Discovery)、醫(yī)療保健(Health Care)、數(shù)據(jù)庫(kù)(Databases)、數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)、數(shù)據(jù)分析(Data Analysis)、數(shù)據(jù)可視化(Data Visualization)、數(shù)據(jù)交流(Data Communication)、歸納邏輯編程(Inductive logic programming)、癌癥(Cancer)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)、藥物制劑(Pharmaceutical Preparations)、計(jì)算機(jī)科學(xué)(Computer science)、醫(yī)藥制造業(yè)(Pharmaceutical Industry)由于研究?jī)?nèi)容過(guò)于寬泛抑或與在醫(yī)藥研發(fā)方面的研究相關(guān)性不足所以被剔除。通過(guò)詞頻分析、清洗無(wú)關(guān)研究領(lǐng)域的詞匯、綜合近義詞匯后最終確定了7個(gè)頻次靠前的人工智能在醫(yī)藥研發(fā)重點(diǎn)研究領(lǐng)域:靶點(diǎn)藥物研發(fā)(Drug Targets Development)、藥物挖掘(Drug Mining)、化合物篩選(Compound Screening)、預(yù)測(cè)ADMET性質(zhì)(Predication of ADMET Properties)、藥物晶型預(yù)測(cè)(Crystal Structure Prediction)、病理生物學(xué)研究(Pathophysiology)、藥物重定位/藥物再利用(Drug Repurposing)。人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、認(rèn)知計(jì)算,7個(gè)頻次靠前的人工智能在醫(yī)藥研發(fā)重點(diǎn)研究領(lǐng)域在這5個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域各有涉及,具體關(guān)系如圖3所示。2.1 人工智能技術(shù)在醫(yī)藥研發(fā)的應(yīng)用現(xiàn)狀概述

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]我國(guó)新藥創(chuàng)制的模式選擇與發(fā)展思考[J]. 敖翼,濮潤(rùn),盧姍,孫燕榮.  中國(guó)新藥雜志. 2020(02)
[2]人工智能技術(shù)在藥學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用——基于Web of Science的文獻(xiàn)可視化分析[J]. 凌曦,趙志剛,李新剛.  中國(guó)藥房. 2019(04)
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析在藥物研發(fā)和精準(zhǔn)醫(yī)療方面的應(yīng)用[J]. 謝志勇,周翔.  中國(guó)生物工程雜志. 2019(02)
[4]淺析人工智能技術(shù)的專利保護(hù)——以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔齕J]. 洪巖.  知識(shí)產(chǎn)權(quán). 2018(12)
[5]人工智能在藥物研發(fā)與監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用及展望[J]. 張星一,呂虹.  中國(guó)新藥雜志. 2018(14)
[6]創(chuàng)新藥物研發(fā)的前沿動(dòng)向與中國(guó)創(chuàng)新藥物的發(fā)展近況[J]. 陳凱先.  生物產(chǎn)業(yè)技術(shù). 2018(02)
[7]近5年信息檢索的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)綜述——基于相關(guān)會(huì)議論文的分析[J]. 楊超凡,鄧仲華,彭鑫,劉斌.  數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn). 2017(07)
[8]大數(shù)據(jù)在醫(yī)藥行業(yè)的創(chuàng)新性應(yīng)用[J]. 周凌.  通訊世界. 2017(08)
[9]化合物成藥性的預(yù)測(cè)方法[J]. 李曉,孔德信.  計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué). 2012(08)
[10]藥物分子設(shè)計(jì)的策略:藥理活性與成藥性[J]. 郭宗儒.  藥學(xué)學(xué)報(bào). 2010(05)



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