人工智能技術在醫(yī)藥領域的應用給整個行業(yè)帶來巨大的變革,為了加快實現(xiàn)利用人工智能技術為醫(yī)藥行業(yè)賦能的目的,本文首先對人工智能技術在醫(yī)藥研發(fā)領域的應用進行了概括,概述人工智能在醫(yī)藥研發(fā)各專業(yè)領域中的應用情況,最后提出了未來人工智能在我國醫(yī)藥研發(fā)方面面對的難點以及相應的建議。 

【文章來源】：中國新藥雜志. 2020,29(17)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

相關研究每年發(fā)表文章數(shù)柱狀圖

圖1 相關研究每年發(fā)表文章數(shù)柱狀圖通過以上可視化分析,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,與上文分析人工智能發(fā)展趨勢基本一致,同時也能發(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,亟須整個行業(yè)進一步投入以及尋找發(fā)展新活力。為了確認人工智能在醫(yī)藥研發(fā)重點應用領域,利用Python對爬取到的數(shù)據(jù)中關鍵詞、摘要、研究點分析進行了系統(tǒng)的詞頻統(tǒng)計,見表1。

從上述表1關鍵詞頻可以直觀看到,關鍵詞詞頻數(shù)越大,說明該主題在人工智能醫(yī)藥研發(fā)方面中的關注度越高,研究越熱。高頻詞中機器學習(Machine Learning)、藥物研發(fā)(Drug Discovery)、醫(yī)療保健(Health Care)、數(shù)據(jù)庫(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(Neural Networks)、藥物制劑(Pharmaceutical Preparations)、計算機科學(Computer science)、醫(yī)藥制造業(yè)(Pharmaceutical Industry)由于研究內(nèi)容過于寬泛抑或與在醫(yī)藥研發(fā)方面的研究相關性不足所以被剔除。通過詞頻分析、清洗無關研究領域的詞匯、綜合近義詞匯后最終確定了7個頻次靠前的人工智能在醫(yī)藥研發(fā)重點研究領域:靶點藥物研發(fā)(Drug Targets Development)、藥物挖掘(Drug Mining)、化合物篩選(Compound Screening)、預測ADMET性質(zhì)(Predication of ADMET Properties)、藥物晶型預測(Crystal Structure Prediction)、病理生物學研究(Pathophysiology)、藥物重定位/藥物再利用(Drug Repurposing)。人工智能的主要應用領域包括機器學習、進化計算、圖像識別、自然語言處理、認知計算,7個頻次靠前的人工智能在醫(yī)藥研發(fā)重點研究領域在這5個主要應用領域各有涉及,具體關系如圖3所示。2.1 人工智能技術在醫(yī)藥研發(fā)的應用現(xiàn)狀概述

【參考文獻】：
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本文編號：3024419