Impact de l'IA dans le monde de la science Vidéo

Découvrez comment l'IA peut transformer le monde de la science.
Cette vidéo présente l'impact de l'IA dans le domaine scientifique et explore les différentes façons dont cette technologie peut optimiser les processus de recherche, améliorer les résultats et résoudre des problèmes complexes dans le secteur du médicament.

  • 1:57
  • 2314 vues

Objectifs :

Comprendre l'impact de l'IA générative sur la conception de médicaments, y compris ses avantages, ses défis et son potentiel futur.

Chapitres :

  1. Introduction à l'IA générative dans la conception de médicaments
    La conception de médicaments est un domaine crucial pour la santé humaine. Cependant, la méthode traditionnelle de développement de médicaments peut coûter jusqu'à 2,6 milliards de dollars et prendre de 10 à 15 ans. L'IA générative émerge comme une solution révolutionnaire, transformant ce paysage.
  2. Avantages de l'IA générative
    L'IA générative permet de prédire l'activité biologique des molécules avec plus de 90 % d'exactitude, réduisant le temps de conception des molécules de 70 %. Cela se traduit par : - Une réduction de 50 % des tests de laboratoire grâce à des simulations numériques. - Une diminution de 40 % de l'utilisation des méthodes traditionnelles de criblage. - Une identification des candidats médicaments trois fois plus rapide. - Une baisse de 30 % des échecs en phase clinique.
  3. Impact économique de l'IA générative
    Ces avancées entraînent une réduction des coûts de 40 % en phase préclinique et une accélération de 25 % de la mise sur le marché. Cela pourrait représenter une économie d'un milliard de dollars pour les entreprises pharmaceutiques sur la durée de vie d'un médicament.
  4. Défis et considérations
    Malgré ces avantages, il existe des défis. Les coûts initiaux pour l'IA peuvent atteindre 10 millions de dollars, et il y a un risque de 5 % que l'IA ne détecte pas certains effets secondaires. Il est essentiel de rester vigilant et de surveiller l'utilisation de l'IA dans ce domaine.
  5. Conclusion et perspectives d'avenir
    L'IA générative redéfinit la conception de médicaments, promettant un avenir plus rapide et économique. À mesure que l'IA évolue, elle pourrait encore réduire les coûts et les délais, ouvrant de nouvelles perspectives pour la médecine du futur. Cependant, la vigilance et la surveillance humaine demeurent indispensables.

FAQ :

Qu'est-ce que l'IA générative et comment est-elle utilisée dans la conception de médicaments?

L'IA générative est une technologie qui prédit l'activité biologique des molécules avec une grande précision. Elle est utilisée pour accélérer le processus de conception de médicaments en réduisant le temps et les coûts associés aux tests de laboratoire.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA dans la conception de médicaments?

L'utilisation de l'IA dans la conception de médicaments permet de réduire le temps de développement des molécules de 70%, d'identifier des candidats médicaments trois fois plus rapidement, et de diminuer les coûts de 40% en phase préclinique.

Quels sont les risques associés à l'utilisation de l'IA dans la conception de médicaments?

Les risques incluent des coûts initiaux élevés pouvant atteindre 10 millions de dollars et un risque de 5% que l'IA ne détecte pas certains effets secondaires.

Comment l'IA peut-elle améliorer l'efficacité des essais cliniques?

L'IA peut réduire le taux d'échecs en phase clinique de 30%, ce qui améliore l'efficacité des essais cliniques et permet une mise sur le marché plus rapide des nouveaux médicaments.

Quels sont les défis de l'intégration de l'IA dans le processus de développement de médicaments?

Les défis incluent les coûts initiaux élevés, la nécessité d'une surveillance humaine continue, et le risque que l'IA ne détecte pas tous les effets secondaires potentiels.

Quelques cas d'usages :

Accélération du développement de nouveaux médicaments

Les entreprises pharmaceutiques peuvent utiliser l'IA générative pour réduire le temps de développement des médicaments, permettant ainsi de lancer de nouveaux traitements sur le marché plus rapidement, ce qui est crucial dans des situations d'urgence comme les pandémies.

Réduction des coûts de recherche

L'application de l'IA dans le criblage des molécules permet de diminuer les coûts de recherche de 40%, ce qui est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises pharmaceutiques qui manquent de ressources.

Amélioration de la précision des essais cliniques

En utilisant des simulations numériques, les chercheurs peuvent mieux prédire les résultats des essais cliniques, réduisant ainsi le taux d'échecs et augmentant la confiance dans les candidats médicaments.

Optimisation des ressources en laboratoire

Les laboratoires peuvent optimiser l'utilisation de leurs ressources en réduisant le nombre de tests physiques nécessaires grâce à des simulations, ce qui permet de concentrer les efforts sur les candidats les plus prometteurs.

Surveillance des effets secondaires

Les entreprises peuvent mettre en place des systèmes d'IA pour surveiller les effets secondaires des médicaments en phase clinique, améliorant ainsi la sécurité des patients et la conformité réglementaire.

Glossaire :

IA générative

L'intelligence artificielle générative est une technologie qui utilise des algorithmes pour créer de nouvelles données ou prédictions basées sur des modèles existants. Dans le contexte de la conception de médicaments, elle permet de prédire l'activité biologique des molécules.

Conception de médicaments

Le processus de découverte et de développement de nouveaux médicaments, qui inclut la recherche, les essais cliniques et la mise sur le marché.

Tests de laboratoire

Expérimentations réalisées en laboratoire pour évaluer l'efficacité et la sécurité des candidats médicaments avant leur utilisation chez l'homme.

Phase clinique

Étapes du développement d'un médicament où il est testé sur des volontaires humains pour évaluer son efficacité et sa sécurité.

Criblage

Méthode utilisée pour identifier des candidats médicaments potentiels à partir d'une grande bibliothèque de composés, souvent par des tests automatisés.

Simulation numérique

Utilisation de modèles informatiques pour simuler des expériences ou des processus, permettant d'évaluer des résultats sans tests physiques.

Coûts précliniques

Dépenses engagées avant le début des essais cliniques, incluant la recherche et le développement initial des candidats médicaments.

résultat(s)
00:00:05
L'IA générative en
00:00:06
conception de médicaments :
00:00:08
une révolution en marche.
00:00:10
Le domaine
00:00:11
de la conception
00:00:13
de médicaments a toujours été
00:00:14
essentiel pour la santé humaine.
00:00:16
Mais saviez-vous que sa méthode
00:00:18
traditionnelle peut coûter jusqu'à
00:00:19
2,6 milliards de dollars pour un
00:00:21
nouveau médicament ?
00:00:22
Durant des décennies,
00:00:23
la mise au point d'un médicament
00:00:26
pouvait durer de 10 à 15 ans,
00:00:28
nécessitant des
00:00:29
expérimentations intensives et
00:00:30
des essais cliniques.
00:00:34
L'IA générative transforme
00:00:36
ce paysage. Elle permet de prédire
00:00:39
l'activité biologique des molécules avec
00:00:41
plus de 90% d'exactitude et a réduit le
00:00:44
temps de conception des molécules de 70%.
00:00:47
Le résultat ? Une réduction de 50%
00:00:50
des tests de laboratoire grâce à
00:00:52
une simulation numérique et une
00:00:55
diminution de 40% de l'utilisation des
00:00:57
méthodes traditionnelles de criblage.
00:00:59
Les chercheurs peuvent désormais
00:01:01
identifier des candidats médicaments
00:01:03
3 fois plus rapidement.
00:01:05
Et le meilleur ? Une baisse de
00:01:07
30% des échecs en phase clinique.
00:01:09
Ces avancées se traduisent par une
00:01:11
réduction des coûts de 40% en phase
00:01:14
précliniques et une accélération
00:01:15
de 25% de la mise sur le marché.
00:01:18
Potentiellement,
00:01:18
cela représente une économie
00:01:20
d'un milliard de dollars pour les
00:01:22
entreprises pharmaceutiques sur
00:01:23
la durée de vie d'un médicament.
00:01:25
Mais tout n'est pas rose.
00:01:27
Les coûts initiaux pour l'IA
00:01:29
peuvent atteindre 10 millions de
00:01:31
dollars. Et il y a 5% de risque que l'IA
00:01:34
manque certains effets secondaires.
00:01:37
L'IA générative
00:01:38
redéfinit la conception de médicaments,
00:01:41
promettant un avenir plus rapide
00:01:43
et économique.
00:01:44
À mesure que l'IA évolue,
00:01:46
elle pourrait encore réduire
00:01:47
les coûts et les délais,
00:01:49
ouvrant de nouvelles perspectives
00:01:50
pour la médecine du futur
00:01:52
mais la vigilance et la surveillance
00:01:54
humaine restent de mise.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
Generative KI in
00:00:06
Wirkstoff-Design:
00:00:08
Eine Revolution im Entstehen.
00:00:10
Das Anwesen
00:00:11
des Entwurfs
00:00:13
war es schon immer
00:00:14
für die menschliche Gesundheit unerlässlich sind.
00:00:16
Aber wussten Sie, dass seine Methode
00:00:18
kann bis zu
00:00:19
2,6 Milliarden US-Dollar für ein
00:00:21
Neues Medikament?
00:00:22
Jahrzehntelang
00:00:23
die Entwicklung eines Medikaments
00:00:26
10 bis 15 Jahre dauern könnte,
00:00:28
verlangend
00:00:29
intensives Experimentieren und
00:00:30
klinischen Studien.
00:00:34
Generative KI transformiert
00:00:36
Landschaft. Sie ermöglicht es, Vorhersagen
00:00:39
die biologische Aktivität von Molekülen mit
00:00:41
mehr als 90 % Genauigkeit und reduzierte die
00:00:44
70 % Molekülentwicklungszeit.
00:00:47
Das Ergebnis? 50% Rabatt
00:00:50
Laboruntersuchungen dank
00:00:52
eine numerische Simulation und eine
00:00:55
40 % weniger
00:00:57
traditionellen Screening-Methoden.
00:00:59
Forschende können nun
00:01:01
Identifizierung von Medikamentenkandidaten
00:01:03
3-mal schneller.
00:01:05
Und das Beste daran? Ein Rückgang der
00:01:07
30% der Misserfolge in der klinischen Phase.
00:01:09
Diese Fortschritte spiegeln sich in einer
00:01:11
Kostenreduzierung um 40 % in Phase
00:01:14
Präklinisch und Acceleration
00:01:15
25% der Markteinführung.
00:01:18
Potenziell
00:01:18
Das ist eine Ersparnis
00:01:20
1 Milliarde US-Dollar für
00:01:22
Pharmaunternehmen auf
00:01:23
die Lebensdauer eines Medikaments.
00:01:25
Aber es ist nicht alles rosig.
00:01:27
Die Vorlaufkosten für KI
00:01:29
bis zu 10 Millionen
00:01:31
Dollars. Und es besteht eine Wahrscheinlichkeit von 5 %, dass KI
00:01:34
Es fehlen einige Nebenwirkungen.
00:01:37
Generative KI
00:01:38
Neudefinition des Arzneimitteldesigns,
00:01:41
Versprechen für eine schnellere Zukunft
00:01:43
und wirtschaftlich.
00:01:44
Im Zuge der Weiterentwicklung der KI
00:01:46
Sie könnte die Zahl der
00:01:47
Kosten und Fristen,
00:01:49
Neue Perspektiven eröffnen
00:01:50
für die Medizin der Zukunft
00:01:52
sondern Wachsamkeit und Überwachung
00:01:54
bleiben das Gebot der Stunde.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
Generative AI in
00:00:06
Drug Design:
00:00:08
A revolution in the making.
00:00:10
The estate
00:00:11
of the design
00:00:13
has always been
00:00:14
essential for human health.
00:00:16
But did you know that his method
00:00:18
can cost up to
00:00:19
$2.6 billion for a
00:00:21
New drug?
00:00:22
For decades,
00:00:23
the development of a drug
00:00:26
could last from 10 to 15 years,
00:00:28
requiring
00:00:29
intensive experimentation and
00:00:30
clinical trials.
00:00:34
Generative AI transforms
00:00:36
landscape. It makes it possible to predict
00:00:39
the biological activity of molecules with
00:00:41
more than 90% accuracy and reduced the
00:00:44
70% molecule design time.
00:00:47
The result? A 50% discount
00:00:50
laboratory tests thanks to
00:00:52
a numerical simulation and a
00:00:55
40% decrease in the use of
00:00:57
traditional screening methods.
00:00:59
Researchers can now
00:01:01
Identify drug candidates
00:01:03
3 times faster.
00:01:05
And the best part? A decrease in
00:01:07
30% of failures in the clinical phase.
00:01:09
These advances are reflected in a
00:01:11
Cost reduction by 40% in phase
00:01:14
Preclinical and Acceleration
00:01:15
25% of the market launch.
00:01:18
Potentially
00:01:18
That's a saving
00:01:20
$1 billion for
00:01:22
Pharmaceutical companies on
00:01:23
the lifespan of a drug.
00:01:25
But it's not all rosy.
00:01:27
The upfront costs for AI
00:01:29
up to 10 million
00:01:31
Dollars. And there's a 5% chance that AI
00:01:34
Missing some side effects.
00:01:37
Generative AI
00:01:38
redefines drug design,
00:01:41
Promising a faster future
00:01:43
and economic.
00:01:44
As AI evolves,
00:01:46
It could further reduce the number of
00:01:47
costs and deadlines,
00:01:49
opening up new perspectives
00:01:50
for the medicine of the future
00:01:52
but vigilance and surveillance
00:01:54
remain the order of the day.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
La IA generativa en
00:00:06
Diseño de fármacos:
00:00:08
Una revolución en ciernes.
00:00:10
La finca
00:00:11
del diseño
00:00:13
siempre ha sido
00:00:14
esenciales para la salud humana.
00:00:16
Pero, ¿sabías que su método
00:00:18
puede costar hasta
00:00:19
$2.6 mil millones por un
00:00:21
¿Nuevo medicamento?
00:00:22
Durante décadas,
00:00:23
El desarrollo de un fármaco
00:00:26
podría durar de 10 a 15 años,
00:00:28
Requerir
00:00:29
experimentación intensiva y
00:00:30
ensayos clínicos.
00:00:34
La IA generativa transforma
00:00:36
paisaje. Permite predecir
00:00:39
la actividad biológica de las moléculas con
00:00:41
más del 90% de precisión y redujo la
00:00:44
70% de tiempo de diseño de la molécula.
00:00:47
¿El resultado? Un 50% de descuento
00:00:50
Pruebas de laboratorio gracias a
00:00:52
una simulación numérica y una
00:00:55
Disminución del 40% en el uso de
00:00:57
métodos tradicionales de cribado.
00:00:59
Los investigadores ahora pueden
00:01:01
Identificar candidatos a fármacos
00:01:03
3 veces más rápido.
00:01:05
¿Y la mejor parte? Una disminución de la
00:01:07
30% de fracasos en fase clínica.
00:01:09
Estos avances se reflejan en una
00:01:11
Reducción de costes en un 40% en fase
00:01:14
Preclínica y Aceleración
00:01:15
25% del lanzamiento al mercado.
00:01:18
Potencialmente
00:01:18
Eso es un ahorro
00:01:20
1.000 millones de dólares para
00:01:22
Las empresas farmacéuticas en
00:01:23
la vida útil de un medicamento.
00:01:25
Pero no todo es color de rosa.
00:01:27
Los costes iniciales de la IA
00:01:29
hasta 10 millones
00:01:31
Dólares. Y hay un 5% de posibilidades de que la IA
00:01:34
Falta algunos efectos secundarios.
00:01:37
IA generativa
00:01:38
redefine el diseño de fármacos,
00:01:41
Prometemos un futuro más rápido
00:01:43
y económico.
00:01:44
A medida que la IA evoluciona,
00:01:46
Podría reducir aún más el número de
00:01:47
costes y plazos,
00:01:49
Abriendo nuevas perspectivas
00:01:50
para la medicina del futuro
00:01:52
pero la vigilancia y la vigilancia
00:01:54
siguen estando a la orden del día.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
AI generatif dalam
00:00:06
Desain obat:
00:00:08
Sebuah revolusi dalam pembuatan.
00:00:10
Perkebunan
00:00:11
dari desain
00:00:13
selalu begitu
00:00:14
penting untuk kesehatan manusia.
00:00:16
Tapi tahukah Anda bahwa metodenya
00:00:18
dapat biaya hingga
00:00:19
$ 2.6 miliar untuk
00:00:21
Obat baru?
00:00:22
Selama beberapa dekade,
00:00:23
pengembangan obat
00:00:26
bisa bertahan dari 10 hingga 15 tahun,
00:00:28
Memerlukan
00:00:29
eksperimen intensif dan
00:00:30
uji klinis.
00:00:34
AI generatif bertransformasi
00:00:36
lanskap. Itu memungkinkan untuk memprediksi
00:00:39
Aktivitas biologis molekul dengan
00:00:41
akurasi lebih dari 90% dan mengurangi
00:00:44
Waktu desain molekul 70%.
00:00:47
Hasilnya? Diskon 50%
00:00:50
Tes laboratorium berkat
00:00:52
simulasi numerik dan
00:00:55
40% penurunan penggunaan
00:00:57
metode penyaringan tradisional.
00:00:59
Peneliti sekarang bisa
00:01:01
Identifikasi kandidat obat
00:01:03
3 kali lebih cepat.
00:01:05
Dan bagian terbaiknya? Penurunan
00:01:07
30% kegagalan dalam fase klinis.
00:01:09
Kemajuan ini tercermin dalam
00:01:11
Pengurangan biaya sebesar 40% secara bertahap
00:01:14
Praklinis dan Akselerasi
00:01:15
25% dari peluncuran pasar.
00:01:18
Berpotensi
00:01:18
Itu penghematan
00:01:20
$ 1 miliar untuk
00:01:22
Perusahaan farmasi di
00:01:23
umur obat.
00:01:25
Tapi itu tidak semuanya cerah.
00:01:27
Biaya di muka untuk AI
00:01:29
hingga 10 juta
00:01:31
Dolar. Dan ada kemungkinan 5% bahwa AI
00:01:34
Kehilangan beberapa efek samping.
00:01:37
AI Generatif
00:01:38
mendefinisikan ulang desain obat,
00:01:41
Menjanjikan masa depan yang lebih cepat
00:01:43
dan ekonomi.
00:01:44
Seiring perkembangan AI,
00:01:46
Itu selanjutnya bisa mengurangi jumlah
00:01:47
biaya dan tenggat waktu,
00:01:49
Membuka perspektif baru
00:01:50
untuk obat masa depan
00:01:52
Tapi kewaspadaan dan pengawasan
00:01:54
tetap menjadi urutan hari ini.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
L'IA generativa in
00:00:06
Progettazione del farmaco:
00:00:08
Una rivoluzione in divenire.
00:00:10
La tenuta
00:00:11
del disegno
00:00:13
è sempre stato
00:00:14
essenziale per la salute umana.
00:00:16
Ma lo sapevi che il suo metodo
00:00:18
può costare fino a
00:00:19
2,6 miliardi di dollari per un
00:00:21
Nuovo farmaco?
00:00:22
Per decenni,
00:00:23
lo sviluppo di un farmaco
00:00:26
potrebbe durare dai 10 ai 15 anni,
00:00:28
Richiedere
00:00:29
un'intensa sperimentazione e
00:00:30
Clinici.
00:00:34
L'IA generativa si trasforma
00:00:36
paesaggio. Permette di prevedere
00:00:39
l'attività biologica delle molecole con
00:00:41
precisione superiore al 90% e ha ridotto il
00:00:44
70% del tempo di progettazione della molecola.
00:00:47
Il risultato? Sconto del 50%
00:00:50
test di laboratorio grazie a
00:00:52
una simulazione numerica e una
00:00:55
Diminuzione del 40% dell'uso di
00:00:57
metodi di screening tradizionali.
00:00:59
I ricercatori possono ora
00:01:01
Identificare i farmaci candidati
00:01:03
3 volte più veloce.
00:01:05
E la parte migliore? Una diminuzione della
00:01:07
30% dei fallimenti in fase clinica.
00:01:09
Questi progressi si riflettono in un
00:01:11
Riduzione dei costi del 40% in fase
00:01:14
Preclinico e Accelerazione
00:01:15
25% del lancio sul mercato.
00:01:18
Potenzialmente
00:01:18
Questo è un risparmio
00:01:20
1 miliardo di dollari per
00:01:22
Aziende farmaceutiche su
00:01:23
la durata di vita di un farmaco.
00:01:25
Ma non è tutto rose e fiori.
00:01:27
I costi iniziali per l'IA
00:01:29
fino a 10 milioni
00:01:31
Dollari. E c'è una probabilità del 5% che l'IA
00:01:34
Mancano alcuni effetti collaterali.
00:01:37
Intelligenza artificiale generativa
00:01:38
ridefinisce la progettazione dei farmaci,
00:01:41
Promettere un futuro più veloce
00:01:43
ed economico.
00:01:44
Con l'evoluzione dell'IA,
00:01:46
Potrebbe ridurre ulteriormente il numero di
00:01:47
costi e scadenze,
00:01:49
Aprire nuove prospettive
00:01:50
per la medicina del futuro
00:01:52
ma vigilanza e sorveglianza
00:01:54
rimangono all'ordine del giorno.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
ジェネレーティブAIの
00:00:06
薬剤の設計:
00:00:08
革命が起きています。
00:00:10
エステート
00:00:11
デザインの
00:00:13
常にされている
00:00:14
人間の健康に不可欠です。
00:00:16
しかし、あなたは彼の方法を知っていましたか
00:00:18
最大で費用がかかる可能性があります
00:00:19
26億ドル
00:00:21
新薬?
00:00:22
何十年もの間、
00:00:23
医薬品の開発
00:00:26
10年から15年続く可能性があります。
00:00:28
必要
00:00:29
集中的な実験と
00:00:30
臨床試験。
00:00:34
ジェネレーティブAIによる変革
00:00:36
景色。これにより、
00:00:39
分子の生物活性
00:00:41
90%以上の精度と
00:00:44
70%の分子設計時間。
00:00:47
その結果は?50%割引
00:00:50
おかげで実験室試験
00:00:52
数値シミュレーションと
00:00:55
の使用が40%減少
00:00:57
従来のスクリーニング方法。
00:00:59
研究者は、
00:01:01
新薬候補の同定
00:01:03
3倍の速さ。
00:01:05
そして最高の部分は?の減少
00:01:07
臨床段階での失敗の30%。
00:01:09
これらの進歩は、
00:01:11
段階的に40%のコスト削減
00:01:14
前臨床と加速
00:01:15
市場投入の25%。
00:01:18
可能性
00:01:18
それは節約です
00:01:20
10億ドル
00:01:22
上の製薬会社
00:01:23
薬の寿命。
00:01:25
しかし、すべてがバラ色というわけではありません。
00:01:27
AIの初期費用
00:01:29
最大 1,000 万
00:01:31
ドル。そして、5%の確率でAIが
00:01:34
いくつかの副作用が欠落しています。
00:01:37
ジェネレーティブAI
00:01:38
創薬デザインを再定義し、
00:01:41
より速い未来を約束する
00:01:43
そして経済的です。
00:01:44
AIが進化するにつれて、
00:01:46
それはさらにの数を減らすことができます
00:01:47
費用と納期
00:01:49
新しい視点を開く
00:01:50
未来の医療のために
00:01:52
しかし、警戒と監視
00:01:54
その日の順序にとどまります。

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
Generatieve AI in
00:00:06
Ontwerp van geneesmiddelen:
00:00:08
Een revolutie in wording.
00:00:10
Het landgoed
00:00:11
van het ontwerp
00:00:13
is altijd geweest
00:00:14
essentieel voor de menselijke gezondheid.
00:00:16
Maar wist je dat zijn methode
00:00:18
kan tot
00:00:19
2,6 miljard dollar voor een
00:00:21
Nieuw medicijn?
00:00:22
Decennialang,
00:00:23
de ontwikkeling van een medicijn
00:00:26
kan 10 tot 15 jaar meegaan,
00:00:28
Die
00:00:29
intensief experimenteren en
00:00:30
klinische proeven.
00:00:34
Generatieve AI transformeert
00:00:36
landschap. Het maakt het mogelijk om te voorspellen
00:00:39
de biologische activiteit van moleculen met
00:00:41
meer dan 90% nauwkeurigheid en verminderde de
00:00:44
70% ontwerptijd van het molecuul.
00:00:47
Het resultaat? 50% korting
00:00:50
laboratoriumtests dankzij
00:00:52
een numerieke simulatie en een
00:00:55
40% afname van het gebruik van
00:00:57
traditionele screeningsmethoden.
00:00:59
Onderzoekers kunnen nu
00:01:01
Identificeer kandidaat-geneesmiddelen
00:01:03
3 keer sneller.
00:01:05
En het beste deel? Een daling van de
00:01:07
30% van de mislukkingen in de klinische fase.
00:01:09
Deze vooruitgang wordt weerspiegeld in een
00:01:11
Kostenreductie met 40% gefaseerd
00:01:14
Preklinisch en acceleratie
00:01:15
25% van de marktintroductie.
00:01:18
Potentieel
00:01:18
Dat is een besparing
00:01:20
$ 1 miljard voor
00:01:22
Farmaceutische bedrijven op
00:01:23
de levensduur van een medicijn.
00:01:25
Maar het is niet allemaal rozengeur en maneschijn.
00:01:27
De aanloopkosten voor AI
00:01:29
tot 10 miljoen
00:01:31
Dollars. En er is een kans van 5% dat AI
00:01:34
Mist enkele bijwerkingen.
00:01:37
Generatieve AI
00:01:38
herdefinieert het ontwerp van geneesmiddelen,
00:01:41
Belofte van een snellere toekomst
00:01:43
en economisch.
00:01:44
Naarmate AI evolueert,
00:01:46
Het zou het aantal
00:01:47
kosten en termijnen,
00:01:49
Nieuwe perspectieven openen
00:01:50
voor de geneeskunde van de toekomst
00:01:52
maar waakzaamheid en toezicht
00:01:54
blijven aan de orde van de dag.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
IA generativa em
00:00:06
Design de Drogas:
00:00:08
Uma revolução em construção.
00:00:10
A propriedade
00:00:11
do desenho ou modelo
00:00:13
sempre foi
00:00:14
essencial para a saúde humana.
00:00:16
Mas você sabia que o método dele
00:00:18
pode custar até
00:00:19
US$ 2,6 bilhões para um
00:00:21
Nova droga?
00:00:22
Durante décadas,
00:00:23
o desenvolvimento de um medicamento
00:00:26
pode durar de 10 a 15 anos,
00:00:28
requerendo
00:00:29
experimentação intensiva e
00:00:30
ensaios clínicos.
00:00:34
A IA generativa transforma
00:00:36
paisagem. Permite prever
00:00:39
a atividade biológica de moléculas com
00:00:41
mais de 90% de precisão e reduziu a
00:00:44
70% de tempo de projeto da molécula.
00:00:47
O resultado? Um desconto de 50%
00:00:50
testes laboratoriais graças a
00:00:52
uma simulação numérica e um
00:00:55
Diminuição de 40% na utilização de
00:00:57
métodos tradicionais de rastreio.
00:00:59
Os investigadores podem agora
00:01:01
Identificar candidatos a drogas
00:01:03
3 vezes mais rápido.
00:01:05
E a melhor parte? Foi observada uma diminuição na
00:01:07
30% de falhas na fase clínica.
00:01:09
Estes avanços refletem-se numa
00:01:11
Redução de custos em 40% na fase
00:01:14
Pré-Clínica e Aceleração
00:01:15
25% do lançamento no mercado.
00:01:18
Potencialmente
00:01:18
Isso é uma economia
00:01:20
US$ 1 bilhão para
00:01:22
Empresas farmacêuticas em
00:01:23
o tempo de vida de uma droga.
00:01:25
Mas nem tudo são rosas.
00:01:27
Os custos iniciais da IA
00:01:29
até 10 milhões
00:01:31
Dólares. E há 5% de chance de que a IA
00:01:34
Faltam alguns efeitos secundários.
00:01:37
IA generativa
00:01:38
redefine o design do medicamento,
00:01:41
Prometendo um futuro mais rápido
00:01:43
e económica.
00:01:44
À medida que a IA evolui,
00:01:46
Poderia reduzir ainda mais o número de
00:01:47
custos e prazos,
00:01:49
abrir novas perspetivas
00:01:50
para a medicina do futuro
00:01:52
mas vigilância e vigilância
00:01:54
Mantenha-se na ordem do dia.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
AI tạo ra trong
00:00:06
Thiết kế thuốc:
00:00:08
Một cuộc cách mạng trong quá trình thực hiện.
00:00:10
Bất động sản
00:00:11
của thiết kế
00:00:13
luôn luôn như vậy
00:00:14
cần thiết cho sức khỏe con người.
00:00:16
Nhưng bạn có biết rằng phương pháp của anh ấy
00:00:18
có thể có giá lên đến
00:00:19
2.6 tỷ đô la cho một
00:00:21
Thuốc mới?
00:00:22
Trong nhiều thập kỷ,
00:00:23
sự phát triển của một loại thuốc
00:00:26
có thể kéo dài từ 10 đến 15 năm,
00:00:28
Đòi hỏi
00:00:29
thử nghiệm chuyên sâu và
00:00:30
thử nghiệm lâm sàng.
00:00:34
AI tạo ra biến đổi
00:00:36
phong cảnh. Nó làm cho nó có thể dự đoán
00:00:39
Hoạt động sinh học của các phân tử với
00:00:41
độ chính xác hơn 90% và giảm
00:00:44
70% thời gian thiết kế phân tử.
00:00:47
Kết quả? Giảm giá 50%
00:00:50
Các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm nhờ
00:00:52
một mô phỏng số và một
00:00:55
Giảm 40% trong việc sử dụng
00:00:57
phương pháp sàng lọc truyền thống.
00:00:59
Các nhà nghiên cứu bây giờ có thể
00:01:01
Xác định các ứng cử viên thuốc
00:01:03
Nhanh hơn 3 lần.
00:01:05
Và phần tốt nhất? Giảm
00:01:07
30% thất bại trong giai đoạn lâm sàng.
00:01:09
Những tiến bộ này được phản ánh trong một
00:01:11
Giảm 40% chi phí theo từng giai đoạn
00:01:14
Tiền lâm sàng và tăng tốc
00:01:15
25% lượng mở bán trên thị trường.
00:01:18
Tiềm tàng
00:01:18
Đó là một khoản tiết kiệm
00:01:20
1 tỷ đô la cho
00:01:22
Các công ty dược phẩm trên
00:01:23
tuổi thọ của thuốc.
00:01:25
Nhưng nó không phải là tất cả màu hồng.
00:01:27
Chi phí trả trước cho AI
00:01:29
lên đến 10 triệu
00:01:31
Đô la. Và có 5% khả năng AI
00:01:34
Thiếu một số tác dụng phụ.
00:01:37
AI tạo ra
00:01:38
định nghĩa lại thiết kế thuốc,
00:01:41
Hứa hẹn một tương lai nhanh hơn
00:01:43
và kinh tế.
00:01:44
Khi AI phát triển,
00:01:46
Nó có thể làm giảm thêm số lượng
00:01:47
chi phí và thời hạn,
00:01:49
Mở ra những góc nhìn mới
00:01:50
cho y học của tương lai
00:01:52
nhưng cảnh giác và giám sát
00:01:54
vẫn là thứ tự trong ngày.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

résultat(s)
00:00:05
生成式 AI
00:00:06
藥物設計：
00:00:08
一場正在醞釀中的革命。
00:00:10
莊園
00:00:11
的設計
00:00:13
一直以來
00:00:14
對人類健康至關重要。
00:00:16
但是你知道他的方法嗎
00:00:18
成本可能高達
00:00:19
26億美元
00:00:21
新藥？
00:00:22
幾十年來，
00:00:23
藥物的開發
00:00:26
可以持續 10 到 15 年，
00:00:28
需要
00:00:29
密集的實驗和
00:00:30
臨床試驗。
00:00:34
生成式 AI 轉型
00:00:36
景觀。它使預測成為可能
00:00:39
分子的生物活性
00:00:41
超過 90% 的準確率並降低了
00:00:44
70%的分子設計時間。
00:00:47
結果呢？50%的折扣
00:00:50
實驗室測試得益於
00:00:52
數值類比和
00:00:55
使用量減少 40%
00:00:57
傳統的篩選方法。
00:00:59
研究人員現在可以
00:01:01
確定候選藥物
00:01:03
速度提高3倍。
00:01:05
最好的部分是什麼？減少
00:01:07
30%的失敗發生在臨床階段。
00:01:09
這些進步體現在
00:01:11
分階段降低成本40%
00:01:14
臨床前和加速
00:01:15
25%的市場啟動。
00:01:18
潛在
00:01:18
這節省了
00:01:20
10億美元用於
00:01:22
製藥公司
00:01:23
藥物的壽命。
00:01:25
但這並不全是樂觀的。
00:01:27
AI 的前期成本
00:01:29
高達1000萬
00:01:31
美元。人工智慧有 5% 的幾率
00:01:34
缺少一些副作用。
00:01:37
生成式 AI
00:01:38
重新定義藥物設計，
00:01:41
承諾更快的未來
00:01:43
和經濟。
00:01:44
隨著人工智慧的發展，
00:01:46
它可以進一步減少
00:01:47
成本和期限，
00:01:49
開闢新視角
00:01:50
為了未來的醫學
00:01:52
但要保持警惕和監視
00:01:54
保持日常秩序。

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

LES COURS ASSOCIÉS Cette vidéo fait partie des cours suivants

Abonnés
2414 vues
E-learning Intermédiaire

Partie 03 - IA générative : Études de cas et analyse

Découvrez le potentiel révolutionnaire de l'IA générative à travers des études de cas concrètes et variées, illustrant son impact sur les di...

Cours E-learning
TOUS LES COURS

Une erreur est survenue

Impossible de sauvegarder votre progression. Veuillez recharger la page, vous connecter, et essayer de nouveau. Si le problème persiste, merci de contacter un administrateur.

Fermer

Rappel

Afficher

/

Acceder à la session