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.

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

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Generative KI in
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Wirkstoff-Design:
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Eine Revolution im Entstehen.
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Das Anwesen
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des Entwurfs
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war es schon immer
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für die menschliche Gesundheit unerlässlich sind.
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Aber wussten Sie, dass seine Methode
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kann bis zu
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2,6 Milliarden US-Dollar für ein
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Neues Medikament?
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Jahrzehntelang
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die Entwicklung eines Medikaments
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10 bis 15 Jahre dauern könnte,
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verlangend
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intensives Experimentieren und
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klinischen Studien.
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Generative KI transformiert
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Landschaft. Sie ermöglicht es, Vorhersagen
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die biologische Aktivität von Molekülen mit
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mehr als 90 % Genauigkeit und reduzierte die
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70 % Molekülentwicklungszeit.
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Das Ergebnis? 50% Rabatt
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Laboruntersuchungen dank
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eine numerische Simulation und eine
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40 % weniger
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traditionellen Screening-Methoden.
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Forschende können nun
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Identifizierung von Medikamentenkandidaten
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3-mal schneller.
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Und das Beste daran? Ein Rückgang der
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30% der Misserfolge in der klinischen Phase.
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Diese Fortschritte spiegeln sich in einer
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Kostenreduzierung um 40 % in Phase
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Präklinisch und Acceleration
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25% der Markteinführung.
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Potenziell
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Das ist eine Ersparnis
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1 Milliarde US-Dollar für
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Pharmaunternehmen auf
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die Lebensdauer eines Medikaments.
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Aber es ist nicht alles rosig.
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Die Vorlaufkosten für KI
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bis zu 10 Millionen
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Dollars. Und es besteht eine Wahrscheinlichkeit von 5 %, dass KI
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Es fehlen einige Nebenwirkungen.
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Generative KI
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Neudefinition des Arzneimitteldesigns,
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Versprechen für eine schnellere Zukunft
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und wirtschaftlich.
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Im Zuge der Weiterentwicklung der KI
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Sie könnte die Zahl der
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Kosten und Fristen,
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Neue Perspektiven eröffnen
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für die Medizin der Zukunft
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sondern Wachsamkeit und Überwachung
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bleiben das Gebot der Stunde.

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Generative AI in
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Drug Design:
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A revolution in the making.
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The estate
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of the design
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has always been
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essential for human health.
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But did you know that his method
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can cost up to
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$2.6 billion for a
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New drug?
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For decades,
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the development of a drug
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could last from 10 to 15 years,
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requiring
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intensive experimentation and
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clinical trials.
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Generative AI transforms
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landscape. It makes it possible to predict
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the biological activity of molecules with
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more than 90% accuracy and reduced the
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70% molecule design time.
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The result? A 50% discount
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laboratory tests thanks to
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a numerical simulation and a
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40% decrease in the use of
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traditional screening methods.
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Researchers can now
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Identify drug candidates
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3 times faster.
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And the best part? A decrease in
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30% of failures in the clinical phase.
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These advances are reflected in a
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Cost reduction by 40% in phase
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Preclinical and Acceleration
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25% of the market launch.
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Potentially
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That's a saving
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$1 billion for
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Pharmaceutical companies on
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the lifespan of a drug.
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But it's not all rosy.
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The upfront costs for AI
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up to 10 million
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Dollars. And there's a 5% chance that AI
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Missing some side effects.
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Generative AI
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redefines drug design,
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Promising a faster future
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and economic.
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As AI evolves,
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It could further reduce the number of
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costs and deadlines,
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opening up new perspectives
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for the medicine of the future
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but vigilance and surveillance
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remain the order of the day.

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La IA generativa en
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Diseño de fármacos:
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Una revolución en ciernes.
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La finca
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del diseño
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siempre ha sido
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esenciales para la salud humana.
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Pero, ¿sabías que su método
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puede costar hasta
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$2.6 mil millones por un
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¿Nuevo medicamento?
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Durante décadas,
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El desarrollo de un fármaco
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podría durar de 10 a 15 años,
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Requerir
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experimentación intensiva y
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ensayos clínicos.
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La IA generativa transforma
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paisaje. Permite predecir
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la actividad biológica de las moléculas con
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más del 90% de precisión y redujo la
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70% de tiempo de diseño de la molécula.
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¿El resultado? Un 50% de descuento
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Pruebas de laboratorio gracias a
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una simulación numérica y una
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Disminución del 40% en el uso de
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métodos tradicionales de cribado.
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Los investigadores ahora pueden
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Identificar candidatos a fármacos
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3 veces más rápido.
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¿Y la mejor parte? Una disminución de la
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30% de fracasos en fase clínica.
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Estos avances se reflejan en una
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Reducción de costes en un 40% en fase
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Preclínica y Aceleración
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25% del lanzamiento al mercado.
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Potencialmente
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Eso es un ahorro
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1.000 millones de dólares para
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Las empresas farmacéuticas en
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la vida útil de un medicamento.
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Pero no todo es color de rosa.
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Los costes iniciales de la IA
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hasta 10 millones
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Dólares. Y hay un 5% de posibilidades de que la IA
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Falta algunos efectos secundarios.
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IA generativa
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redefine el diseño de fármacos,
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Prometemos un futuro más rápido
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y económico.
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A medida que la IA evoluciona,
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Podría reducir aún más el número de
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costes y plazos,
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Abriendo nuevas perspectivas
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para la medicina del futuro
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pero la vigilancia y la vigilancia
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siguen estando a la orden del día.

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AI generatif dalam
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Desain obat:
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Sebuah revolusi dalam pembuatan.
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Perkebunan
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dari desain
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selalu begitu
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penting untuk kesehatan manusia.
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Tapi tahukah Anda bahwa metodenya
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dapat biaya hingga
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$ 2.6 miliar untuk
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Obat baru?
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Selama beberapa dekade,
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pengembangan obat
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bisa bertahan dari 10 hingga 15 tahun,
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Memerlukan
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eksperimen intensif dan
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uji klinis.
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AI generatif bertransformasi
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lanskap. Itu memungkinkan untuk memprediksi
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Aktivitas biologis molekul dengan
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akurasi lebih dari 90% dan mengurangi
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Waktu desain molekul 70%.
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Hasilnya? Diskon 50%
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Tes laboratorium berkat
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simulasi numerik dan
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40% penurunan penggunaan
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metode penyaringan tradisional.
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Peneliti sekarang bisa
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Identifikasi kandidat obat
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3 kali lebih cepat.
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Dan bagian terbaiknya? Penurunan
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30% kegagalan dalam fase klinis.
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Kemajuan ini tercermin dalam
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Pengurangan biaya sebesar 40% secara bertahap
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Praklinis dan Akselerasi
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25% dari peluncuran pasar.
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Berpotensi
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Itu penghematan
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$ 1 miliar untuk
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Perusahaan farmasi di
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umur obat.
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Tapi itu tidak semuanya cerah.
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Biaya di muka untuk AI
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hingga 10 juta
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Dolar. Dan ada kemungkinan 5% bahwa AI
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Kehilangan beberapa efek samping.
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AI Generatif
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mendefinisikan ulang desain obat,
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Menjanjikan masa depan yang lebih cepat
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dan ekonomi.
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Seiring perkembangan AI,
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Itu selanjutnya bisa mengurangi jumlah
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biaya dan tenggat waktu,
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Membuka perspektif baru
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untuk obat masa depan
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Tapi kewaspadaan dan pengawasan
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tetap menjadi urutan hari ini.

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

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ジェネレーティブAIの
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薬剤の設計:
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革命が起きています。
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エステート
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デザインの
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常にされている
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人間の健康に不可欠です。
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しかし、あなたは彼の方法を知っていましたか
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最大で費用がかかる可能性があります
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26億ドル
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新薬?
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何十年もの間、
00:00:23
医薬品の開発
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10年から15年続く可能性があります。
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必要
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集中的な実験と
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臨床試験。
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ジェネレーティブAIによる変革
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景色。これにより、
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分子の生物活性
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90%以上の精度と
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70%の分子設計時間。
00:00:47
その結果は?50%割引
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おかげで実験室試験
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数値シミュレーションと
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の使用が40%減少
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従来のスクリーニング方法。
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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
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市場投入の25%。
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可能性
00:01:18
それは節約です
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10億ドル
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上の製薬会社
00:01:23
薬の寿命。
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しかし、すべてがバラ色というわけではありません。
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AIの初期費用
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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。
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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、
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それはさらにの数を減らすことができます
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費用と納期
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新しい視点を開く
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未来の医療のために
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しかし、警戒と監視
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その日の順序にとどまります。

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Generatieve AI in
00:00:06
Ontwerp van geneesmiddelen:
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Een revolutie in wording.
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Het landgoed
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van het ontwerp
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is altijd geweest
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essentieel voor de menselijke gezondheid.
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Maar wist je dat zijn methode
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kan tot
00:00:19
2,6 miljard dollar voor een
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Nieuw medicijn?
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Decennialang,
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de ontwikkeling van een medicijn
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kan 10 tot 15 jaar meegaan,
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Die
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intensief experimenteren en
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klinische proeven.
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Generatieve AI transformeert
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landschap. Het maakt het mogelijk om te voorspellen
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de biologische activiteit van moleculen met
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meer dan 90% nauwkeurigheid en verminderde de
00:00:44
70% ontwerptijd van het molecuul.
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Het resultaat? 50% korting
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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.
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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,
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Het zou het aantal
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kosten en termijnen,
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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.

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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
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essencial para a saúde humana.
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Mas você sabia que o método dele
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pode custar até
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US$ 2,6 bilhões para um
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Nova droga?
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Durante décadas,
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o desenvolvimento de um medicamento
00:00:26
pode durar de 10 a 15 anos,
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requerendo
00:00:29
experimentação intensiva e
00:00:30
ensaios clínicos.
00:00:34
A IA generativa transforma
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paisagem. Permite prever
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a atividade biológica de moléculas com
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mais de 90% de precisão e reduziu a
00:00:44
70% de tempo de projeto da molécula.
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O resultado? Um desconto de 50%
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testes laboratoriais graças a
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uma simulação numérica e um
00:00:55
Diminuição de 40% na utilização de
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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
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25% do lançamento no mercado.
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Potencialmente
00:01:18
Isso é uma economia
00:01:20
US$ 1 bilhão para
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Empresas farmacêuticas em
00:01:23
o tempo de vida de uma droga.
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Mas nem tudo são rosas.
00:01:27
Os custos iniciais da IA
00:01:29
até 10 milhões
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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,
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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
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Mantenha-se na ordem do dia.

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AI tạo ra trong
00:00:06
Thiết kế thuốc:
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Một cuộc cách mạng trong quá trình thực hiện.
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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.
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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,
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Đòi hỏi
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thử nghiệm chuyên sâu và
00:00:30
thử nghiệm lâm sàng.
00:00:34
AI tạo ra biến đổi
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phong cảnh. Nó làm cho nó có thể dự đoán
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Hoạt động sinh học của các phân tử với
00:00:41
độ chính xác hơn 90% và giảm
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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
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Giảm 40% trong việc sử dụng
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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
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Nhanh hơn 3 lần.
00:01:05
Và phần tốt nhất? Giảm
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30% thất bại trong giai đoạn lâm sàng.
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Những tiến bộ này được phản ánh trong một
00:01:11
Giảm 40% chi phí theo từng giai đoạn
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Tiền lâm sàng và tăng tốc
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25% lượng mở bán trên thị trường.
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Tiềm tàng
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Đó là một khoản tiết kiệm
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1 tỷ đô la cho
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Các công ty dược phẩm trên
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tuổi thọ của thuốc.
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Nhưng nó không phải là tất cả màu hồng.
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Chi phí trả trước cho AI
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lên đến 10 triệu
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Đô la. Và có 5% khả năng AI
00:01:34
Thiếu một số tác dụng phụ.
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AI tạo ra
00:01:38
định nghĩa lại thiết kế thuốc,
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Hứa hẹn một tương lai nhanh hơn
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và kinh tế.
00:01:44
Khi AI phát triển,
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Nó có thể làm giảm thêm số lượng
00:01:47
chi phí và thời hạn,
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Mở ra những góc nhìn mới
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cho y học của tương lai
00:01:52
nhưng cảnh giác và giám sát
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vẫn là thứ tự trong ngày.

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

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