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BenevolentAI：使用AI进行目标识别以及与AstraZeneca公司合作的前景
2019年07月18日 由 冯鸥 发表
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我一直在谈论在药物发现中使用人工智能的好处，这似乎已经有很长一段时间了，早在它流行之前很久就开始了，特别是这项技术带来的识别新目标的机会。在目标识别过程中使用AI可以让科学家真正探索所有可用的证据，以更好地了解疾病及其潜在的生物学特性。该技术可以综合数据，然后以最佳目标进行推断，这种方式对于个人或甚至一群人来说都是不可能的。这使科学家能够理清信息，从而更好地决定哪些目标最有可能成功，哪些患者最有可能成为重要目标。
因此，上个月令人兴奋的是，我们宣布与AstraZeneca合作完成这项工作：使用人工智能和机器学习来发现治疗慢性肾病和特发性肺纤维化的潜在新药靶点。
AstraZeneca已于2019年3月宣布，包括AI和ML在内的数字技术将成为公司未来发展战略的核心。因此，我非常自豪AstraZeneca选择BenevolentAI合作，帮助实现在两个关键疾病领域的愿景。
从我们的讨论开始，很明显AstraZeneca的科学家们知道我们的技术所面临的机遇，但也清楚地认识到，将我们的联合能力和数据集结合起来将带来的挑战。这意味着我们从一个一致的理解开始，这样我们就可以快速地计划一个联合战略来实现对两家公司都有效的协作。作为合作的一部分，Benevolent将使用其数据集成平台，在两个疾病领域扩展其专有的知识图谱，其中包含多个AstraZeneca数据集。基于这种疾病增强的知识图，Benevolent将利用AI平台帮助两家公司的科学家获取并使用数据，以推动创新并共同获得新的发现。
AstraZeneca是最先进的制药公司之一，拥有全面的数字战略，这对英国制药业来说是个好兆头，两家英国公司正在共同努力提高效率和生产力。但实际上这是关于患者，以及对患有特发性肺纤维化和慢性肾病的患者所取得的积极成果。
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