KI in der Arzneimittelforschung und -entwicklung: Revolutionierung modernen Medizin durch maschinelles Lernen Datenwissenschaft.

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Bol Dieses Buch untersucht die transformative Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Revolutionierung des Prozesses der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung. Bislang war die Arzneimittelentwicklung ein zeitaufwändiger, teurer und komplexer Prozess mit hohen Fehlerquoten. Die Integration von KI-Technologien verändert diese Landschaft, indem sie schnellere, präzisere und kosteneffizientere Lösungen in allen Phasen der pharmazeutischen Forschung ermöglicht.Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der KI, einschließlich des maschinellen Lernens, des Deep Learning und der Datenanalyse, sowie deren Bedeutung für die Pharmaindustrie. Anschließend wird erörtert, wie KI in der frühen Phase der Arzneimittelforschung eingesetzt wird, insbesondere bei der Target-Identifizierung und -Validierung, wo große biologische Datensätze analysiert werden, um potenzielle Wirkstofftargets effizient zu identifizieren. Es behandelt auch die Rolle der KI in präklinischen Studien, die dabei helfen, Toxizität, Pharmakokinetik und Wirksamkeit von Arzneimitteln vorherzusagen und damit die Abhängigkeit von Tierversuchen zu verringern.

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Dieses Buch untersucht die transformative Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) bei der Revolutionierung des Prozesses der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung. Bislang war die Arzneimittelentwicklung ein zeitaufwändiger, teurer und komplexer Prozess mit hohen Fehlerquoten. Die Integration von KI-Technologien verändert diese Landschaft, indem sie schnellere, präzisere und kosteneffizientere Lösungen in allen Phasen der pharmazeutischen Forschung ermöglicht.Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der KI, einschließlich des maschinellen Lernens, des Deep Learning und der Datenanalyse, sowie deren Bedeutung für die Pharmaindustrie. Anschließend wird erörtert, wie KI in der frühen Phase der Arzneimittelforschung eingesetzt wird, insbesondere bei der Target-Identifizierung und -Validierung, wo große biologische Datensätze analysiert werden, um potenzielle Wirkstofftargets effizient zu identifizieren. Es behandelt auch die Rolle der KI in präklinischen Studien, die dabei helfen, Toxizität, Pharmakokinetik und Wirksamkeit von Arzneimitteln vorherzusagen und damit die Abhängigkeit von Tierversuchen zu verringern.


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Merk Verlag Unser Wissen
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  • 9786630082883
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