主要观点总结
文章讨论了人工智能在药物研发中的应用，包括识别疾病靶点、药物发现、临床前和临床研究以及上市后监测等阶段。人工智能技术通过处理大量数据，有助于加速药物研发过程，减少时间和成本，并提高成功率。然而，尽管人工智能带来了显著的进步，但面临数据质量、模型可解释性、标准化评估流程、分子表示和合成可行性等挑战。文章还提出了未来研究方向，包括解决数据稀缺问题、开发多模态融合方法、纳入物理定律、提高模型的可解释性，以及建立信任等。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能在药物研发中的应用
人工智能在药物研发中显示出巨大潜力，特别是在疾病靶点识别、药物发现、临床前和临床研究以及上市后监测等阶段。通过处理大量数据，AI有助于加速药物研发过程，提高成功率。
关键观点2: 面临的挑战
尽管人工智能带来了显著的进步，但面临数据质量、模型可解释性、标准化评估流程、分子表示和合成可行性等挑战。这些挑战限制了AI在药物研发中的有效性。
关键观点3: 未来研究方向
为了解决当前挑战并实现人工智能的潜力，未来的研究应集中在解决数据稀缺问题、开发多模态融合方法、纳入物理定律、提高模型的可解释性，以及建立信任等方面。
文章预览
药物研发是一项复杂且耗时的工程，传统上依赖于药物开发人员的经验和试错性实验。人工智能（AI）技术的出现，尤其是新兴的大语言模型和生成式AI，有望带来巨大的变革。将AI驱动的方法整合到药物开发流程中，已经在该过程的效率和有效性方面带来了细微但意义深远的提升。本文概述了AI应用在整个药物开发工作流程中的最新进展，包括疾病靶点的识别、药物发现、临床前和临床研究，以及上市后监测。最后，我们批判性地审视了当前存在的挑战，以突出AI增强药物开发领域中充满希望的未来研究方向。 药物开发是一个旨在开发治疗疾病的新药物的多方面过程。它涉及多个阶段，包括靶点识别、药物发现、临床前研究、临床试验、监管审批和上市后监测。药物开发目前面临诸多挑战，包括高昂的成本、漫长的周期和低成功率 。平均而言，开
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