deepseek：AI如何能够帮助医药研发？

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2. 试验设计与风险预测

• 机器学习模型优化试验方案，预测失败风险，降低研发成本。
• 案例 ： Unlearn.AI构建“数字孪生”对照组，减少实际对照组人数，加速试验进程。

3. 实时监测与数据分析

• AI处理可穿戴设备数据，实时跟踪患者反应，提升试验效率。
• 案例 ： 苹果心脏研究（Apple Heart Study）通过iPhone和Apple Watch监测34万人的心律数据，发现房颤风险。

三、生物标志物开发：从模糊关联到精准预测

1. 多组学数据整合

• AI整合基因组、蛋白质组、代谢组数据，发现疾病早期诊断标志物。
• 案例 ： GRAIL公司的AI血液检测技术可早期筛查50多种癌症，准确率达90%以上。

2. 动态监测与预后评估

• AI模型通过连续数据预测疾病进展和治疗响应。
• 案例 ： PathAI平台分析病理切片，辅助癌症分型和治疗方案选择。

四、生产与供应链：从经验驱动到智能调控

1. 药物合成路径优化

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