企业和制药公司的竞争对手是outtils和méthodes assistés，所有的ordinateur和aider在leurs travaux De recherche和résoudre des problèmes复合物在domaine De la conception和du développement De médicaments。
Les données massive, l '徒弟自动化和人工智能…De + en + d ' enterprises制药公司比赛vers des outls和des méthodes assistés为贡献力量的ordinateur découverte, en aidant à résoudre des problèmes complex De conception和De développement De médicaments。
如果我们同意désir d ' être总理通过marché扩大，我们就可以为大企业提供percée的优势。我们可以通过电位réduire les coûts de développement进行理性的研究过程médicament，然后通过电位à进行研究。Dans le même temps, elle peut également cibler les cause des effets indésirables qui conduisent au retrait d 'un médicament du marché。
勒coutdu lancement d一个新药剂etant估计2,6代表德等312美元的协定苏尔马尔凯的数百万美元de supplementaires倒然后鉴定《精选的发展》,里面的企业pharmaceutiques兜售网上办法倒蒙古包是他们使用的全部资源。您对您的帮助有什么意见?如果你的企业使用这些东西，你会怎么做?你有什么优点?我们可以使用données montrent，但是我们可以使用être utilisés的纠正。
我对新事物有深刻的认识percée
联合国最近的文章publié dans《自然-生物技术》引用了一项研究utilisé l '徒弟深刻pour générer de nouvelles petites molécules pour une cible protéique。“La découverte traditional nelle de médicaments开始对病人的建议molécules afin d 'arriver à quelques molécules主要计划，然后seule une molécule sur dix environ pas essaiques sur patients humines，”注意SciTechDaily．" Même une petite amélioration du délai de la découverte de nouveaux médicaments ou de ses chances de réussite donne lieu à des économies et des优势publics considérables "
Les gains 'efficacité réalisés par cette découverte peuvent réduire le temps et le coût nécessaires pour qualifier un nouveau médicament en vue de son développement。学徒自动化和潜能résoudre plusieurs défis，产品sûr和效用到达marché。
诊断因果关系indésirable
我可能également aider à déterminer影响的原因indésirables des médicaments déjà commercialisés。诊断因果关系indésirable。加德450Médicaments dans le monde ont été retirés du marché après leur homoloation en raison d’effets indésirables。我们可以在à découvrir le métabolisme des composés通过组织和à déterminer我们可以在之前的对象中找到它或者在marché中获得授权。En + d 'obtenir de meilleurs résultats pour les patients, cela représente une énorme économie pour les enterprises pharmaceuticals。
例如，在2018年，l 'IA a été utilisée pour découvrir le processsus En deux étapes dans lequel un médicament approuvé provoquaune toxicité hépatique, un process qui était difficile à déterminer de manière expérimentale。
" S 'ils disanement de suffisamment in données, les algorithmes d ' atissage automatique peuvent établir des modèles, puis utiliser ces modèles pour faire des prédictions ou classer de nouvelles données beaucoup + rapidment que n ' import quel être humain "注意到récent article de这位科学家。Pour les données complex nécessaires à la saisie des modèles, i 'IA peut of un avitage certain. Pour les données complex nécessaires à la saisie des modèles, i 'IA peut of un avitage certain。
一个自动学习算法été entraîné sur données d 'une molécule existante，它可以提供信息prédictives sur la toxicité éventuelle de nouvelles molécules。
Les algorithmes d ' tissage automatique pouraient également prédire comment une molécule candidate réagira à différents environmental physiques et chimiques, ce qumettrait de montrer comment cette molécule pourit se comporter dans le corps human。
结论
L 'apprentissage时候et L 'IA outils是强大的,他们是利用correctement,变压器la decouverte de la capacite de药物,这可能correle有一个维特斯积累在L 'identification des candidats药物等有一个协定马尔凯苏尔+主des药物饶有兴致。我想知道également permettre d ' économiser des coûts importants en matière d ' essais clinique en faisant avancer des candidate qui pourraent être plus performance and moins toxic。在外面，我们可以帮助à déterminer des cibles加上sûres pour les patients和éviter les rapeels après商业化。如果你不知道，这就是我们的设想。
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