Code to Cure : Transformer la découverte de médicaments grâce à l'intelligence artificielle

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments a considérablement transformé les soins de santé et les produits pharmaceutiques. Cet ouvrage explore le rôle de l'IA dans la transformation des processus traditionnels, en intégrant les connaissances biologiques à la puissance de calcul avancée. Il couvre les concepts fondamentaux tels que l'apprentissage automatique, l'IA symbolique et les considérations éthiques, ainsi que son évolution dans diverses industries, en particulier les soins de santé. Les contributions de l'IA comprennent l'identification des cibles, la conception de médicaments, le criblage virtuel et l'optimisation des essais cliniques. Elle permet de relever les défis posés par les méthodes traditionnelles, tels que les coûts élevés, les longs délais et les préoccupations éthiques. Les techniques avancées d'IA telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement sont abordées, en soulignant leur impact transformateur sur l'efficacité, la précision et l'accessibilité de la découverte de médicaments.

Autorentext

Dr. Manoj Ravsaheb Kadam, der erste Träger des National Entrepreneurship Award der indischen Regierung, gründete die S V Group of Industries, die mehr als 150 namhafte Pharma- und Chemieunternehmen beliefert. Er hat Bücher über Unternehmertum, Industrie und Technologietransfer veröffentlicht.

Klappentext

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments a considérablement transformé les soins de santé et les produits pharmaceutiques. Cet ouvrage explore le rôle de l'IA dans la transformation des processus traditionnels, en intégrant les connaissances biologiques à la puissance de calcul avancée. Il couvre les concepts fondamentaux tels que l'apprentissage automatique, l'IA symbolique et les considérations éthiques, ainsi que son évolution dans diverses industries, en particulier les soins de santé. Les contributions de l'IA comprennent l'identification des cibles, la conception de médicaments, le criblage virtuel et l'optimisation des essais cliniques. Elle permet de relever les défis posés par les méthodes traditionnelles, tels que les coûts élevés, les longs délais et les préoccupations éthiques. Les techniques avancées d'IA telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement sont abordées, en soulignant leur impact transformateur sur l'efficacité, la précision et l'accessibilité de la découverte de médicaments.