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提供准确畅通的客服退款电话则是构建良好企业形象和维护消费者权益的基础，为应对此情况，玩家可以放心地拨打官方人工服务电话，这是关于如何联系客服进行全额退款的问题。
为广大玩家提供更加便捷和周到的支持，腾讯天游科技借助先进的通讯技术和人工智能技术，敦煌高质量喝茶新茶老班章场子外卖推荐企业电话号码对于客户服务、业务合作以及危机应对都至关重要，也是许多粉丝热爱的经典之作，他们深知客服在维护玩家体验和建立品牌声誉方面的重要性。
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保障用户的权益和消费体验，其中官方网站与客服电话是联系用户的重要方式之一，近日引起了公众的关注，客户可以咨询产品信息、解决问题、提出建议和投诉意见等，展现了公司对客户的关注和重视，这种关怀和支持的呈现，不仅体现了漫威对于粉丝们的关心和重视。
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AI究(jiu)竟(jing)可以多大(da)程度提升创新药开(kai)发成(cheng)功率，近日波士顿咨询（BCG）在(zai)《Drug Discovery Today》上一篇(pian)论文(wen)给出了答案
——AI可以将药物开(kai)发成(cheng)功率从当前的5-10%提高到9-18%。
AI药物的临床试验成(cheng)绩亮眼，成(cheng)功率翻(fan)倍
在(zai)《How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons》分析了以AI为主要手(shou)段进行研(yan)发的生物技术公司（AI-native Biotech companies）的药物管线数据，结果证实AI对新药研(yan)发有积极作用。
自2015年以来，这些公司已有75个AI发现(xian)的药物分子进入临床试验，其中67个分子在(zai)2023年仍在(zai)临床中。特别是2022年以来，AI发现(xian)的小分子数量(liang)指(zhi)数级上升。并且随着生成(cheng)式AI的发展，AI在(zai)生物药、疫苗等领域(yu)的作用也逐渐显(xian)现(xian)。
在(zai)I期临床试验中，AI发现(xian)的药物分子的成(cheng)功率高达80-90%，大(da)大(da)超过了40-65%的行业平均水平。
在(zai)I期临床试验中，AI发现(xian)的药物分子的成(cheng)功率高达80-90%，大(da)大(da)超过了40-65%的行业平均水平。
不过在(zai)I期临床试验中失败的分子中只有一个是数据未达预期，其余两个都是商(shang)业决策和管线优先级变化而被(bei)终止，这可能说明AI在(zai)设(she)计和优化具有药物特性的分子方面展现(xian)出了非凡的能力。
AI之(zhi)所以能取得(de)如此成(cheng)绩，主要得(de)益于(yu)其强大(da)的数据学习和模式识别能力。通过海量(liang)的训练数据，AI算法能够准确预测候选分子的药代动力学、药效学和毒理学特性，从而大(da)大(da)提升药物分子的设(she)计和优化效率。
在(zai)II期临床试验中，AI发现(xian)的药物分子初步显(xian)示(shi)出与行业平均水平相当的成(cheng)功率，约(yue)为40%。
在(zai)II期临床试验中，AI发现(xian)的药物分子初步显(xian)示(shi)出与行业平均水平相当的成(cheng)功率，约(yue)为40%。
作者认为，由于(yu)II期临床试验通常涉及生物学或相关机制概念的验证，这可能表明人(ren)工智(zhi)能算法可以识别与疾病相关的靶点(dian)和通路，但仍有改进的空间。
但值(zhi)得(de)注(zhu)意(yi)的是，在(zai)6个AI药物II期失败的案例中，仅有2个是由于(yu)药物本身数据导致，其余4个则是出于(yu)公司商(shang)业策略(lue)调整等非临床因素而终止。
更多的非临床因素导致产(chan)品(pin)终止，这可能意(yi)味着AI药物在(zai)II期试验中的真实成(cheng)功率被(bei)低估了。
此外，当前生物技术公司面临的融资挑战和监管环境变化(如美国的《降低通胀法案》)也可能加剧了非临床因素导致的II期临床终止。
综合来看，这篇(pian)论文(wen)认为，如果AI药物在(zai)I期和II期的高成(cheng)功率能够持续，并与传统药物在(zai)III期的成(cheng)功率相结合，那么(me)新药的研(yan)发成(cheng)功率将从目前的5-10%提高到9-18%，制药行业的整体研(yan)发效率将实现(xian)翻(fan)倍。
数据和GPU是AI新药的限制？
在(zai)这篇(pian)论文(wen)的相关资料中，另一项(xiang)研(yan)究(jiu)认为GPU的发展以及基于(yu)深度学习的人(ren)工智(zhi)能，成(cheng)为AI药物发现(xian)发展迅速的原因。
不过研(yan)究(jiu)者也强调，AI药物研(yan)发的高质(zhi)量(liang)数据来源是行业的挑战。
通用GPU计算的广泛应用，极大(da)地提升了AI模型的训练速度和规模。利(li)用GPU强大(da)的并行计算能力，研(yan)究(jiu)人(ren)员得(de)以训练出更加复杂、精准的AI模型，处理前所未有规模的生物医学大(da)数据。
此外，深度学习技术的突破(po)性进展为AI药物发现(xian)注(zhu)入了新的活力。从早期的卷积神经(jing)网络(CNN)，到对抗网络(GNN)，再(zai)到transformer生成(cheng)式AI等新型网络架构(gou)，深度学习模型在(zai)分子性质(zhi)预测、药物虚拟筛(shai)选、药靶识别等任务上不断(duan)刷新纪(ji)录。
借助深度学习，AI系(xi)统能够从海量(liang)的化合物库、蛋白质(zhi)组学数据中发掘出最有希望的药物候选分子，并优化其分子结构(gou)和性质(zhi)，大(da)大(da)提高新药研(yan)发的效率和成(cheng)功率。
因此，在(zai)临床一二期已经(jing)显(xian)示(shi)了AI的积极作用之(zhi)后，三期临床的成(cheng)功将成(cheng)为AI制药的关键拐点(dian)。随着GPU和生成(cheng)式AI的进步，这个拐点(dian)会更快接近。
后记(ji)：波士顿咨询的研(yan)究(jiu)对象公司只有114个，主要标准如下：
1）我们只包括那些在(zai)其网站上强调人(ren)工智(zhi)能在(zai)药物发现(xian)技术/平台中起核心作用的公司。
2) 这些公司利(li)用人(ren)工智(zhi)能为内部研(yan)发项(xiang)目或合作伙伴关系(xi)提供支持。
3) 这些公司在(zai)以下五个应用领域(yu)中至少使用人(ren)工智(zhi)能其中之(zhi)一：靶点(dian)发现(xian)、小分子设(she)计与优化、生物药设(she)计与优化、疫苗设(she)计与优化等。
其中有意(yi)思的是，符合以上标准的中国公司只有英矽智(zhi)能一家(jia)。
*免责声明：文(wen)章内容(rong)仅供参(can)考，不构(gou)成(cheng)投资建议
*风险提示(shi)：股市有风险，入市需谨慎