干货篇:AI赋能医药工业发展案例

编辑导语:医yào工业往往研发周期长、成功率低并且研发费用高,这也是一直是困扰制yào企业的魔咒。而AI技术曰新月异的发展给很多行业带来了变革,医yào工业同样也受益于AI带来的技术红利,解决行业痛点,提高开发效率。本篇文章中,作者就为我们介绍了AI赋能医yào工业发展的案例。

刚刚过去的这个周末,我受到邀请进行了一次演讲,演讲题目是《AI赋能医yào工业发展案例》。

这次演讲中,我将我们之前所做过的2个案例给大家做了详细的讲解,出乎意料的是对医yào方面感兴趣的听众远远高于我的预期。

从产业X的角度来考虑,未来是B端产品的市场,也是传统企业转型信息化的重要时刻。我们需要结合未来的发展对以后的产品布jú进行深入的分析,做好顶层架构,才能X以后的产品格jú的变化。

我是医yào行业的产品经理,所以在这次演讲中主要zhēn对于医yào工业方向进行了主要论述。其中包hán医yào工业语言的定义及符号OCR技术,知识图谱在医yào工业以及yào物情报领域的应用等。

对于医yào工业还有很多工作可以去做,在我的演讲中也进行了梳理,从早期yào物发现、上游工艺、下游工艺、生产质控等多个方面,还有待于我们去探索。

我在这里给大家详解一下我演讲的主要内容。

头像和介绍就不细说了,目前为止没有出现拖发的相关症状。

工业X的核心在于数据采集、数据连接、数据计算与处理,俗称端、管、云三大基石。其中“端”主要讲的是设备互联,“管”主要讲的是内外互联,“云”主要强调的是云计算、边缘计算等内容。

对于yào物研发,很多人会认为yào物研发高深莫测,其实这些的确离大众比较远。产业X的兴起就是拖离的大众的认知,将技术带入到产业之中。

本次的主题是医yào工业研发案例,那自然会有很多医yào行业的知识在其中。具体AI如何能够对医yào工业的环境进行加速,手下我们必须了解都能在哪些地方加速。下图中详细的描述了各个应用场景中的一些内容。

对于没有医yào背景的伙伴,可能理解上稍微困难一些,不过可以体会如何分解具体的工业环节。

首先,我们X工业语言的案例进行讲解。

工业语言与我们平时说话是一样的,只是用在了工业中的一种交liú方式。这种语言形式具有科学性、行业性、通用性三个基础要素。

X图像识别案例,可以解释为一种工业语言提取技术。XAI技术,可以将文献中的X式一次性提取出来并达到识别的效果。

这项技术具有诸多应用场景:首先可以对X结构进行检索cāo作,对于专利这类具有X效力的文件,X我们的技术可以一次性获得该专利的所有保护化合物的保护边界,极大的节省了专利分析师的人力成本,提高了效率。

本项目算fǎ分为三个阶段:X位置发现,使用目标检测Mask RСNN相关技术完成;原子与键的识别,使用open CV相关技术完成;原子与键的表示,使用统计关系学xí概率图方式进行。

其中,化学式的表示使用MOL文件格式。

马尔科夫逻辑网络,在于X概率的形式将推断式进行了软化。这种方fǎ其实就是一种推断,将推断的节点增加,就变为一个网络的形式,也就是概率图。

第二个案例是我们在工业知识图谱方面的项目,工业知识图谱最重要的是将与工业生产中的知识结构化,构成知识图谱的节点进行推断。

知识图谱是当前较为liú行的AI技术X,不过在工业中运用时,需要明确具体的使用场景,具体哪些环节可以用到该技术。

如下图,在医yào知识检索、投资标地、yào物重定向、临床路径评估等过程中,都可以X知识图谱的相关技术满足这些需qiú。

图谱的构建过程大概分为如下图阐述的几个步骤:

通常来讲,一个企业有三类数据源应该参与图谱的构建过程。

  1. 企业内部数据:企业在生产过程中会阐述很多经验性的内容数据,这些数据与X结合紧密,可以作为构件图谱的数据源。
  2. 外部公开数据:这类数据可能是一些知识库的形式在X中广泛存在,比如与行业相关的行业资料,开源数据库等。
  3. 外部付费数据:如果企业有资金可以X一部分付费数据,那么这部分数据具有非常规则的数据结构,可以纳入图谱中进行构建。

yào物知识图谱可以筛选当前上市yào物中,哪些yào物对新冠病dú有疗效。诸如此类应用场景,对整个医yào工业以及全民健康具有深远的意义,谢谢大家!!

#专栏作家#

白白,X号:白白说话(xiaob-talk)。人人都是产品经理专栏作家,医yào行业资深产品X,负责人工智能行业类产品综合架构与技术开发。在行业云产品架构,yào物设计AI辅助、X知识图谱等领域有深入研究。

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题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

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