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简介诺华在内的许多制药公司正在将人工智能，机器学习和其他预测技术应用于药物发现。例如，将机器学习应用于组织样品中疾病的分析过程，确定潜在的药物靶标，以及下一步要合成的化合物。AI的挑战就是如何在正确的时间向正确的人提供正确的信息。一些实验室的标准活动将会自动触发系统（例如实验室笔记本录入，蛋白共晶体结构），随后系统执行分析，并将分析后的信息传递给了科学家。AI的目标是扩大科学家的视野并为其提供更多药物研发信息以及相关的启发。但是，如果建议不合时宜（例如，不相关或发送给错误的人），科学家可以在AI提供的简洁信息中迅速发现，并采取行动制止。诺华生物医学研究中心（NIBR）诺华生物医学研究中心（NovartisInstitutesforBioMedicalResearch,NIBR）开发了5个人工智能启发式药物发现推荐系统，在下表中进行了概述。由于在药用化学领域，推荐系统的研究相对较新，因此作者一直专注于一些高价值的实例，这些用例可为科学家带来直接的利益，并得到现有系统的支持。图1.诺华生物医学研究中心开发的5种不同的药物发现推荐系统来源：JMC“ChemRe

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