ИИ в фармацевтических операциях: Интеграция моделей открытия с реальными программами

Внедрение ИИ в программу открытия лекарств создает проблемы, которые одна лишь работа с моделями решить не может. Программы охватывают годы, решения принимаются большими комитетами, а стоимость ложной уверенности огромна. Этот курс выходит за рамки моделирования и переходит к операционной дисциплине, которая определяет, действительно ли ИИ сокращает сроки и улучшает решения. Вы будете работать с письменными сценариями, отражающими интеграцию ИИ в доклинические программы в различных терапевтических областях. Курс также затрагивает вопросы управления, доверия ученых и долгосрочной работы по превращению ИИ в уважаемого партнера в фармацевтических исследованиях. Что вы узнаете: - Планирование интеграции инструментов ИИ в существующие программы открытия без нарушения рабочих процессов - Разработка структур принятия решений, которые включают выходные данные модели наряду с химическими, биологическими и клиническими данными - Создание процедур управления, включая стандарты документирования моделей, валидации и воспроизводимости - Управление обменом данными между внутренними командами и внешними сотрудниками с учетом конфиденциальности - Проведение итерационных циклов, которые превращают экспериментальные результаты в улучшенные модели и лучшие априорные данные - Сообщение о вкладе ИИ руководителям, регуляторам и внешним партнерам с соответствующей осторожностью Курс начинается с интеграции в существующие программы, затем переходит к структурам принятия решений и управлению, и завершается долгосрочным сотрудничеством и коммуникацией. Итоговое письменное задание попросит вас разработать годовой план интеграции ИИ для конкретной терапевтической области или программы открытия. Этот курс предназначен для руководителей отделов открытия, менеджеров по вычислительной химии и интеграторов технологий, внедряющих ИИ в устоявшиеся фармацевтические организации. Предварительный опыт работы с ИИ не требуется. Курс носит информационный характер, уважает научную строгость, которую требует фармацевтическая промышленность, и рассматривает доверие, управление и длительные сроки как первостепенные задачи.