[基于人工智能增强的人类使用经验的新传统中医药药物的发展前景]

科学领域:

• * 综合医学和药理学
• * 计算生物学和生物信息学
• * 药物发现和开发科学科学

背景情况:

• * 传统中医药 (TCM) 药物开发面临严格的全球基于证据的医学标准的挑战.
• *基于人类使用经验 (HUE) 的研发模式将TCM理论与现代药物开发联系起来.
• *人工智能 (AI) 为TCM创新提供了变革性的潜力.

研究的目的:

• * 审查AI在整个TCM新药生命周期中的关键作用.
• * 要突出从人工智能和HUE集成的范式转变.
• * 提出一个集成的智能TCM新药开发平台.

主要方法:

• *自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 用于文献分析.
• * 统计学习,包括深度学习,用于安全性和可用性.
• *多模式学习以实现综合征客观化和适应性临床试验设计.

主要成果:

• *人工智能赋能语义理解,安全建模,综合征客观化和临床试验优化.
• *人工智能与HUE的整合促进了候选人选择,证据结构和监管提交.
• * 拟议的闭环平台可实现数据驱动,模型支持的智能决策.

结论:

• *人工智能与HUE的整合标志着TCM研发的范式转变,从经验到知识驱动的方法.
• * 拟议的智能平台将提高TCM研发效率,标准化和全球竞争力.
• *未来的人工智能应用包括个性化治疗,优化草药兼容性和国际监管调整.