【项目简介】

在人工智能技术快速发展和新药研发需求日益增长的背景下，AI技术正在深刻改变传统药物研发的模式与效率。当前，医药研发机构在推进AI技术应用过程中普遍面临技术理解不深入、应用场景不明确、数据治理不完善、复合型人才短缺等现实挑战，严重制约了AI技术在药物研发中的价值实现。本项目聚焦AI技术在新药研发和生物标志物发现中的创新应用，围绕AI技术原理、药物发现应用、生物标志物挖掘、临床研究优化四大核心模块，通过技术原理讲解、应用案例剖析、实践场景模拟和专家深度指导等方式，帮助学员系统掌握AI技术在药物研发各环节的应用方法和实施路径。通过系统学习，学员将能够准确把握AI技术发展趋势，有效推进AI技术在药物研发中的落地应用。

【培训对象】AI算法研究人员、生物信息学家、药物化学家、临床研发人员、生物统计师。

【培训费用】根据培训人数及具体培训方案而定，详情请来电咨询。

【培训方法】课堂讲授、现场体验与学习参观、交流互动、专家点评相结合。

【授课方式】面对面授课（来浙江大学校园内上课）；线上授课（录播、直播等形式）；混合式授课（面授、线上授课相结合）；上门授课（安排老师上门授课）等多种形式可供选择。

【课程简介】课程仅供参考，或根据单位量身定制培训课程方案。

AI技术基础与发展趋势：人工智能技术在药物研发中的应用现状与前景、机器学习与深度学习核心技术原理、大数据管理与数据治理体系建设、多组学数据整合与分析方法、AI技术监管政策与伦理规范

AI在药物发现中的应用：靶点识别与验证的AI解决方案、化合物生成与优化的智能算法、药物性质预测与ADMET分析、药物重定位与组合用药发现、蛋白质结构预测与功能分析

生物标志物发现与验证：生物标志物发现的技术路径与标准、多组学数据驱动的生物标志物挖掘、影像组学与病理图像智能分析、生物标志物验证与临床转化策略、伴随诊断与精准用药指导

临床研究优化与产业化：临床试验方案优化与患者分层、真实世界证据生成与应用、药物安全性监测与预警、产业化路径与商业模式创新、成功案例分析与经验分享