Deep Intelligent Pharma (DIP), еднорог, управляван от изкуствен интелект за откриване на лекарства, наскоро завърши нов кръг на финансиране от 60 милиона щатски долара. Новите инвеститори в този кръг включват Trustbridge Capital, Jinyi Capital и Cathay Capital, докато съществуващите акционери CDH Benevolent Fund и New Ding Capital продължиха да увеличават дяловете си. Index Capital отново послужи като изключителен финансов съветник. Новосъбраните средства ще бъдат използвани предимно за надграждане на основната технологична рамка на DIP.
Трябва да се отбележи, че през декември миналата година DIP обяви финансиране от Серия D на стойност 50 милиона щатски долара. Само за два месеца компанията събра повече от 100 милиона щатски долара общо.
В момента, ограничени от техническите възможности, повечето фармацевтични компании все още прилагат AI главно в предклиничния етап на разработване на лекарства. За разлика от това, DIP предоставя на глобалните фармацевтични компании цялостно интелигентно решение, обхващащо предклинични изследвания, регулаторни изисквания, клинични изпитвания и постмаркетингови проучвания. Според DIP, в минали сътрудничества, протоколите за клинични изпитвания, генерирани от изкуствен интелект, създадени от собствения му „мозък на изкуствен интелект“ са постигнали рекорд „нулева ревизия“, преминавайки регулаторен преглед при първото подаване.
Исторически погледнато, фармацевтичната индустрия е била по-склонна да плаща за тръбопроводни активи с ясна и предвидима стойност, като същевременно остава предпазлива по отношение на самостоятелните технологични платформи. Продължителният успех на DIP в набирането на средства може да се дължи на неговите пробиви на ниво основна технологична архитектура.
Първо, вместо да се фокусира върху еднофункционални заместители на ИИ в процеса на разработване на лекарства, DIP предлага концепцията за „невалидност на един електронен неврон“. Въз основа на задълбочени прозрения от неврологията, компанията обучава AI в „автономен екип от дигитални учени със специфично за домейна когнитивно действие“. Чрез децентрализиран, саморазвиващ се „бионичен мозък“, DIP е изградил клъстер от автономни AI агенти, способни да завършат целия работен процес на клинично изпитване с висока прецизност и ефективност.
На практика традиционното клинично развитие включва множество сложни етапи, включително регулаторно подаване, дизайн на изпитване, клинични операции и управление на данни. DIP реконструира тази сложност в „бионичен мозък“, съставен от десетки хиляди високопрецизни атомни агенти. Те включват протоколни агенти, отговорни за дизайна от най-високо ниво, статистически агенти за усъвършенстван количествен анализ и регулаторни агенти, осигуряващи съответствие, наред с други.
По време на задачи за клинично развитие в реалния свят бионичният мозък работи чрез непрекъснати вериги хипотеза–проверка–отражение–корекция върху детайлни задачи, достигайки производителност, сравнима с тази на човешките експерти от най-високо ниво. DIP съобщава, че неговата система постига над 99% точност в медицинската терминология, като агентите динамично си сътрудничат чрез адаптивни мрежови връзки.
Например, агентът за планиране и агентът за валидиране съвместно извършват собствена „двупосочна проверка на планиране и изпълнение“, като кръстосано проверяват дизайна и изпълнението, за да елиминират логическите пропуски при източника и да осигурят както научна строгост, така и практическа осъществимост.
Друга определяща характеристика на платформата на DIP е нейната способност да емулира човешки когнитивни процеси по време на изпълнение на задача, което позволява саморефлексия, учене и непрекъснато усъвършенстване.
Въз основа на дизайн, вдъхновен от неврологията, системата може автоматично да задейства механизми за „отражение“, включително анализ на първопричината (разграничаване на пропуски в знанията от логически грешки), проследимост (посочване на конкретни агенти или възли за вземане на решения) и самопренаписване (автономна модификация, диференциация или реконструкция на агенти). С други думи, с увеличаването на използването системата непрекъснато се коригира и оптимизира.
За справяне с рисковете от AI халюцинации в медицински сценарии с високи залози, DIP също е изградил четирислойна защита, обхващаща обучение, изводи, кръстосано валидиране и последваща обработка. Данните на компанията показват, че този подход е повишил производителността на AI до 99,9% индустриална точност, ефективно смекчавайки проблемите с халюцинациите.
Надграждайки своята текуща технологична платформа, DIP стартира и нова възможност, наречена Protocol Rehearsal. Преди да запише човешки пациенти, системата провежда „виртуално клинично изпитване“, използвайки AI, за да симулира потенциални резултати от изпитванията в реалния свят. Това позволява прецизно прогнозиране на скоростта на записване, рисковете от отпадане и проблемите с ресурсите. Подходът би могъл да ускори приемането на AI в етапите на клинични изпитвания върху хора и да помогне за трансформирането на разработването на лекарства от трудоемка индустрия в индустрия, движена от автономно, интелигентно вземане на решения.
Източник: 36Kr
Source link
Like this:
Like Loading…
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта