### 人工智能（AI）制药行业概览
#### AI的基本概念
人工智能，或称AI，是一门新技术科学，旨在模拟、延伸和扩展人类智能。它包含理论、方法、技术及应用系统等多个方面，涵盖专家系统、多智能体系统、进化计算等。其中，机器学习技术是应用最广泛的，涉及监督式学习、无监督式学习、深度学习等方法。这些技术推动了人工智能的发展和应用，成为新一轮产业变革的核心驱动力。
#### AI制药行业概览
AI制药是人工智能产业化中的重要应用场景之一。自AI制药行业发展以来，它已经经历了不同的阶段，并受到政策的支持和资本市场的青睐。AI制药行业的发展历史、配套政策和投融资现状都预示着其在未来的重要地位。
#### AI+药物发现
AI在药物发现阶段起到关键作用，包括药物靶点的发现与验证、药物分子的设计与优化以及药物分子的筛选。这些环节的优化能够加快药物研发的速度，提高成功率。
#### AI+临床前研发
在临床前研发阶段，AI的应用主要体现在药物的理化特性预测、剂型设计、ADMET性质预测等方面。国内企业也开始布局AI在临床前研发中的应用。
#### AI+临床研发
AI在新药临床试验阶段的应用同样显著，包括受试者招募管理、临床试验效果的预测、临床试验数据管理和药物注册申报等方面，有效提高了临床研发的效率和质量。
#### AI+药物生产和商业化
AI不仅在药物研发阶段发挥作用，还在生产和商业化阶段展现其价值。AI赋能药物生产支持和市场开拓，同时逐步应用于药物警戒领域。
#### 行业总结及未来展望
中国AI制药行业现状分析及未来展望显示，AI技术将不断渗透到制药行业的各个阶段。上市企业的商业化模式、全球主要AI制药上市企业等情况，都为中国AI制药行业提供了参考和借鉴。
### 技术术语解释
AI制药行业涉及到众多技术术语和概念，例如：
- AI Artificial Intelligence：人工智能
- AI制药Drug Discovery & Design：AI制药药物发现与设计
- CADD Computer-aided Drug Design：计算机辅助药物设计
- SBDD Structure-based Drug Design：基于结构的药物设计
- HTS High-throughput Sequencing：高通量测序
- ML Machine Learning：机器学习
- DL Deep Learning：深度学习
- RL Reinforcement Learning：强化学习
- TL Transfer Learning：迁移学习
- NLP Natural Language Processing：自然语言处理
- GAN Generative Adversarial Networks：生成对抗网络
- RNN Recurrent Neural Network：循环神经网络
- VAE Variational Autoencoder：变分自编码器
- SMILES Simplified Molecular Input Line Entry System：分子反应的线性符号表示法
- DTI Drug Targets Interactions：药物-靶标相互作用
- GPT Generative Pre-Trained Transformer：生成式预训练Transformer模型
- CSP Crystal Structure Prediction：晶型预测
- ADMET：药物吸收、分配、代谢、排泄和毒性
- QSAR Quantitative structure-Activity Relationship：定量结构活性关系
- PK Pharmacokinetics：药代动力学
- PLM Protein Language Model：蛋白质语言模型
这些术语和技术的应用，为AI制药行业提供了丰富的理论和实践基础，促进了整个行业的快速发展。
