全息圈
VR AR MR前沿
元宇宙元素可以應用在藥物研發及醫療器械研發與制造中,解決藥物研發成本高、研發周期長、成功率低,以及醫療器械研發制造中精密度要求高等難點
藥物研發
新藥研發具有成本高(10億左右)、研發周期長(10-12年)、成功率低(14%左右)三大高風險特性,而且制藥檢測及生產等環節也是如此
醫療器械研發與制造
相對于傳統設備制造,醫療器械的生產制造對于環境的要求更嚴苛,設備的精密程度也較高;對于這類大型廠商來說,不同工廠以及不同部門之間的信息孤島問題也較為嚴重
藥物研發
•根據藥物研發過程,AI技術及相關技術可用于靶點發現、早期藥物研發、臨床前實驗的設計與處理、臨床試驗、現有藥物再利用、信息整合與新見解輸出等多個方向。既能夠縮短藥物研發的時間,又能夠大大降低成本,助力藥企開發有差異性、競爭力、技術門檻高的藥物
•區塊鏈技術可以提供技術平臺,方便多方信息傳遞并保持信息的準確性;可以改善臨床和試驗數據的共享,有效追蹤數據并確保數據的完整性和準確性;知識產權管理方面,時間戳數字軌跡管理也有助于確保知識產權的優先級有利于合作式研發
醫療器械研發
•為醫療設備提供全場景解決方案,覆蓋從研發設計、生產運營、銷售推廣,一直到培訓指導以及售后增值服務等的設備全生命周期,形成價值閉環,助力構建醫療數字化生態,實現降本增效
案例:Exscientia,第一個AI候選藥物進入臨床試驗的公司
Exscientia2012年成立于美國,應用AI和大數據處理加速藥物發現和開發,是第一家實現藥物設計自動化并讓AI設計的候選藥物進入臨床試驗的公司
•搭建了三大技術模塊1并且形成了完整的從靶標選擇到患者選擇的端到端AI解決方案,進行靶點選擇、設計正確的候選分子、收集正確數據以及選擇正確的患者四大任務
•AI驅動的計算平臺與其實驗室平臺集成,可以將這些小分子化合物進行實驗檢測,然后將數據反饋到AI系統中。形成了用AI評估靶點和設計分子,專家則進行實驗驗證的“設計—制造—測試”的完整周期,持續不斷地改善和訓練已有的算法。
•目前擁有3個AI藥物處于臨床階段
案例:AR數字孿生技術已被領先企業應用于醫療器械的研發和設計方案驗證中
Alvasystems2011年成立于中國,工業AR應用解決方案供應商,在醫療設備行業積累了諸多行業案例
•AR應用于醫療設備制造,能夠幫助實現醫療設備的產線與設備產線巡檢、實現產線數字孿生loT可視化;巡檢員工使用AR眼鏡、手機和平板等多種移動終端,可立體透視整體設備的運行狀態與參數值,支持手勢與語音指令調整參數展示內容,極大提升巡檢效率和準確度
•應用于醫療培訓、售后服務及市場營銷等場景
一般聲明演示:本文由quanxiquan.cn于2022-07-04 08:09:23發表在全息圈,如有疑問,請聯系我們。
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