AI大模型与生物医药融合应用课程
培训对象：
生物医药领域单位药物研发与科研人员；CRO/CDMO企业技术人员；信息科技、互联网、人工智能领域跨人才；以及从事AI赋能药物研发相关工作的技术骨干。
培训目标：
使学员全面掌握AI大模型在药物研发全过程的应用技术与创新范式。精通药物研发数据治理、AI赋能靶点发现、分子设计与优化、ADMET性质预测等核心技术。理解生成式AI在药物设计中的应用实践，掌握AI在临床试验设计、患者筛选、数据管理中的落地方法。具备构建"AI+药物研发"跨领域协作能力，成为面向未来的复合型创新人才。
培训内容介绍：
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AI重塑生物医药研究新范式：讲解AI驱动的创新药物研发趋势与挑战，分析全球竞争格局与中国市场定位。深入解读人工智能时代的药物研发全场景与核心技术与科学突破。
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药物研发数据资产化路径：学习数据获取、数据治理与数据标准化方法，掌握药物研发国内外代表性数据库的应用。精通AI赋能数据挖掘与多组学数据整合技术，了解数据隐私下的跨机构数据协作与联邦学习。
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可解释AI解决药物研发"黑箱"难题：讲解可解释AI（XAI）的核心原理，学习如何将XAI应用于药物研发过程，增强模型预测的可靠性与可解释性。
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AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选：学习基于靶点的药物设计、基于表型的药物设计方法。掌握生成式AI模型赋能药物设计实践，了解AI在抗体设计和抗体预测中的应用。
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跨尺度多组学整合与时空动态建模：讲解基于细胞图像的基因-化合物匹配技术用于虚拟筛选，学习跨尺度多组学整合与时空动态建模方法。
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AI驱动分子设计与优化：掌握高通量筛选发现小分子先导物、基于AI的全新分子设计技术。学习多靶点药物分子的自动设计方法，掌握生成式AI助力药物分子结构优化。
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大分子药物AI设计：讲解AI赋能大分子治疗候选物功能的预测方法，学习分子动力学模拟与虚拟筛选平台的应用。了解AI在药物剂型、滴剂设计中的应用。
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AI辅助适应症筛选与成药性评估：学习成药性评估核心参数与ADMET性质预测方法，掌握基于PK/PD模型的人体药效预测。了解动态优化闭环与成药性评价技术。
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临床前研究中的AI技术应用：讲解AI赋能药物安全性评估、临床前药代动力学模拟方法。掌握AI赋能毒性预测与脱靶效应分析、临床前候选药物验证技术。
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AI赋能临床试验与智能化决策：学习AI在临床方案设计、患者筛选入组中的应用。掌握AI赋能临床剂量预测与智能化监测、试验数据管理与分析中的AI技术。
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AI辅助临床终点预测与评估：讲解AI辅助临床终点预测、评估与分析方法，了解AI在靶向抗癌药物递送中的应用。
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AI药物研发场景化应用实战：通过典型场景案例分析，掌握人工智能赋能药物研发实用工具实操。了解AI在药品监管领域的应用与进展，展望AI赋能药物研发未来趋势。
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