在本期《深入探讨：2024年数字AI》中，我们深入研究了AI对医疗保健和制药行业的变革影响，涵盖了从Frontiers Health大会现场获取的关键AI趋势见解、对抗漂移的持续斗争，以及生物软件的前景。此外，我们还探讨了AI在药物发现、商业化和医疗信息中的作用，并详细分析了药物失败的原因。
解码未来：Frontiers Health 2024的关键AI趋势和创新
从患者自主权到药物再利用，Frontiers Health 2024展示了AI在医疗保健领域的变革潜力。在这里，我们探讨了今年活动中引起我们关注的五个关键趋势和创新。
制药行业与持续的AI漂移斗争
应对AI漂移的挑战对于维持制药行业中AI系统的可靠性和有效性至关重要。为了了解更多，Pharmaphorum网络编辑Nicole Raleigh考察了公司如何应对威胁运营准确性的算法变化。
大专访：Inceptive的Jakob Uszkoreit谈生物软件的前景
在一次独家采访中，深度学习先驱Jakob Uszkoreit分享了他从Google取得的开创性成功到探索生物软件未知领域的历程，并讨论了AI如何桥接生物学和计算，实现更快、更有效的突破。
从研发到投资回报率：AI对制药商业化的影响力
AI通过加速药物发现时间表和优化资源分配，正在改变研发的投资回报率。在这里，EVERSANA的Scott Snyder探讨了AI驱动的分析如何提升市场准入和商业化策略。
回应：ChatGPT和医疗保健中的AI
关于AI在医疗保健领域的潜力（好坏皆有）已经有很多讨论。但为了了解事情的两面，并揭示生成式AI的真实意图，Deep Dive与引发当前炒作周期的知名玩家Chat-GPT进行了对话。
药物为何失败：寻找新药的不懈挑战
尽管技术取得了进步，但药物失败仍然是行业面临的一个重大障碍。Ignota Labs的联合创始人兼首席科学官Jordan Lane剖析了导致高药物失败率的科学和结构性障碍，并探讨了AI如何帮助解决这些问题。
评估AI在药物发现中的战略框架
评估AI在药物发现中的有效性需要一个强大而战略性框架。在这里，L.E.K. Consulting提供了一个评估AI工具的路线图，确保它们与科学和商业目标一致。
用AI解决方案导航不断变化的医疗信息景观
IQVIA的Simon Johns解析了AI解决方案如何重塑医疗信息的处理和传递方式，提高可访问性和准确性。了解推动这一转变的技术及其对未来医疗沟通的影响。
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