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北京:研究适用生命科学的 AI 基础理论和算法,探索类脑智能等技术在医药健康领域应用
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北京市发布《人工智能+医药健康》行动计划,旨在加速人工智能在医药健康领域的应用。该计划涵盖了多个方面,包括探索人工智能驱动的生命科学研究新范式,支持自主可控的生物医药基础模型研发,加快北京全民健康信息平台建设,以及推动人工智能在药物研发、智能诊疗和医药生产等环节的应用。此外,该计划还关注个性化医学教学资源的开发和医学科研平台的建设,旨在提升医疗健康领域的创新能力和效率。

🧬 探索人工智能驱动的生命科学研究:计划鼓励研究人工智能基础理论和算法,利用其探索生命本质规律、致病机制,并突破虚拟细胞、医学数字孪生等技术,加速生命科学创新。

🔬 支持生物医药基础模型研发:鼓励创新主体联合研发自主可控的分子、细胞、器官等多尺度生物医药基础模型,提升靶点发现、临床试验等效率。

🏥 加快全民健康信息平台建设:整合医疗健康数据,建设疾病数据资源库,加强医学数据标注,建设行业级公共数据集,实现医疗健康数据的高效汇集。

💊 推动人工智能在药物研发、智能诊疗等环节应用:支持多任务协同的药物研发模型开发,提升高端影像设备、手术机器人等医疗设备智能化水平。

👨‍⚕️ 提升医师临床诊疗能力:开发个性化医学教学资源,构建医学模拟环境,推动医学科研提质增效。

IT之家 7 月 5 日消息,7 月 3 日,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会等部门印发了《北京市加快推动“人工智能 + 医药健康”创新发展行动计划(2025-2027 年)》(IT之家以下简称“行动计划”)。

《行动计划》提到,探索人工智能驱动的生命科学研究新范式,依托国家实验室、新型研发机构等创新主体,研究适用生命科学领域的人工智能基础理论和算法,利用人工智能技术探索揭示生命本质规律、致病机制的新方法、新工具,突破人工智能虚拟细胞、医学数字孪生、DNA 存储等技术,加速生命科学基础理论和前沿技术创新。探索认知智能、类脑智能、超级智能等前沿技术在医药健康领域的应用研究。

此外,《行动计划》支持创新主体联合研发自主可控的分子、细胞、器官 / 系统等多尺度生物医药基础模型,通过模拟分子相互作用、细胞通路及系统调控等,实现高维度生命科学数据的深度表征学习、跨模态关联分析及生成式预测,提升靶点发现、临床试验等效率及成功率。

《行动计划》还表示要加快北京全民健康信息平台建设,整合影像云平台、医疗健康大数据平台和“三医”数据底座等,实现医疗健康数据的高效汇集。聚焦重大疾病队列,鼓励高校、科研院所、医疗机构、医药企业等开展疾病数据资源库建设。加快医学数据标注能力建设,加强医药健康数据分类、标注标准研究,支持跨模态数据整合、数据质量治理体系建设、真实世界数据挖掘等工作,建设一批面向行业级应用的公共数据集。

《行动计划》支持多任务协同的药物研发模型开发,实现人工智能技术在分子生成、药物筛选及优化、药效预测、工艺开发、临床前评价、临床试验服务等环节应用。支持医药研发、生产合同外包服务机构建设智能化实验室等新型服务平台。支持口腔、骨科等个性化植入耗材的设计定制,人工智能辅助诊断、治疗决策、手术规划等智能诊疗产品研发,提升高端影像设备、手术机器人等医疗设备智能化水平。推动医药生产企业数智化转型,推进垂类模型和智能体在药械研发生产、经营管理、质量控制和流通追溯等环节应用,打造智能工厂等应用标杆。

《行动计划》提到,开发个性化医学教学资源,逐步构建医学模拟环境,支持建设手术机器人培训应用基地等,提升医师临床诊疗能力。建立医学科研随访管理系统、智能医学科研数据分析平台等,推动医学科研提质增效。

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