生物医药

在数据驱动与 AI 加速的生物医药研发新时代,青云凭借其在云计算、大数据处理及 AI 技术领域的深厚积累,推出了全方位的生物医药解决方案,快速构建高效、智能、绿色的生物医药 AI 支持体系,加速生物信息及临床数据的处理与分析,推动生物医药从传统模式向数据密集型与 AI 赋能的新范式转变。

挑战和痛点


01

研发效率低下与高成本

02

计算复杂与模拟难题

03

临床试验设计执行挑战

04

药物再利用潜力不充分

解决方案


全面、高效、智能,为生物医药企业提供了强大的技术支持与创新动力,助力企业在新时代的生物医药研发竞争中脱颖而出。

生物信息

  • 整合高通量测序技术,对大量生物基因组数据进行快速处理和深度分析,揭示基因变异与疾病关联,为精准医疗提供数据支撑。
  • 提供强大的数据分析工具集,支持基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据的整合分析。

动力学模拟

  • 利用高性能计算资源进行大规模的分子动力模拟,精确预测生物蛋白质分子、脂质分子间的相互作用和动态变化,为新药设计提供科学依据。
  • 支持多尺度模拟,从原子级别到宏观结构,全面解析生物分子行为。

AI 辅助新药研发

  • 构建机器学习模型,预测化合物活性、毒性及药代动力学性质,快速筛选出潜在的药物候选分子。
  • 结合深度学习算法,优化药物分子结构,提高药物设计效率与成功率。

临床试验优化

  • 应用机器学习技术分析历史临床试验数据,识别影响试验成功的关键因素,优化患者选择、剂量设计等试验方案。
  • 实现临床试验的智能监控与实时数据分析,提高试验效率与安全性。

药物再利用探索

  • 建立药物重定位数据库,整合现有药物与疾病关联信息,运用 AI 算法挖掘药物潜在新用途。
  • 支持药物组合疗法的研究,探索多种药物协同作用的可能性。

方案优势


高效算力

通过智能调度与大规模算力支持,加速药物研发进程,缩短研发周期。

灵活定制

提供可视化工作流定制工具,简化研发流程,提高复用率与执行效率。

数据安全

构建多重安全机制,保障核心数据的安全性与合规性。

协同研发

支持跨地域、跨团队的协同研发,提升资源使用效率与研发创新能力。

智能管理

实现数据、算力与流程的智能化管理,降低 IT 运维成本,提升整体研发效率。

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