[发明专利]用于预测测试物质在人类中的适应症的人工智能模型在审
申请号: | 202080072814.X | 申请日: | 2020-10-16 |
公开(公告)号: | CN114556481A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 佐藤匠德 | 申请(专利权)人: | 无限生物制药公司 |
主分类号: | G16B40/20 | 分类号: | G16B40/20;C12Q1/6809;G01N33/15;A01K67/027 |
代理公司: | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 刘新宇 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 目的是即使在测试物质具有关于用于获取训练数据的现有物质尚未已知的功效的情况下也预测该测试物质的功效。使用通过如下的训练方法训练的人工智能模型,该训练方法包括:将第一训练数据集、第二训练数据集和第三训练数据集彼此相关联地输入到人工智能模型中,以训练所述人工智能模型。第一训练数据集是指示如下的数据集:从已经分别给予在人类中具有已知适应症的多个预定现有物质的相应非人类动物收集到的一个器官或多个不同器官中的各器官中的生物标志物的动态的数据集与指示所给予的预定现有物质的相应名称的标签相关联。第二训练数据集是指示如下的数据集:多个预定现有物质的相应名称的标签与指示针对多个预定现有物质中的各预定现有物质所报告的适应症的标签相关联。第三训练数据集是指示如下的数据集:针对多个预定现有物质中的各预定现有物质所报告的适应症的标签与关于与这些适应症中的各适应症相对应地报告的不良事件的信息相关联。人工智能模型用于预测测试物质在人类中的适应症。 | ||
搜索关键词: | 用于 预测 测试 物质 人类 中的 适应症 人工智能 模型 | ||
【主权项】:
暂无信息
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