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人工智能在药物发现中的应用正日益成为热点。它通过分析大量数据，帮助科学家们更快速、更准确地找到潜在的药物分子。以下是一些关键点：

人工智能在药物发现中的优势

• 高效性：AI可以在短时间内分析大量的数据，比传统方法快得多。
• 准确性：AI能够从复杂的数据中找出模式，从而提高预测的准确性。
• 成本效益：与传统方法相比，使用AI可以大幅降低研发成本。

AI药物发现的流程

1. 数据收集与处理：收集相关数据，包括生物医学文献、化学结构数据等。
2. 特征提取：从数据中提取关键特征，以便AI进行学习。
3. 模型训练：使用提取的特征训练AI模型。
4. 预测与筛选：使用训练好的模型预测潜在的药物分子，并进行筛选。
5. 实验验证：对筛选出的潜在药物分子进行实验验证。

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