案例一：加速新药分子筛选
在医疗健康领域，药物研发周期通常长达10-15年。本案例通过机器学习技术，显著缩短了药物分子筛选时间。
技术方案
数据预处理
- 使用Python对化合物数据库进行清洗，去除无效条目
- 通过TensorFlow构建分子指纹特征向量
- 📊 图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/数据预处理/" alt="数据预处理"/></center>
模型训练
- 应用深度学习算法预测分子活性
- 采用PyTorch框架实现多任务学习
- 🔬 图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/机器学习模型/" alt="机器学习模型"/></center>
结果验证
- 与传统实验方法对比，准确率提升40%
- 发现3种潜在抗肿瘤化合物
- 🧪 图片：
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成果展示
本项目成功将分子筛选时间从平均18个月缩短至6周，相关成果已发表于机器学习在生物医药领域的应用。
扩展阅读
欲了解更多关于药物研发的AI应用，可参考：
[查看另一个案例研究] (/community/machine-learning/case-studies/healthcare/drug-research/case2.md)
🔬 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/临床试验数据可视化/" alt="临床试验数据可视化"/></center>