No setor biomédico, o modelo EVA-1 permite três níveis de saída de valor por meio da estrutura do ArkAgentOS:
- Processamento inteligente de documentosO documento em PDF pode ser analisado simultaneamente com texto, imagens de fórmulas moleculares e tabelas de dados experimentais para construir automaticamente um gráfico de conhecimento. Os testes mostram que são necessárias apenas 4 horas para processar uma revisão completa de 200 artigos, 18 vezes mais eficiente do que o trabalho manual.
- Otimização do projeto experimentalIntegração de bancos de dados de compostos, dados de ensaios clínicos e informações de patentes para fornecer aos pesquisadores sugestões de caminhos sintéticos para moléculas candidatas, o que foi usado por uma CRO para reduzir o ciclo de triagem de compostos principais em 40%
- inferência multimodalCapacidade exclusiva de compreensão multimodal que permite a análise direta de imagens de microscopia crioeletrônica para possível associação com sequências de genes, auxiliando com sucesso uma equipe a descobrir o mecanismo funcional de uma nova variante do receptor GPCR.
A plataforma integrou mais de 50 inteligências específicas da área biofarmacêutica, abrangendo todo o processo, desde a descoberta de alvos até o projeto de estudos clínicos. Os usuários podem obter análises estruturadas com citações por meio de comandos de linguagem natural, como "Compare the differences in Phase III clinical data of PD-1/PD-L1 inhibitors in non-small cell lung cancer".
Essa resposta foi extraída do artigoAutoArk: uma plataforma de IA multiinteligência para colaboração em tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os cenários específicos de aplicação do modelo multimodal EVA-1 em P&D biofarmacêutico?
