Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy Trong Phát Triển Thuốc (Harry Yang)

Trong bối cảnh nghiên cứu - phát triển (R&D) thuốc ngày càng phức tạp và tốn kém, cuốn sách Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc do Han Yang chủ biên mang đến một nguồn tham khảo toàn diện, cập nhật và thiết thực.

Cuốn sách tập trung vào ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong lĩnh vực y dược, giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu, tối ưu hóa nguồn lực và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong phát triển thuốc sinh học.

Đây là tài liệu không thể thiếu đối với các nhà nghiên cứu, bác sĩ, dược sĩ, chuyên gia dược lâm sàng cũng như những ai quan tâm đến xu hướng ứng dụng công nghệ vào y học hiện đại.

Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc không chỉ là một cuốn sách, mà còn là kim chỉ nam cho các nhà khoa học, bác sĩ, dược sĩ và chuyên gia quản lý trên con đường ứng dụng công nghệ hiện đại vào y học - dược học.

Cuốn sách cung cấp một cái nhìn hệ thống và sâu sắc về vai trò của AI, ML và dữ liệu lớn trong R&D thuốc, với các trọng tâm chính:

• Đánh giá toàn diện các thách thức và cơ hội khi ứng dụng Big Data, AI và ML trong phát triển thuốc.

• Phân tích xu hướng quản lý: thảo luận về các quy chế mới liên quan đến dữ liệu lớn và phân tích nâng cao trong quá trình thẩm định, phê duyệt thuốc.

• Xây dựng tổ chức khoa học dữ liệu: cách tiếp cận cân bằng, bền vững để thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành dược.

• Ứng dụng thực tiễn: trình bày ví dụ cụ thể về các giải pháp AI hỗ trợ quá trình nghiên cứu, thử nghiệm lâm sàng và phát triển thuốc.

• Hỗ trợ chuyên môn: mô tả chi tiết các giải pháp bằng ngôn ngữ dễ tiếp cận, phù hợp cả với nhân viên y tế chưa có nền tảng sâu về khoa học dữ liệu.

Thông tin tác giả Harry Yang

Tiến sĩ Harry Yang: Phó Chủ tịch kiêm Trưởng bộ phận Sinh trắc học tại Fate Therapeutics, với 27 năm kinh nghiệm trong R&D thuốc. Ông đã đóng vai trò quan trọng trong việc nộp thành công 5 hồ sơ cấp phép thuốc sinh học (BLA) - tất cả đều được phê duyệt. Tác giả nhiều khóa học và chương trình đào tạo tại FDA và Dược điển Hoa Kỳ (USP). Là chuyên gia đầu ngành, có ảnh hưởng lớn trong việc kết hợp thống kê, khoa học dữ liệu và AI vào nghiên cứu - phát triển thuốc.