基于机器学习算法的AI模型需要持续地通过数据来迭代、优化以提升其在药物研发中计算性能和预测结果的精度。近些年来，可用于算法训练的数据量在迅速增加，但总体来说，这些数据的质和量仍存在不少挑战，比如特定任务可用的数据过少、负样本数据缺失等，这些因素制约了AI药物发现领域的发展。另一方面，这些数据资源通常分布于不同的制药公司、生物技术公司、科研院校和医疗机构之中，对于他们来说，数据的产生与积累来之不易，代价高昂，如果按照传统的方法来分享数据，数据极有可能被数据使用方分享和留存，造成数据资产泄露和流失。这些涉及数据资产安全和隐私合规保护方面的问题，给AI药物发现公司与数据源方的数据协作带来了重重困难。
AI药物发现实践与隐私安全计算
2022-05-05
646
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