AI配方师在下一代IVD研发中的协作

主要观点总结

本文介绍了人工智能（AI）在体外诊断（IVD）研发领域的应用，包括加速知识挖掘、实现复杂配方的预测性建模与优化、指导实验设计、通过生成式AI探索创新分子结构等方面。文章还阐述了AI在IVD研发中的挑战，如数据质量、内在复杂性、可靠性、可解释性、监管与伦理等问题。

关键观点总结

关键观点1: AI在IVD研发中的应用

AI可以用于加速知识挖掘，实现复杂配方的预测性建模与优化，指导实验设计，探索创新分子结构等。

关键观点2: IVD研发的挑战

IVD研发面临数据质量、内在复杂性、可靠性、可解释性、监管与伦理等多方面的挑战。

关键观点3: AI在IVD研发中的挑战应对策略

构建高质量、标准化的内部研发数据库，重视失败数据的收集与标注，结合机理模型与数据驱动的AI模型，建立严格的模型验证流程，探索XAI技术，早期与监管机构沟通等策略应对AI在IVD研发中的挑战。

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