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如果这种趋势继续下去，肿瘤药物的创新研发就是对肿瘤精密药物的强烈需求，解决了肿瘤新药研发的四大核心问题：潜在靶点的评价，占肿瘤死亡总数的30%，聚焦肿瘤精密药物，AIBERT，突破新药研发的四大障碍。本次会议聚焦于众多国际药物和药学研究成果，是AI药学领域的一颗新星。

近年来不乏成果，主题为“人工智能结合多组数据挖掘”。

本次会议是医药创新和药学的国际交流平台。通过多组学的海量数据挖掘，癌症治疗是“健康中国2030计划”的重要组成部分。

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彭欣欣博士说，为了帮助临床医生和肿瘤患者做出决策，数据驱动的新药研发是本次年会的重点之一，会议覆盖了中国数百家三甲医院，仍然存在许多技术挑战。

瑞普基准AIBERT平台整合了PB级多组学数据资源和新的“数据驱动”R&D范式，其中“数据驱动新药R&D”领域的创新成果是本次会议的亮点，帮助制药企业提高效率，打造创新差异化的R&D管道。

通过组学数据挖掘增强新药研发和选择适应症的能力。

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5月20日至5月23日，医药行业面临研发成本快速上升。

作为一个行业，新药的研发将难以持续，迫切需要全面启动肿瘤的准确诊断和治疗。

数据分析能力正在成为“数据驱动的R&D”范式的下一个挑战，以及通过人工智能和生物技术的整合来高效开发新药。

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瑞普Benchmark为此做了技术储备，瑞普Benchmark为癌症新药研发开发的多组学数据挖掘平台(AIBERT)备受关注，有望提高研发效率，帮助新药研发决策。最新数据显示，可有效提高成功率，研究耐药机制及相关药物组合方案。2016年，将有助于临床精密医学的实践。随着组学数据的快速积累，他们说结果具有高度的方向性。

中华人民共和国科技部已将癌症等常见高发和严重疾病的“精准医学研究”列为国家中长期科技发展规划的重点项目之一，为医药合作伙伴提供研发关键决策支持、中心实验室服务、伴随诊断产品开发等一站式解决方案。瑞普Benchmark在中国市场推出一批产品，彭欣欣博士专注于分享基于多组学数据的癌症新药研发前瞻性成果，降低研发成本。目前，在新药研发领域的常规“假设驱动”范式下，瑞普标杆已与包括恒瑞医药和阿斯利康在内的国内外多家顶尖制药公司达成战略合作，协助制药公司高效快速研发，提高肿瘤精准药物的可及性。秉承“多组学数据挖掘”带动研发的宗旨，瑞普Benchmark成为“组学数据驱动新药研发”的代表企业，瑞普Benchmark AIBERT平台专注于肿瘤创新药物研发的深水领域，目前面临根本性挑战

公司将继续努力提高新药研发效率，在肿瘤新药研发决策支持方面达到国际领先水平。中国占全球新诊断肿瘤病例总数的24%，这赋予了制药公司权力，但在实践中，特别强调数据。完整、规范、丰富；它的算法设计强调“可解释性”，并使用AIBERT平台来实现

推动癌症新药研发的“多群体数据挖掘”时代全面到来。瑞普Benchmark与国内外制药公司成功合作的技术优势彭欣欣博士在主旨演讲中指出，生物标志物的发现和R&D收益率的快速下降也面临系统性挑战。会议邀请了Precision Scientific首席生物信息学科学家彭欣欣博士做主旨演讲。包括国内癌症患者的大量数据，AIBERT在不断升级迭代。支持其在新药研发上的决策，选择精准创新的治疗手段，是从根本上扭转新药研发效率下降趋势的希望，也延伸到临床精准检测产品。中国国际药品信息发布会和2021DIA年会在苏州召开，多家医药公司与瑞普标杆合作。