命名实体识别在中药名词和方剂名词识别中的应用

目的：利用命名实体识别（Named Entity Recognition）技术识别文本中出现的中药名词和方剂名词,并比较两种命名实体识别方法在识别中药名词和方剂名词时的表现。方法：方法一为利用现有的分词工具（如“结巴”中文分词工具等）对文本进行分词,之后使用分词后的结果进行中药名词和方剂名词的匹配。方法二为搭建并训练用于中药名词和方剂名词识别的双向长短期记忆（Bidirectional LongShort Term Memory,BLSTM）神经网络模型。首先,采用两种可行的方法实现命名实体识别。其次,比较这两种方法的表现。结果：现有分词工具对中药名词和方剂名词的分词不准确,因此,会导致接下来的匹配阶段出现错误。而通过BLSTM神经网络模型进行命名实体识别,不但可以避免分词错误,而且在实验中表现出较强的歧义处理能力。结论：在应用命名实体识别技术于识别中药名词和方剂名词时,相比使用分词工具先分词后识别,通过训练神经网络模型对中药名词和方剂名词直接识别的方法更合适。     

关于医药行政管理机构命名的商榷

时下,药品管理体制改革正日益推进,其标志就是各省相继成立药品监督机构,多称之为“药品监督管理局”,此称呼笔者认为有欠妥之处,故商讨。1 建立于药品生产、经营、使用之外的,目前各省正在挂牌的有执法职能的药品监督机构应称之为“药品监督局”;负责药品监督、执行国家政策、有权处罚当事人或单位,是执法机关;此项工作纯属监督范畴,不应有“管理”二字。2 建立于药品生产、经营、使用系统之内的辖管药品生产、经营、使用各环节的企业机关应称之为“医药管理局”;负责对下属各单位实行规范管理。此项工作属行业内部管理。     

纳米氧化铈在医药领域中的应用研究进展

纳米氧化铈作为金属氧化物纳米颗粒中重要的一员,通过与氧原子的可逆结合以及氧空位的存在,在Ce³⁺和Ce⁴⁺之间不断循环转换,使其具有氧化还原的双重特性。由于其特殊的物理化学性质,纳米氧化铈作为一种用途广泛的纳米材料得到广泛的关注,尤其是在医药领域方面。越来越多研究表明纳米氧化铈具有抗氧化、抗肿瘤、抗菌及神经保护等作用,这些作用通过模拟天然酶活性、诱导肿瘤细胞凋亡、抑制异常血管生长、破坏细菌细胞壁、清除活性氧等作用机制来实现。本文综述了纳米氧化铈在医药领域方面的应用,以期为纳米氧化铈生物医学研究和临床应用提供参考。     

深度学习在药物研发中的研究进展

近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合。深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全性预测以及药物相互作用预测等多个药物研发环节,取得了显著成就,提高研发效率的同时降低临床前试验以及临床试验相关的成本和风险。通过总结多种深度学习方法在药物研发各个过程中的具体应用及分析不同深度学习方法在药物研发中的应用特点,阐述了深度学习在药物研发中现存的一些问题并做出展望,以期为进一步研究提供借鉴的思路和方法。     

溶菌酶在医药领域的研究进展

溶菌酶是一类无毒无害的蛋白质,具有良好的抗菌消炎作用。本文综述了溶菌酶的结构特点、作用机制、分离纯化、基因克隆等方面的研究现状,并对其医药应用和发展前景做了展望。     

纳米技术在医药领域的研究进展

纳米是一种度量单位，1纳米为1／100万mm(即1μm)，为1／10亿米。     

聚乙烯吡咯烷酮在医药领域中的应用

聚乙烯吡咯烷酮(PVP)作为药用辅料，具有许多优良的特性．其应用领域非常广泛。本文综述了PVP在医药领域中的研究发展状况。     

纳米技术在医药领域中的应用

1　引　言纳米技术 (ｎａｎｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ)诞生于上世纪 90年代初 ,是指在 0 1～ 10 0ｎｍ的尺度上研究原子、分子现象及其结构信息 ,对物质或结构进行制造的新科技。以医药领域现有的知识发展起来的纳米医学、纳米生物技术、纳米生物材料学、纳米药学等学科在内容上并无明显界限 ,而是相互交叉、相互依赖、共同发展的。当达到纳米级时 ,各学科的差别将消失[1] 。由于在研究中引入了先进的仪器和工程技术 ,使人们对生命分子的监测、分析、操纵、设计和制造成为可能 ,势必极大的推动医药领域各个学科的发展。2　研究现状虽然纳米技…     

生物技术在医药领域中的研究与应用

生物技术的飞速发展促进了生物医药产业的发展,其在医药领域的应用涉及到新药开发、基因工程疫苗、诊断试剂、诊断技术和治疗技术等方面,具有广阔的发展前景.     

深度学习在分子生成中的应用进展

分子设计中的药物设计是为了产生具有理想生物活性和物理化学性质的分子,随着计算机科学与高性能计算的快速发展,深度学习技术在药物设计领域的应用日益受到重视。生成式深度学习模型在自然语言、图像、音乐、视频等领域的表现卓越,为分子生成提供了新的思路。越来越多的研究者开始尝试使用深度学习技术完成分子生成任务。综述总结了深度学习算法在分子生成中的研究进展,重点介绍了常用的几种分子生成神经网络架构的原理、应用、分子表征形式及其技术细节。     

茉莉花药用研究进展

茉莉作为常绿灌木以其芳香的气味,深受大众喜爱,并开发作为花茶原料及重要的香精原料。本文对近年来对茉莉花的研究应用进行一个综述,介绍茉莉花在医药方面研究得到的最新进展,为进一步开发利用奠定理论基础。     

基于人工智能的医学图像多器官分割及其在医药领域的应用

准确的医学图像多器官分割对临床应用和医药发展意义重大。然而,传统基于手工特征设计的图像处理方法难以处理图像中的组织纹理和复杂形态。近年来,随着人工智能的兴起,端到端的深度学习方法展现出在自动化医学图像分析方面的强大潜力。尤其是基于卷积神经网络和Transformer的U-Net系列网络,实现了对医学数据的精确语义分割,更在临床决策和疗效评估中提高了诊断和治疗的准确性。简介目前基于深度学习的医学图像多器官分割算法,重点关注U-Net系列网络的发展及多器官分割在医药领域的应用。     

深度学习辅助药物发现的研究进展

深度学习技术近年来取得了重大突破,被应用于医学、药学等多个领域。聚焦深度学习在创新药物发现中的发展和应用,对深度学习被用于蛋白结构预测、药物靶标预测、药物-靶标相互作用预测、药物合成路线设计、从头药物分子设计以及药物吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）预测等代表性案例进行详细综述,同时总结了现有方法面临的问题和可能的解决思路,以期为深度学习辅助药物发现相关方法的发展和应用提供借鉴与思考。     

对我院医务人员药品不良反应监测认知度的调查分析

目的了解医务人员对药品不良反应(ADR)监测相关知识的认识和掌握情况,为更好的开展ADR监测工作提供依据和参考。方法以我院在院医、药、护、技工作人员和进修实习学员为调查对象,采用统一自制问卷方式调查。结果我院医务人员绝大多数对ADR概念、发生的原因有一定的认识,对报告的必要性、上报程序及ADR管理机构明确,但对报告的范围及法律意识认识不足。结论有必要对医务人员进行长期的ADR监测的相关专业知识、法律知识进行培训,提高对ADR监测的认知度,使ADR监测工作成为医务人员的自觉行为。     

上肢深静脉血栓药物治疗研究进展

目的 介绍近年来上肢深静脉血栓（upper extremity deep vein thrombosis,UEDVT）的药物治疗进展,为临床药物治疗选择提供参考依据。方法 通过查阅近年来国内外文献,并对上肢深静脉血栓的药物治疗进行综述。结果 目前,对UEDVT的治疗经验主要参照下肢深静脉血栓的治疗证据,UEDVT的药物治疗主要包括抗凝治疗和溶栓治疗。结论 由于UEDVT形成的发生率越来越高,进一步探讨UEDVT的药物治疗方法是非常重要的。     

人工智能在新药发现中的应用进展

人工智能在新药研发领域中发挥着至关重要的作用。目前,自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱等人工智能关键技术已广泛应用于新药研发的各个环节,全球多家人工智能企业与制药企业也开启了深度合作模式,为生物医药的发展带来了新的机遇。介绍了机器学习方法和深度学习方法在新药发现领域的应用进展及相关企业,并总结了人工智能应用于新药发现的机遇与挑战,旨在为从事人工智能+新药研发工作的科研技术人员提供思路与参考。     

人工智能在制药行业的应用进展

随着人工智能（AI）技术的高速发展,AI在制药行业展现出广泛的应用潜力。总结AI在药物研发、生产、营销方面的应用情况,分析AI应用在药物靶点发现、分子设计与筛选、药物相互作用预测、生产质量监测、药品鉴别、患者画像、药物推荐等领域的效果与不足。提出应用AI技术赋能制药行业,将在缩短药品研发周期、降低药品生产与供应链成本、降低药物使用安全风险、提高药品推广效率等方面产生巨大价值,为提高药物创新水平以及健康事业带来深远的影响。