平安保險(02318)宣佈，平安醫療科技研究院聯合清華大學進行研究，為藥物開發提供一套深度學習框架。 該集團表示，藥物開發從發明至推出市場費時10至15年，其間需進行多次實驗，成本及失敗率非常高。在臨床前研究當中，由電腦輔助的分子設計藥物研發雖有助改進過程，但傳統的方法仍然昂貴且耗時。各類人工智能科技在藥物研發的不同領域，包括分子藥物設計、藥物相互作用和藥物標靶相互作用預測，均展現卓越的速度和表現。然而，由於用作訓練的標記數據有限，分子建模一直是一項挑戰。圖神經網絡（Graph neural networks, GNN）已經成為一個強大的分子數據建模工具，可利用未標記的數據對模型進行預訓練，而無需依賴標記數據。平安保險的研究提出了一套名為MPG的創新深度學習框架，可以在海量未標記分子之中學習分子表徵，並構建一個名為MolGNet的強大圖神經網絡，用以描繪分子建模圖。(EC)

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