Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy Trong Phát Triển Thuốc

Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy Trong Phát Triển Thuốc

Trong bối cảnh nghiên cứu - phát triển (R&D) thuốc ngày càng phức tạp và tốn kém, cuốn sách Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc do Han Yang chủ biên mang đến một nguồn tham khảo toàn diện, cập nhật và thiết thực.

Cuốn sách tập trung vào ứng dụng dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong lĩnh vực y dược, giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu, tối ưu hóa nguồn lực và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong phát triển thuốc sinh học.

Đây là tài liệu không thể thiếu đối với các nhà nghiên cứu, bác sĩ, dược sĩ, chuyên gia dược lâm sàng cũng như những ai quan tâm đến xu hướng ứng dụng công nghệ vào y học hiện đại.

Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc không chỉ là một cuốn sách, mà còn là kim chỉ nam cho các nhà khoa học, bác sĩ, dược sĩ và chuyên gia quản lý trên con đường ứng dụng công nghệ hiện đại vào y học - dược học.

Cuốn sách cung cấp một cái nhìn hệ thống và sâu sắc về vai trò của AI, ML và dữ liệu lớn trong R&D thuốc, với các trọng tâm chính:

• Đánh giá toàn diện các thách thức và cơ hội khi ứng dụng Big Data, AI và ML trong phát triển thuốc.
• Phân tích xu hướng quản lý: thảo luận về các quy chế mới liên quan đến dữ liệu lớn và phân tích nâng cao trong quá trình thẩm định, phê duyệt thuốc.
• Xây dựng tổ chức khoa học dữ liệu: cách tiếp cận cân bằng, bền vững để thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành dược.
• Ứng dụng thực tiễn: trình bày ví dụ cụ thể về các giải pháp AI hỗ trợ quá trình nghiên cứu, thử nghiệm lâm sàng và phát triển thuốc.
• Hỗ trợ chuyên môn: mô tả chi tiết các giải pháp bằng ngôn ngữ dễ tiếp cận, phù hợp cả với nhân viên y tế chưa có nền tảng sâu về khoa học dữ liệu.

Đối tượng độc giả của cuốn sách

• Dược sĩ, bác sĩ, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực y - dược.
• Chuyên gia dược lâm sàng tại bệnh viện, trung tâm nghiên cứu.
• Nhà quản lý y tế quan tâm đến chính sách, quy chế và chuyển đổi số trong ngành dược.
• Sinh viên, học viên sau đại học ngành y - dược, khoa học dữ liệu, AI muốn tiếp cận kiến thức ứng dụng trong thực tiễn.

Nhận xét của chuyên gia

“Cuốn sách là cẩm nang đầy đủ, cập nhật mô tả quá trình nghiên cứu - phát triển thuốc mới, kết nối với nguồn dữ liệu lớn thông qua AI nhằm rút ngắn thời gian và tiết kiệm nguồn lực.” - PGS. TS Phạm Thị Vân Anh (ĐH Y Hà Nội)

“Tài liệu chuyên sâu, có tính định hướng cao về ứng dụng AI và ML trong R&D thuốc. Các nội dung về thử nghiệm lâm sàng hỗ trợ bởi AI, y học chính xác, bằng chứng đời thực (RWE) và cảnh giác dược dựa trên dữ liệu lớn là những điểm nhấn đặc biệt quan trọng.” - PGS. TS Phạm Thị Thúy Vân (ĐH Dược Hà Nội)

“Cuốn sách giúp độc giả tiếp cận với khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong y học, đồng thời là tài liệu tham khảo giá trị cho nghiên cứu - phát triển và sử dụng thuốc an toàn, hợp lý, hiệu quả.” - GS. TS Phạm Thị Minh Huệ (ĐH Dược Hà Nội)

Giá sản phẩm trên Tiki đã bao gồm thuế theo luật hiện hành. Bên cạnh đó, tuỳ vào loại sản phẩm, hình thức và địa chỉ giao hàng mà có thể phát sinh thêm chi phí khác như phí vận chuyển, phụ phí hàng cồng kềnh, thuế nhập khẩu (đối với đơn hàng giao từ nước ngoài có giá trị trên 1 triệu đồng).....