AI 기반 신약 개발 원리, 주요 사례, 미래 전망
의료 기술이 발전함에 따라 신약 개발 과정도 빠르게 변화하고 있습니다. 특히, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용한 신약 개발은 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 신약 후보 물질을 찾는 데 기여하고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 AI 기반 신약 개발의 원리, 활용 사례, 그리고 미래 전망을 살펴보겠습니다. 1. AI 기반 신약 개발의 원리AI가 신약 후보 물질을 찾는 과정은 크게 데이터 분석, 모델 학습, 후보 물질 선정, 그리고 실험 검증 단계로 이루어집니다. 먼저, AI는 방대한 생물학적 데이터와 화합물 정보를 분석하여 특정 질병과 관련된 유전자 또는 단백질 타겟을 식별합니다. 이후 머신러닝 모델을 활용하여 기존의 신약 데이터와 비교하고, 약물-단백질 상호작용을 예측함으로써 최적의 후보 물질..
2025. 2. 12.
AI 프레임워크 소개, 환경 구축 방법, 배포 및 유지보수
AI 기술을 배우기 위해서는 다양한 도구를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다. AI 개발 과정에서는 데이터 처리, 모델 학습, 평가 및 배포 등 여러 단계가 포함되며, 각 과정에서 최적의 도구를 선택하는 것이 필수적입니다. 특히, 프로그래밍 언어, 데이터 처리 도구, 시각화 도구 등이 AI 학습 과정에서 중요한 역할을 합니다. 프로그래밍 언어로는 Python이 가장 많이 사용되며, AI 모델 개발을 위한 풍부한 라이브러리를 제공합니다. 데이터 분석 및 처리 도구로는 Pandas와 NumPy가 있으며, 머신러닝과 딥러닝 모델을 구축할 때는 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 같은 라이브러리가 필수적입니다. 또한, Google Colab이나 Jupyter Notebook을 활용하면..
2025. 2. 11.
