高盛人工智能生态报告：AI可解决药物研发，医院效率等难题

最近，谷歌和斯坦福的研究人员正致力于利用深度学习开发虚拟筛选技术，以取代或增强传统的高通量筛选(HTS)过程，并提高筛选的速度和成功率。通过应用深度学习，研究人员能够实现跨越多个靶点的众多实验的信息共享。正如Bharath Ramsundar等在其一篇机器学习相关的论文中所称：
“我们的实验表明，深层神经网络优于所有其他方法……尤其在于，深层神经网络大大超越了所有现有的商业解决方案。
在许多靶点上，它都实现了接近完美的预测质量，使其尤其适合被用作虚拟筛选装置。总之，深度学习提供了建立虚拟筛选并将其作为药物设计管道中标准步骤的机会。”(Massively Multitask Networks for Drug Discovery，2015/2/6)