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大數據、人工智能(AI)和機器學習(ML)的融合導致了創新藥物開發和醫療健康提供的范式轉變。為了充分利用這些技術進步，必須系統地利用來自不同來源的數據，并利用數字技術和先進的分析技術，以實現數據驅動的決策。數據科學正處于引領這種變革性變革的獨特機會時刻。數據科學、人工智能和藥物開發中的機器學習旨在成為單一的信息來源，涵蓋了藥物研發領域的變化、大數據、人工智能和藥物開發中的ML的新興應用，以及建立強大的數據科學組織以推動生物制藥數字化轉型的廣泛主題。

//www.routledge.com/Data-Science-AI-and-Machine-Learning-in-Drug-Development/Yang/p/book/9780367708078

• 全面回顧了大數據、人工智能和機器學習在整個藥物研發領域的應用所面臨的挑戰和機遇
• 討論在藥物審查和批準中利用大數據和高級分析的監管發展
• 為數據科學組織構建提供平衡的方法
• 為藥物開發生命周期中的一系列問題提供人工智能驅動的解決方案的現實例子
• 為每個問題提供足夠的背景，并提供解決方案的詳細描述，適合具有有限數據科學專業知識的從業者

近年來，生物制藥行業面臨著日益增長的生產力挑戰。雖然在生物醫學研究領域有很多創新，為發現、治療、預防嚴重疾病創造了大量機會，但在早期研究中被認為有希望的候選藥物在臨床開發后期失敗的比例很高。雖然整體研發支出飆升至不可持續的水平，但新藥批準數量卻大幅下降。由于專利到期，以及來自仿制藥和生物仿制藥生產商的競爭，許多依賴重磅藥品來實現收入增長的公司陷入困境。與此同時，醫療支出的增長導致支付方和政策制定者越來越多地要求證明醫療產品的價值，以證明支付的合理性。為了取得成功，制藥公司不僅需要提高藥物靶點發現和臨床試驗的效率，還需要利用真實數據(RWD)影響患者、處方者、支付者和監管決策，以確保更好的患者結果、加速審批和更大的市場準入。

來自不同來源的數據匯集，如基因組圖譜、隨機對照試驗(RCTs)、電子健康記錄(EHRs)、醫療索賠、產品和疾病登記、患者報告結果(PROs)、健康監測設備、人工智能(AI)和機器學習(ML)為制藥公司提供了大量機會，將藥物研發轉變為更高效和數據驅動的模型，并實現以患者為中心的新藥物開發范式。值得注意的是，在藥物發現方面，生物數據的數量、種類和可及性的增加挑戰了理解疾病基礎的傳統分析方法。如果利用得當，這些數據將提供有價值的見解，并將有助于加速藥物發現。其中的關鍵是利用數據科學、AI和ML的進展。AI驅動的方法，如ML和深度學習，在藥物發現方面取得了重大進展，包括生物活性預測、從頭分子設計、合成預測以及組學和成像數據分析。人工智能技術的持續進步將進一步使定制自動化解決方案成為可能，以解決與藥物發現相關的各種具體問題。這種應用不僅有可能縮短藥物開發時間，而且還會產生更安全、更有效的治療方法。

由于越來越嚴格的監管，越來越重視患者安全，以及同行公司之間日益激烈的競爭，臨床開發變得越來越昂貴和競爭激烈。結合RWD, AI和ML可以通過優化研究設計、簡化臨床操作、提高臨床數據質量來提高臨床試驗效率。人工智能和ML技術支持的分析可以用于選擇可能對新療法有反應的患者，或識別那些可能提前退出研究的患者。此外，在單臂研究中，可以使用RWD合成控制臂。此外，人工智能技術有潛力改善臨床試驗的規劃和執行，包括數據驅動設計，以減少臨床試驗方案修改，通過分析識別合格的患者，加快患者招募，選擇快速登記地點，以及基于風險的監測，以減輕數據質量問題。所有這些都可以縮短臨床試驗的持續時間，提高臨床試驗成功的可能性。

作為以患者為中心的藥物開發的關鍵驅動因素，數據科學、AI和ML在數據驅動的決策中發揮著關鍵作用，涉及藥物的相對利益及其在現實環境中的使用，幫助醫生/患者在護理點做出明智的決定，了解治療模式和依從性，獲得競爭對手的信息，并針對服務不足的患者群體。從產品生命周期管理的角度來看，從RWD收集到的有效見解帶來了付款人的價值主張、比較有效性、價格優化、供應鏈和庫存管理，并發現了潛在的新跡象。即使是失敗的藥物，數據科學、人工智能和ML方法的應用也可能導致藥物的重新利用，并幫助發現可能從藥物中受益的患者群體。藥品生產是一個復雜的過程，尤其是生物制品。它也很貴。提高生產效率是提高毛利率最有效的方法之一。現代采樣技術、新的傳感器技術和分析儀可以生成制造過程的復雜數據，需要特殊的分析技術來提取有用的信息內容。人工智能的價值在于，它能夠篩選復雜的數據，在制造過程失控之前預測質量問題，并實現人工過程的自動化。這通常會導致穩健的制造工藝設計、產品缺陷率的降低、質量控制的加強、產能的增加和流程的簡化。近年來，人工智能還在藥品制造的各個方面取得了重大進展，包括工藝設計、質量控制、減少浪費、供應鏈和庫存管理，以及生產線部件的故障預測。

本書旨在提供大數據、人工智能和ML在整個藥物研發領域的新興應用的單一信息來源，并建立一個強大的數據科學組織，推動藥物發現、開發和交付的新方法。本書的貢獻者是經驗豐富的藥學從業者，提供了廣泛的AI應用和數據科學組織構建的第一手經驗。本書共13章。每一章都以本章中闡述的具體主題的總結開始，然后討論挑戰、機遇和技術驅動的制藥創新。

機器學習(ML)已廣泛應用于生物醫學和醫療健康領域。醫學數據的日益豐富和生物技術(如新一代測序)的發展為ML在計算生物學和健康領域的應用提供了巨大的機會。在這篇論文中，我展示了我在這一新興領域的三個方面的貢獻——使用大規模數據集來推進醫學研究，開發算法來解決生物挑戰，以及為新技術構建分析工具。

在第一部分中，我介紹了兩件將ML應用于大規模現實數據的作品:一件用于臨床試驗設計，一件用于精準醫療。過于嚴格的入選標準一直是臨床試驗的一個關鍵障礙。在論文中，我介紹了一個強大的計算框架，Trial Pathfinder，它支持臨床試驗的包容性標準和數據評估。精準醫療的一個關鍵目標是描述具有特定基因突變的患者對治療的反應。在本文中，我利用大型真實世界臨床基因組學數據對突變-治療交互作用進行了系統性泛癌癥分析。

在第二部分中，我將介紹我在開發解決生物挑戰的算法方面的工作——將多個數據集與子集對應信息對齊。在許多生物和醫學應用中，我們有來自不同來源或領域的多個相關數據集，學習這些數據集之間的高效計算映射是一個重要的問題。在論文中，我提出了一個端到端的最佳傳輸框架，它有效地利用端信息來對齊數據集。

最后，我介紹了我為新技術開發分析工具的工作——空間轉錄組學和RNA速度。近年來，基于高通量圖像的轉錄組學方法的發展，首次使研究人員能夠在分子水平上對基因表達變異進行空間解析。在論文中，我描述了一個通用的分析工具來定量研究基因表達在固定組織切片中的空間相關性。從單細胞RNA-seq推斷RNA速度的最新進展為發育譜系和細胞動力學打開了令人興奮的新視野。在論文中，我介紹了一個有原則的計算框架，擴展RNA速度，以量化系統水平的動力學和改進單細胞數據分析。

//searchworks.stanford.edu/view/14237913

自然語言處理實戰教你如何創建實用的NLP應用，而不陷入復雜的語言理論和深度學習的數學。在這本引人入勝的書中，您將探索構建大量強大的NLP應用所需的核心工具和技術，包括聊天機器人、語言檢測器和文本分類器。

真實世界的自然語言處理不是典型的自然語言處理教科書。我們專注于構建真實世界的NLP應用。這里真實世界的意義有兩個方面:首先，我們關注構建真實世界的NLP應用需要什么。作為讀者，您不僅將學習如何訓練NLP模型，還將學習如何設計、開發、部署和監控它們。在此過程中，您還將學習現代NLP模型的基本構建模塊，以及對構建NLP應用有用的NLP領域的最新開發。其次，與大多數介紹性書籍不同，我們采用自上而下的教學方法。我們不采用自下而上的方法，一頁頁地展示神經網絡理論和數學公式，而是專注于快速構建“正常工作”的NLP應用程序。然后我們深入研究組成NLP應用的各個概念和模型。您還將學習如何使用這些基本構建塊構建端到端定制NLP應用，以滿足您的需求。

這本書由三個部分組成，共11章。第1部分介紹了NLP的基礎知識，其中我們學習了如何使用AllenNLP 快速構建一個NLP應用，以完成情感分析和序列標記等基本任務。

第1章首先介紹了NLP的“什么”和“為什么”——什么是NLP，什么不是NLP，如何使用NLP技術，以及NLP如何與人工智能的其他領域相關聯。

第2章演示了如何構建第一個NLP應用程序，一個情感分析器，并介紹了現代NLP模型的基礎知識——單詞嵌入和遞歸神經網絡(RNN)。

第3章介紹了自然語言處理應用的兩個重要組成部分，單詞和句子的嵌入，并演示了如何使用和訓練它們。

第4章討論了最簡單但最重要的NLP任務之一，句子分類，以及如何在這個任務中使用RNN。

第5章介紹了序列標注任務，如詞性標注和命名實體提取。它還涉及到一個相關的技術，語言建模。

第2部分介紹高級NLP主題，包括序列到序列模型、Transformer以及如何利用遷移學習和預先訓練過的語言模型來構建強大的NLP應用。

第6章介紹了序列到序列的模型，它將一個序列轉換為另一個序列。我們在一個小時內構建了一個簡單的機器翻譯系統和一個聊天機器人。

第7章討論了另一種流行的神經網絡結構，卷積神經網絡(CNN)。

第8章深入介紹了Transformer，它是當今最重要NLP模型之一。我們將演示如何使用Transformer構建改進的機器翻譯系統和拼寫檢查器。

第9章在前一章的基礎上，討論了遷移學習，這是現代NLP中的一種流行的技術，使用預先訓練過的語言模型，如BERT。

第3部分將討論與開發NLP應用程序相關的主題，這些應用程序對真實數據具有健壯性，并部署和服務它們。

第10章詳細介紹了開發NLP應用程序時的最佳實踐，包括批處理和填充、正則化和超參數優化。

第11章總結了如何部署和服務NLP模型。它還涵蓋了如何解釋和解釋ML模型。

這新版本的教科書/參考提供了從工程的角度對概率圖模型(PGMs)的介紹。它提供了關于馬爾科夫決策過程、圖模型和深度學習的新材料，以及更多的練習。

這本書涵蓋了PGM的每個主要類的基礎知識，包括表示、推理和學習原理，并回顧了每種類型的模型的實際應用。這些應用來自廣泛的學科，突出了貝葉斯分類器、隱藏馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態和時間貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多使用。

概率圖模型(PGMs)及其在不確定性下進行智能推理的應用出現于20世紀80年代的統計和人工智能推理領域。人工智能的不確定性(UAI)會議成為這一蓬勃發展的研究領域的首要論壇。20歲的時候，我在圣何塞的UAI-92大學第一次見到了恩里克·蘇卡——我們都是研究生——在那里，他展示了他關于高層次視覺推理的關系和時間模型的研究成果。在過去的25年里，Enrique對我們的領域做出了令人印象深刻的研究貢獻，從客觀概率的基礎工作，到開發時態和事件貝葉斯網絡等高級形式的PGMS，再到PGMS的學習，例如，他的最新研究成果是用于多維分類的貝葉斯鏈分類器。

概率圖模型作為一種強大而成熟的不確定性推理技術已被廣泛接受。與早期專家系統中采用的一些特殊方法不同，PGM基于圖和概率論的強大數學基礎。它們可用于廣泛的推理任務，包括預測、監測、診斷、風險評估和決策。在開源軟件和商業軟件中有許多有效的推理和學習算法。此外，它們的力量和功效已通過其成功應用于大量現實世界的問題領域而得到證明。Enrique Sucar是PGM作為實用和有用技術建立的主要貢獻者，他的工作跨越了廣泛的應用領域。這些領域包括醫學、康復和護理、機器人和視覺、教育、可靠性分析以及從石油生產到發電廠的工業應用。

圖像分類、目標檢測與跟蹤、姿態估計、人臉識別和情感估計在解決計算機視覺問題中都起著重要的作用。

本書將重點介紹這些和其他深度學習架構和技術，以幫助您創建使用Keras和TensorFlow庫的解決方案。您還將回顧多種神經網絡架構，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，并通過最佳實踐、技巧、捷徑和陷阱了解它們如何與Python代碼一起工作。所有代碼片段都將被分解并進行詳細討論，以便您可以在各自的環境中實現相同的原則。

使用深度學習的計算機視覺提供了一個全面而簡潔的指南，將DL和CV結合在一起，實現自動化操作，減少人工干預，提高能力，并降低成本。

你會:

• 掌握深度學習的代碼和概念，將指導原則應用到您自己的項目中
• 對各種體系結構進行分類和評估，以更好地理解您在各種用例中的選擇
• 深入基本深度學習功能，找出它們是如何工作的。

不久前，計算機視覺還只是科幻小說的專屬內容，但現在，即使不是在整個社會，也正迅速成為各行各業的普遍現象。人類視覺是人類感官中最珍貴的一種，在模仿人類視覺這一領域取得的進展令人驚嘆。直到1957年，拉塞爾·基爾希才掃描出了世界上第一張照片——他兒子的黑白照片。到20世紀80年代末，西羅維奇和柯比的工作幫助人臉識別成為一種可行的生物識別技術。盡管存在隱私問題和法律挑戰，但Facebook在2010年將人臉識別技術納入其社交媒體平臺時，使這項技術無處不在。

這本書試圖解釋計算機視覺問題的深度學習和神經網絡的概念。我們正在詳細研究卷積神經網絡，以及它們的各個組成部分和屬性。我們正在探索各種神經網絡架構，如LeNet, AlexNet, VGG, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO, ResNet, Inception, DeepFace，和FaceNet的細節。我們還在開發實用的解決方案，以解決二值圖像分類、多類圖像分類、目標檢測、人臉識別和視頻分析的用例。我們將使用Python和Keras作為解決方案。所有的代碼和數據集被檢入GitHub repo快速訪問。在最后一章中，我們將學習深度學習項目中的所有步驟——從定義業務問題到部署。我們還在處理在制定解決方案時面臨的重大錯誤和問題。在這本書中，我們提供了訓練更好的算法的技巧和技巧，減少訓練時間，監測結果，并改進解決方案。我們也分享代表性的研究論文和數據集，你應該使用它們來獲得進一步的知識。

這本書把這個主題分成三部分。在第1章到第4章，本書描述了神經網絡的本質和揭秘他們如何學習。并指出了不同的架構及其歷史意義。實踐者在擁有所有所需資源的情況下，可以體驗到LeNet優雅的簡單性、AlexNet提高的效率以及流行的VGG Net。在第5至7章，從業人員運用簡單而強大的計算機視覺應用，如訓練算法來檢測物體和識別人臉。在進行視頻分析時，我們遇到了漸變消失和爆炸的困擾問題，以及如何在ResNet架構中使用跳過連接來克服它。最后，在第8章中，我們回顧了完整的模型開發過程，從正確定義的業務問題開始，系統地推進，直到模型在生產環境中部署和維護。

摘要

文本分類是自然語言處理中最基本、最基本的任務。過去十年，由于深度學習取得了前所未有的成功，這一領域的研究激增。大量的方法、數據集和評價指標已經在文獻中提出，提高了全面和更新綜述的需要。本文通過回顧1961年到2020年的先進方法的現狀來填補這一空白，側重于從淺到深的模型學習。我們根據所涉及的文本和用于特征提取和分類的模型創建文本分類的分類法。然后我們詳細討論每一個類別，處理支持預測測試的技術發展和基準數據集。本綜述還提供了不同技術之間的綜合比較，以及確定各種評估指標的優缺點。最后，總結了本研究的關鍵意義、未來研究方向和面臨的挑戰。

介紹

在許多自然語言處理(NLP)應用中，文本分類（為文本指定預定義標簽的過程）是一個基本和重要的任務, 如情緒分析[1][2][3],主題標簽[4][5][6],問答[7][8][9]和對話行為分類。在信息爆炸的時代，手工對大量文本數據進行處理和分類是一項耗時且具有挑戰性的工作。此外，手工文本分類的準確性容易受到人為因素的影響，如疲勞、專業知識等。人們希望使用機器學習方法來自動化文本分類過程，以產生更可靠和較少主觀的結果。此外，通過定位所需信息，可以提高信息檢索效率，緩解信息超載的問題。 圖1給出了在淺層和深層分析的基礎上，文本分類所涉及的步驟流程圖。文本數據不同于數字、圖像或信號數據。它需要NLP技術來仔細處理。第一個重要的步驟是對模型的文本數據進行預處理。淺層學習模型通常需要通過人工方法獲得良好的樣本特征，然后用經典的機器學習算法對其進行分類。因此，特征提取在很大程度上制約了該方法的有效性。然而，與淺層模型不同，深度學習通過學習一組直接將特征映射到輸出的非線性轉換，將特征工程集成到模型擬合過程中。

主要文本分類方法的示意圖如圖2所示。從20世紀60年代到21世紀10年代，基于淺層學習的文本分類模型占據了主導地位。淺層學習意味著在樂此不疲的模型,如 Na??ve Bayes(NB)[10], K-近鄰(KNN)[11],和支持向量機(SVM)[12]。與早期基于規則的方法相比，該方法在準確性和穩定性方面具有明顯的優勢。然而，這些方法仍然需要進行特征工程，這是非常耗時和昂貴的。此外，它們往往忽略文本數據中自然的順序結構或上下文信息，使學習詞匯的語義信息變得困難。自2010年代以來，文本分類逐漸從淺層學習模式向深度學習模式轉變。與基于淺層學習的方法相比，深度學習方法避免了人工設計規則和特征，并自動提供文本挖掘的語義意義表示。因此，大部分文本分類研究工作都是基于DNNs的，這是一種計算復雜度很高的數據驅動方法。很少有人關注于用淺層學習模型來解決計算和數據的局限性。

在文獻中，Kowsari等[13]考慮了不同的文本特征提取、降維方法、文本分類的基本模型結構和評價方法。Minaee等人[14]回顧了最近基于深度學習的文本分類方法、基準數據集和評估指標。與現有的文本分類研究不同，我們利用近年來的研究成果對現有的模型進行了從淺到深的總結。淺層學習模型強調特征提取和分類器設計。一旦文本具有精心設計的特征，就可以通過訓練分類器來快速收斂。在不需要領域知識的情況下，DNNs可以自動進行特征提取和學習。然后給出了單標簽和多標簽任務的數據集和評價指標，并從數據、模型和性能的角度總結了未來的研究挑戰。此外，我們在4個表中總結了各種信息，包括經典淺層和深度學習模型的必要信息、DNNs的技術細節、主要數據集的主要信息，以及在不同應用下的最新方法的一般基準。總而言之，本研究的主要貢獻如下:

• 我們在表1中介紹了文本分類的過程和發展，并總結了經典模式在出版年份方面的必要信息，包括地點、應用、引用和代碼鏈接。

• 根據模型結構，從淺層學習模型到深度學習模型，對主要模型進行了全面的分析和研究。我們在表2中對經典或更具體的模型進行了總結，并主要從基本模型、度量和實驗數據集方面概述了設計差異。

• 我們介紹了現有的數據集，并給出了主要的評價指標的制定，包括單標簽和多標簽文本分類任務。我們在表3中總結了基本數據集的必要信息，包括類別的數量，平均句子長度，每個數據集的大小，相關的論文和數據地址。

• 我們在表5中總結了經典模型在基準數據集上的分類精度得分，并通過討論文本分類面臨的主要挑戰和本研究的關鍵意義來總結綜述結果。

簡介： 近年來，生命科學和數據科學已經融合。機器人技術和自動化技術的進步使化學家和生物學家能夠生成大量數據。與20年前的整個職業生涯相比，如今的科學家每天能夠產生更多的數據。快速生成數據的能力也帶來了許多新的科學挑戰。我們不再處于可以通過將數據加載到電子表格中并制作幾個圖表來對其進行處理的時代。為了從這些數據集中提取科學知識，我們必須能夠識別和提取非顯而易見的關系。近年來，作為識別數據模式和關系的強大工具而出現的一種技術是深度學習，它是一類算法，它徹底改變了解決諸如圖像分析，語言翻譯和語音識別等問題的方法。深度學習算法擅長識別和利用大型數據集中的模式。由于這些原因，深度學習在生命科學學科中具有廣泛的應用。本書概述了深度學習如何應用于遺傳學，藥物發現和醫學診斷等多個領域。我們描述的許多示例都附帶有代碼示例，這些示例為方法提供了實用的介紹，并為讀者提供了以后進行研究和探索的起點。

該書中代碼地址：//github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences

目錄：

• 生命科學
• 深度學習介紹
• 機器學習與深化
• 分子與機器學習
• 生物機器學習
• 基因組學與深度學習
• 顯微學與機器學習
• 醫藥學與深度學習
• 生成模型
• 深度模型的解釋
• 預測模型
• 展望