此外，晶型预测技术也大大缩短了晶型开发的周期，更有效地挑选出合适的药物晶型，缩短研发周期，减少成本。

药物化合物数据是专利，属于制药公司的资产。然而需要寻找适应症的化合物数据，是由于安全性不够没有通过临床或是当时选定的适应症有效性不足暂时搁置。云势软件打造的药物发现引擎是基于AI算法系统，结合专家决策，在已知化合物中寻找更为精准对应的适应症，可将寻找适应症效率提升60%。

在前期的化合物数据积累和算法成熟后，进行寻找病人阶段，实现精准治疗和个性化用药。目前云势与德国制药公司默克合作，默克公司提供80个化合物，云势利用AI技术做整体的后期分析，为80个化合物一个更好的方向，更精准的匹配适应症。据了解，这一过程适应症3-5个月就能完成，可大幅提高药物研发的效率。

但是，目前世界范围内AI药物研发还没有成功案例，

较早

进入且发展较快的一些国外企业利用AI研发的新药进入二期临床，而二期到三期的失败率高达70-80%，AI药物研发将是一场持久战。药物研发壁垒高，需要强大的人才复合型团队，AI企业不敢轻易涉足，但另一方面来看，先入企业有数据积累优势。

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