講者簡報資訊
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編號 No. |
內容 Content |
講者 Speaker |
簡報 Slide Deck |
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01 |
AI新藥開發 產業趨勢洞悉 |
全球AI新藥開發現況與產業趨勢 |
劉韋博 處長 產業發展處 生物技術開發中心 |
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02 |
生成式AI技術驅動新藥研發與精準醫療的未來 |
陳映嘉 博士 醫療生技解決方案架構師 NVIDIA |
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03 |
AI新藥探索 與靶點分析 |
從數據到藥物：生醫數據驅動藥物標靶之探索 |
張哲維 博士 智慧生醫組 生物技術開發中心 |
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04 |
GPU加速基因分析：解鎖個人化醫療的未來 |
黃威仁 博士 資深開發者關係經理 NVIDIA |
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05 |
結合生成與因果AI的藥物開發策略 |
魏宇峰 博士 共同創辦人兼執行長 維曙智能科技有限公司 |
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06 |
多體學分析與雲端加速運算：AI探索靶點與新藥應用的全新機會 |
莊承訓 博士 生物資訊科學家 亞大基因科技(股)有限公司 |
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07 |
AI驅動藥物 設計優化與驗證開發 |
利用NVIDIA BioNeMo加速藥物發現：AI驅動的模型建構與部署 |
傅琪鉦 博士 高級開發者關係經理 戰略研究者合作, NVIDIA |
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08 |
人工智慧在藥物開發中的發展與應用 |
柯屹又 博士 智慧生醫組 組長 生物技術開發中心 |
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09 |
藥物生成AI - 多模篩藥到單模多態生成 |
陳逸庭 處長 AI平台處 美商圖策生技有限公司-台灣分公司 |
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10 |
AI新藥開發的虛實整合：多模型協作的先導化合物優化 |
劉昕 共同創辦人 分子智藥(股)有限公司 |
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11 |
以生成式AI加速新藥開發：從夢想到實現 |
陳淑貞 博士 科學長 安宏生醫(股)有限公司 |
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12 |
AI技術重新 定義生物醫學研究 |
站在巨人的肩膀上, what’s next in AIDD? |
林彥竹 博士 藥學系 兼任助理教授 國立陽明交通大學 |
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13 |
Forging physics-corrected deep-learning approaches and AI robotics for high performance drug discovery |
林榮信 博士 生醫轉譯研究中心 副主任 中央研究院 |
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14 |
Advancing Precision Health Through Polygenic Risk Scores: Insights from Multi-Ancestry Collaborations and the Taiwan Biobank |
鍾仁華 博士 研究員 國家衛生研究院 |
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15 |
AI藥廠的挑戰與機會：一位電腦結構生物學家的看法 |
楊立威 博士 生物資訊與結構生物所 教授 國立清華大學 |
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16 |
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NVIDIA Inception 新創計畫 |
李昇達 博士 新創與創投關係經理, NVIDIA |
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