한국제약바이오협회

[파마인터뷰] AI는 언제 신약개발의 판을 바꿀까?_숙명여대 약학대 방준석 교수

[인공지능] 제약바이오산업계 AI 신약개발 생태계 조성할 터

[AI Pharma Korea Conference 2023] ‘임상 분야(Drug Development)’에서의 인공지능 신기술의 활용 전략

[AI Pharma Korea Conference 2023] 인공지능을 활용한 단백질 신약 설계

[AI Pharma Korea Conference 2023] DeepNeo: T 세포 반응성 신생항원 예측 인공지능 플랫폼

[AI Pharma Korea Conference 2023] ‘약물스크리닝’에서의 인공지능의 새로운 전략

[AI Pharma Korea Conference 2023] 인공지능을 이용한 신약 후보 물질 디자인, 스크리닝 및 역합성 경로 예측의 발전

[AI Pharma Korea Conference 2023] ‘타겟 발굴’에서의 인공지능 적용 전략, 기술, 성과

[AI Pharma Korea Conference 2023] 생물학적 네트워크와 인공지능 모델을 활용한 약물 표적 발굴 기술

[AI Pharma Korea Conference 2023] 인공지능 기반 신개발의료기기의 시장진출 성공 전략 – 심정지예측 AI 시장진출과 규제

[AI Pharma Korea Conference 2023] 인공지능-바이오헬스 시대: 바이오헬스 인재양성 전략

[AI Pharma Korea Conference 2023] The Importance of Using High-Quality Data in SAR Prediction

[AI Pharma Korea Conference 2023] Industry-Scale Orchestrated Federated Learning for Drug Discovery

[AI Pharma Korea Conference 2023] AI와 대규모 코호트 연구를 통한 질병 위험 예측 및 신약 개발의 진보

[AI Pharma Korea Conference 2023] 연구의 새로운 트렌드: 개방 혁신 바이오 허브와 인공지능

[AI Pharma Korea Conference 2023] AI 신약개발 가속화를 위한 혁신생태계 조성

[제약바이오 AI혁신포럼] AI 신약개발-협업과 투자의 중요성

[제약바이오 AI혁신포럼] AI 활용 신약개발-제약기업의 혁신과 전략적 대응

[제약바이오 AI혁신포럼] AI 신약개발 글로벌 동향과 우리의 대응

[제약바이오 AI혁신포럼] 데이터 공유 활성화 전략과 연합학습(FL) 기술의 활용