European Medicines Agency
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- 2026-05-21 product_launch Ema's co-founder discusses the company's AI agents being adopted by enterprise clients. 来源
3 天有情绪数据
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人工智能自动化患者结果数据处理，用于监管提交
人工智能，特别是自然语言处理和大型语言模型，正在彻底改变临床研究中患者报告结果（PROs）的收集和分析。这些人工智能工具自动化了对通常是非结构化的患者反馈进行清理、标准化和结构化的过程，而这在传统上是一项耗时且资源密集的手动任务。通过实现更快、更可靠的数据处理，人工智能有助于克服与海量数据、不一致的格式和监管审查相关的挑战，最终加速为FDA和EMA等监管机构准备可提交的证据。
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AI虚拟器官仿真平台CANCHEN TECH获数千万元融资
CANCHEN TECH（璨辰科技）已从东方富海、松禾资本等投资者处完成数千万元人民币的种子轮和天使轮融资。该公司专注于开发人工智能驱动的虚拟器官仿真平台，旨在取代部分传统的动物实验，用于临床前药物评估和早期疾病筛查。其技术侧重于从分子到器官层面构建动态仿真模型，采用分层架构，强调因果关系和生物学约束而非单纯的参数数量。这种方法已带来重要的研究成果和行业合作，包括建立专门的虚拟器官训练数据集平台和临床验证场景。
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新型STST-JEPA模型推动脑电图自监督学习在脑龄预测方面的进展
研究人员开发了STST-JEPA，这是一种新颖的、专为脑电图（EEG）数据设计的自监督Transformer架构。该模型在超过47,000次脑电图会话的大型数据集上进行了预训练，旨在改进脑龄预测和其他神经学分析。STST-JEPA架构包含一个潜在预测目标和一个辅助信号重建项，以处理脑电图数据的复杂性，如跨站点变异和受试者特异性非平稳性。初步结果显示，年龄回归的平均绝对误差为3.06年，在性别分类和精神病理学回归基准测试中表现具有竞争力。
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制药维护转向由人工智能驱动的预测系统以确保合规性
现代制药制造需要一个复杂的计算机化维护管理系统（CMMS）来处理设备故障的关键性质。与其他行业不同，制药行业的设备停机可能导致批次报废、错过验证窗口以及面临 FDA 和 EMA 等监管机构的审查。先进的 CMMS 解决方案利用人工智能和机器级传感器，通过 MQTT 和 OPC UA 等协议，将维护模式从被动响应转变为预测性协调。这可以实现异常的早期检测、故障的自动记录以及直接向技术人员提供诊断解决方案，从而缩短平均修复时间并确保符合 …
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Reddit 用户寻求关于 LoRA 适配器的 EMA 应用
一位 Reddit r/MachineLearning 版块的用户正在寻求关于指数移动平均 (EMA) 技术成功应用于 LoRA (Low-Rank Adaptation) 适配器的信息。他们对 EMA 适配器充当自教师、为可训练适配器生成软标签的场景感兴趣。用户引用了一篇关于 on-policy self-distillation 的论文，该论文使用 EMA 作为教师，但涉及完全微调，并正在寻找展示这一概念与 LoRA 或类似的参数…
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研究发现：AI代理监控器因时钟校准存在缺陷
一篇新研究论文《Bistable by Construction: Wall-Clock-Calibrated State Monitors Have No Moment-Detection Regime at Agent Cadence》发布在arXiv上，指出了自主代理运行时监控器的一个关键缺陷。由Modgil和Cusumano领导的研究表明，与采样时间相比，以挂钟时间校准的监控器会表现出一种陷阱状态，导致其警报近乎恒定。这个问题…
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宁波韵升寻求香港上市；信达生物获得DMX-200授权
宁波韵升已向香港联交所提交H股发行及上市申请。另外，信达生物已与Dimerix Limited达成独家授权协议，将在大中华区、韩国及东南亚部分地区开发和商业化DMX-200。DMX-200是一种靶向CCR2的小分子抑制剂，目前正处于局灶性节段性肾小球硬化症的III期临床试验阶段，并已获得FDA和EMA的孤儿药资格认定。
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FDA 在实时人工智能临床试验方面领先制药行业
FDA 已成功实施了一个实时临床试验数据系统，能够立即审查患者安全信号。这一转变是由名为 Elsa 的人工智能助手的快速、全机构采用所推动的，该助手显著缩短了 FDA 员工的任务完成时间。这项举措以及新的人工智能治理原则，标志着生命科学监管格局正朝着持续的、数据原生的运营模式转变，促使制药行业迫切需要加速自身的人工智能整合。
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AI代理正在企业中取代传统软件
据Ema联合创始人Swati Trehan称，财富500强公司越来越多地采用AI代理来处理人力资源、IT、金融和客户服务等任务。传统的自动化方法已被证明不足以满足需求，因此公司开始同时编排多个AI模型。人力资源部门正成为企业AI采用的关键领域，这些先进的代理也在解决Excel相关挑战和视频的未来等问题。
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开源工具赋予AI完全访问制药研发数据的权限
一个名为drug-pipeline-mcp的开源项目已发布，为AI代理提供对制药研发数据的全面访问。该工具聚合了临床试验、FDA/EMA批准、安全报告、药品标签、专利到期、召回和PubMed出版物的信息。该项目旨在为AI提供对药物开发管线的深入见解，能够进行诸如“Novo Nordisk的管线中有哪些？”之类的查询。该计划已获得MIT许可，并在GitHub上可用。
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AI模型在脑肿瘤分类和分割方面取得高精度
研究人员开发了两个独立的深度学习框架，用于使用MRI扫描进行脑肿瘤分析。一个框架利用视觉Transformer（ViT-B/16）进行自动四类肿瘤分类，准确率达到99.29%，并提供关键区域的可解释热图。第二种方法UniME通过采用两阶段异构架构来解决MRI模态缺失的脑肿瘤分割问题，该架构首先建立统一表示，然后结合特定模态的编码器进行精确分割。