HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0  သည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ အဆုံးမှတ်ဒီဇိုင်းနှင့် အမျိုးအစားများ ဖြတ်ကျော်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် AI-assisted dataset curation ကို အသုံးပြုပါသည်။

Boston/Suzhou၊ တရုတ်၊ ဇူလိုင် 12၊ 2026 /PRNewswire/ -- HKeyBio သည် HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 ကို တည်ဆောက်နေပါသည်။ ၎င်း၏ AI-Assisted Autoimmune Model Data Atlas ကို အတွင်းပိုင်းစွမ်းဆောင်ရည်တည်ဆောက်မှု ပဏာမခြေလှမ်းသည် AI-assisted dataset curation၊ standardization နှင့် retrieval ကိုအသုံးပြု၍ vivo pharmacodynamics၊ pathology၊ immune endpoints၊ PK/PD၊ NHP တုံ့ပြန်မှုများနှင့် ဘာသာပြန်သည့် endpoints များတွင် HKeyBio ၏ စုဆောင်းထားသောအတွေ့အကြုံများကို စုစည်းထားသည်။

HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 ကို တစ်ချက်ကြည့်လိုက်ပါ။

၎င်းမှာ အဘယ်နည်း-  HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 သည် AI-assisted dataset curation မှပံ့ပိုးထားသော HKeyBio ၏အတွင်းပိုင်း autoimmune translational data-atlas စွမ်းရည်ဖြစ်သည်။

ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းထားသော ပြဿနာ-  ၎င်းသည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ အဆုံးမှတ်တည်ငြိမ်မှု၊ အပြုသဘောဆောင်သော ထိန်းချုပ်မှုတုံ့ပြန်မှုအပိုင်းအခြားများနှင့် အမျိုးအစားများ ဖြတ်ကျော်ခြင်းဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံကို စံသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်။

အသုံးပြုမှုကိစ္စများ-  ပဏာမခြေလှမ်းသည် လေ့လာမှုဒီဇိုင်း၊ မော်ဒယ်အကြံပြုချက်၊ အဆုံးမှတ်ရွေးချယ်မှု၊ N-အရွယ်အစားစီစဉ်မှု၊ လုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာပစ္စည်းများနှင့် အနာဂတ် AI-အကူအညီပေးထားသော ကြိုတင်လက်တွေ့သုတေသနကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

HKeyBio စွမ်းရည်လင့်ခ်-  atlas သည် HKeyBio ၏ 50+ NHP autoimmune နှင့် allergy မော်ဒယ်များ၊ 500+ autoimmune နှင့် allergy animal model နှင့် 500+ autoimmune IND applications များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အတွေ့အကြုံကို တည်ဆောက်ထားသည်။

တန်ဖိုးသည် သမိုင်းစံပြတုံ့ပြန်မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုတွင် တည်ရှိသည်။

autoimmune နှင့် မတည့်သောရောဂါ သုတေသနတွင်၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုသည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ရရှိနိုင်မှုအပေါ်သာမက အခြေခံအမူအကျင့်၊ အပြုသဘောဆောင်သောထိန်းချုပ်မှုတုံ့ပြန်မှုအပိုင်းအခြား၊ အဆုံးမှတ်ပြောင်းလဲနိုင်မှု၊ ရောဂါဗေဒဘာသာပြန်ဆိုချက်၊ biomarker ပေါင်းစပ်မှုများနှင့် မျိုးစိတ်ကူးစပ်သောဘာသာပြန်သည့်အကြောင်းအရာအပေါ်လည်း မူတည်ပါသည်။

HKEY-AI4AI-Atlas™ 1.0 ကို ရှင်းလင်းသော ဒေတာဘောင်များဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။

1. သတ်မှတ်ချက်ပြည့်မီသော ဒေတာနယ်ပယ်

HKeyBio ပိုင်ဆိုင်သော မော်ဒယ်အတည်ပြုချက်ဒေတာ၊ အတွင်းပိုင်းနည်းစနစ်ဒေတာ၊ အများသူငှာရရှိနိုင်သော စာပေမှရရှိသည့်ဒေတာ၊ လုပ်ပိုင်ခွင့်နှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသောဒေတာ၊ အပြုသဘောဆောင်သော ထိန်းချုပ်မှုယန္တရားများနှင့် မော်ဒယ်အခြေခံဒေတာတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။

2. ဒေတာနယ်ပယ်ကို ဖယ်ထုတ်ထားသည်။

လျှို့ဝှက်အသုံးပြုသူ ပရောဂျက်ကြမ်းဒေတာ၊ ခွင့်ပြုချက်မရှိသော သုံးစွဲသူ ဆေးဝါးရလဒ်များ၊ ဖော်ထုတ်နိုင်သော သုံးစွဲသူ ပရောဂျက်အချက်အလက်၊ ဖောက်သည်ပိုက်လိုင်းများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည့် ဒေတာ၊ သို့မဟုတ် AI ဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုအတွက် အတည်မပြုနိုင်သော ဒေတာများ ပါဝင်မည်မဟုတ်ပါ။

3. AI-assisted dataset curation၊ စံသတ်မှတ်ထားသော ပုံစံများနှင့် အမှတ်ပေးခြင်း

လူသား၏ပြန်လည်သုံးသပ်မှုအရ AI သည် ကွင်းဆင်းထုတ်ယူမှု၊ ဝေါဟာရမြေပုံဆွဲခြင်း၊ မော်ဒယ်ပစ္စည်းများတစ်လျှောက် ပဏာမအညွှန်းတပ်ခြင်းတို့ကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ စံသတ်မှတ်ထားသော ဒေတာအတွဲများသည် ရောဂါဧရိယာ၊ မော်ဒယ်အမည်၊ မျိုးစိတ်များ၊ နိဂုံးချုပ်နည်း၊ လေ့လာမှုကြာချိန်၊ အကြံပြုထားသော အဖွဲ့အရွယ်အစား၊ အပြုသဘောဆောင်သော ထိန်းချုပ်မှု၊ ပင်မအဆုံးမှတ်၊ အလယ်တန်းအဆုံးမှတ်၊ ရောဂါဗေဒအဆုံးမှတ်၊ PK/PD ဖြစ်နိုင်ခြေ၊ ဘာသာပြန်ဆိုမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုနှင့် အကောင်းဆုံးအသုံးပြုမှု အခြေအနေတို့ကို လွှမ်းခြုံနိုင်ပါသည်။

atlas သည် အနာဂတ်စျေးကွက်ရှာဖွေနိုင်သော အသိပညာပိုင်ဆိုင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။

ပြင်ပတွင်၊ atlas သည် ဒေတာအကြမ်းကို ထုတ်ဖော်မည်မဟုတ်သော်လည်း ရွေးချယ်ထားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို အဖြူရောင်စာရွက်များ၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ရေးလမ်းညွှန်များ၊ LinkedIn အကြောင်းအရာ၊ webinars၊ ဝဘ်ဆိုဒ် modules၊ BD ပစ္စည်းများနှင့် WeChat ဆောင်းပါးစီးရီးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားနိုင်ပါသည်။

'ရေရှည်တန်ဖိုးသည် တစ်ဦးချင်း မော်ဒယ်များတွင်သာမက သမိုင်းဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုပုံစံများ၊ အဆုံးမှတ်တည်ငြိမ်မှု၊ ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် အဆိုပါမော်ဒယ်များ၏ နောက်ကွယ်ရှိ biomarker အတွေ့အကြုံများပါရှိသည်' ဟု HKeyBio မှ ဘာသာပြန်ဆေးပညာအကြီးအကဲက ပြောကြားခဲ့သည်။

HKeyBio အကြောင်း

HKeyBio သည် vivo pharmacodynamic ဝန်ဆောင်မှုများတွင် လုပ်ငန်းစဉ်အပြည့်အစုံကို ပံ့ပိုးပေးသည့် autoimmune နှင့် ဓါတ်မတည့်သောရောဂါများတွင် အထူးပြုထားသော preclinical CRO တစ်ခုဖြစ်သည်။ HKeyBio သည် autoimmune ရောဂါစံပြကျွမ်းကျင်သူအဖြစ် ရပ်တည်ထားပြီး၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း၊ vivo ထိရောက်မှုအကဲဖြတ်ခြင်း၊ biomarker ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ရောဂါဗေဒနှင့် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းများတွင် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ပိုမိုသိရှိလိုပါက၊ ဆက်သွယ်ရန်-

ဝဘ်ဆိုဒ်- www.hkeybio.com

အီးမေးလ်- tech@hkeybio.com

အရင်းအမြစ်မှတ်စု- 2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လအထိ HKeyBio မှ ပံ့ပိုးပေးသော ကုမ္ပဏီအချက်အလက်။