[ PHYSICAL AI / 01 ]

從假設到實驗

排列不確定性的優先順序,定義證據需求,並銜接人體相關驗證。

01

提出假設

由運算流程提出要研究的候選方案、機轉或介入。

輸入
模型預測與探索目標。
執行內容
記錄假設、預測脈絡與候選編號。
輸出
可追溯的假設紀錄。

↳ 評估現有證據是否足夠。

02

評估信心與不確定性

在進入研究前,決定哪些不確定性需要透過實驗釐清。

輸入
假設紀錄、既有證據與模型不確定性。
執行內容
依決策相關性排列證據缺口的優先順序。
輸出
經優先排序的驗證問題。

↳ 將缺口轉成實驗證據需求。

03

提出人體相關證據需求

將運算問題轉成實驗團隊可評估的研究需求。

輸入
驗證問題、候選條件與預期證據。
執行內容
確認指標、模型適用性、對照與資料回傳格式。
輸出
具明確範圍的實驗需求與資料交換約定。

↳ 進入流程設計與人體相關驗證。

04

人體相關驗證

以合適的人體相關模型與實驗配置執行議定研究。

輸入
實驗需求、物質與研究流程。
執行內容
準備模型、執行介入並收集指定量測。
輸出
連結執行與樣本紀錄的實驗觀察。

↳ 將量測與後續使用所需的脈絡一起整理。

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