기존 제약 데이터베이스는 경직된 사전 정의 필드를 제공합니다. Entity Enricher를 사용하면 분자 특성과 임상시험 단계부터 규제 신고 및 안전성 프로파일에 이르기까지 필요한 데이터를 정확히 정의하고, 교차 검증된 정확성을 위해 여러 AI 모델을 사용하여 보강할 수 있습니다.
제약 엔티티는 매우 복잡합니다. 하나의 화합물이 시장별로 수십 개의 브랜드명을 가질 수 있고, 여러 단계에 걸쳐 진행 중인 다수의 임상시험, 관할권마다 변화하는 규제 상태, 그리고 시판 후 감시 데이터에 따라 달라지는 안전성 프로파일을 가질 수 있습니다. 정적 데이터베이스는 금세 구식이 되며, 수작업 큐레이션은 확장성이 없습니다.
Entity Enricher를 사용하면 파이프라인에 정확히 필요한 필드를 담아내는 스키마를 정의합니다. 다중 모델 보강 엔진은 여러 LLM을 동시에 쿼리하고, 융합 계층은 불일치를 해결합니다 -- 예를 들어, 한 모델이 보고한 FDA 승인 날짜가 다른 모델과 다를 경우, 중재 시스템이 완전한 추론을 통해 가장 신뢰할 수 있는 답을 식별합니다.
아래는 의약품 화합물을 보강하기 위한 샘플 스키마입니다. AI 스키마 생성을 사용하여 샘플 JSON에서 이와 같은 스키마를 자동으로 생성하거나, 스키마 편집기에서 시각적으로 구축할 수 있습니다.
{
"name": "PharmaceuticalCompound",
"properties": {
"compound_name": { "type": "string", "is_key": true },
"inn_name": { "type": "string" },
"cas_number": { "type": "string" },
"molecular_formula": { "type": "string" },
"molecular_weight": { "type": "number" },
"mechanism_of_action": { "type": "string" },
"therapeutic_area": { "type": "string" },
"regulatory_status": {
"type": "object",
"properties": {
"fda_approval": { "type": "string" },
"ema_approval": { "type": "string" },
"first_approval_date": { "type": "string" }
}
},
"clinical_trials": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"phase": { "type": "string" },
"indication": { "type": "string" },
"status": { "type": "string" },
"nct_id": { "type": "string" }
}
}
},
"safety_profile": {
"type": "object",
"properties": {
"black_box_warning": { "type": "boolean" },
"common_adverse_effects": { "type": "array" },
"contraindications": { "type": "array" }
}
}
}
}Entity Enricher는 스키마를 전문 분야로 분할하여 각 분야에 대해 병렬 LLM 호출을 실행합니다. 이는 단일 모놀리식 프롬프트보다 더 깊고 전문화된 결과를 만들어냅니다.
| 필드 | expertise | 설명 |
|---|---|---|
| compound_name | 일반 | 시장 전반의 브랜드명 및 일반명 |
| inn_name | 일반 | 국제 일반명(WHO 지정) |
| cas_number | 화학 | Chemical Abstracts Service 등록 번호 |
| molecular_formula | 화학 | 분자식 및 구조 계열 |
| mechanism_of_action | 약리학 | 약물 표적 및 약력학적 작용 기전 |
| regulatory_status | 규제 | FDA/EMA 승인 상태 및 날짜 |
| clinical_trials | 임상 | 활성 및 완료된 시험 단계, 적응증, NCT ID |
| safety_profile | 안전성 | 블랙박스 경고, 이상반응, 금기사항 |
복합 JSON 샘플을 붙여넣거나 필드를 설명하세요. AI가 규제, 임상, 화학, 안전 데이터를 위한 전문 분야가 포함된 타입 지정 스키마를 생성합니다.
화합물 이름, CAS 번호 또는 일부 데이터를 입력하세요. 배치 모드를 사용하여 전체 약물 라이브러리를 한 번에 처리합니다.
여러 LLM이 각 화합물을 병렬로 강화합니다. 사전 분류가 강화가 시작되기 전에 엔터티 유형을 확인합니다.
모델 간 충돌이 감지되고 해결됩니다. 강화된 데이터를 JSON 또는 Excel로 내보내 제약 파이프라인에 통합하세요.
경쟁 환경 전반의 임상시험 진행 상황을 추적합니다. 화합물 이름을 시험 단계, 평가변수, 일정으로 보강합니다.
여러 관할권에 걸쳐 FDA 및 EMA 승인 상태, REMS 요건, 시판 후 이행 사항을 모니터링하세요.
약물감시 워크플로를 위해 이상반응 프로필, 블랙박스 경고, 금기사항을 집계합니다.
화합물을 특허 만료일, 독점 기간, 제네릭 진입 일정으로 보강합니다.
화합물 스키마를 정의하고, LLM 프로바이더 키를 연결하며, 몇 분 안에 구조화된 제약 인텔리전스를 확보하세요. 사전 구축된 필드 제한이 없습니다.
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