Deep Intelligent Pharma gọi vốn thành công 60 triệu USD trong vòng tài trợ mới

Deep Intelligent Pharma hoàn tất vòng gọi vốn 60 triệu USD

Deep Intelligent Pharma (DIP), công ty kỳ lân trong lĩnh vực khám phá thuốc dựa trên AI, vừa kết thúc vòng gọi vốn 60 triệu USD. Các nhà đầu tư mới bao gồm Trustbridge Capital, Jinyi Capital và Cathay Capital, trong khi các cổ đông hiện hữu như CDH Benevolent Fund và New Ding Capital tiếp tục tăng tỷ lệ sở hữu. Index Capital tiếp tục đóng vai trò cố vấn tài chính độc quyền cho thương vụ này.

Nguồn vốn mới được DIP sử dụng chủ yếu để nâng cấp hệ thống công nghệ lõi, củng cố nền tảng phát triển AI trong lĩnh vực dược phẩm.

Lịch sử gọi vốn và vị thế trên thị trường

Trước đó vào tháng 12 năm ngoái, DIP đã hoàn tất vòng gọi vốn Series D trị giá 50 triệu USD. Tổng cộng trong chưa đầy hai tháng, công ty đã huy động được hơn 100 triệu USD, thể hiện sự tin tưởng lớn từ thị trường và các nhà đầu tư.

Giải pháp AI toàn diện trong nghiên cứu và thử nghiệm thuốc

Khác với nhiều công ty dược hiện nay chỉ ứng dụng AI ở giai đoạn tiền lâm sàng do hạn chế kỹ thuật, DIP cung cấp giải pháp toàn diện

• Nghiên cứu tiền lâm sàng
• Trình duyệt phê duyệt quy định
• Thử nghiệm lâm sàng
• Nghiên cứu hậu tiếp thị

Theo DIP, các giao thức thử nghiệm lâm sàng do AI của hãng tự tạo đã đạt kỷ lục “không cần chỉnh sửa,” vượt qua vòng đánh giá quy định ngay lần đầu tiên gửi hồ sơ.

Đột phá trong kiến trúc công nghệ nền tảng

Thay vì tập trung thay thế từng chức năng AI riêng lẻ trong quy trình phát triển thuốc, DIP đề xuất khái niệm “một neuron điện tử đơn lẻ không hiệu quả”. Dựa trên những hiểu biết sâu sắc về khoa học thần kinh, công ty huấn luyện AI thành đội ngũ nhà khoa học số tự trị có nhận thức chuyên môn.

Với “bộ não sinh học” phân tán và tự tiến hóa, DIP xây dựng một cụm các đại lý AI tự chủ có khả năng hoàn thành toàn bộ quy trình thử nghiệm lâm sàng một cách chính xác và hiệu quả.

Quy trình thử nghiệm lâm sàng truyền thống được tái cấu trúc

Thử nghiệm lâm sàng truyền thống gồm nhiều giai đoạn phức tạp như trình duyệt quy định, thiết kế thử nghiệm, vận hành và quản lý dữ liệu. DIP tái cấu trúc thành “bộ não sinh học” với hàng chục nghìn đại lý nguyên tử chính xác cao, gồm:

• Đại lý Protocol: thiết kế cấp cao
• Đại lý Thống kê: phân tích lượng tử nâng cao
• Đại lý Quy định: đảm bảo tuân thủ quy định

Hoạt động liên tục với hiệu suất cao

Trong các nhiệm vụ thực tế, bộ não sinh học vận hành qua các vòng lặp liên tục bao gồm giả thuyết – xác minh – phản ánh – hiệu chỉnh trên các công việc chi tiết, đạt hiệu quả tương đương chuyên gia hàng đầu con người.

DIP báo cáo hệ thống đạt độ chính xác hơn 99% trong thuật ngữ y khoa, với các đại lý phối hợp linh hoạt thông qua các kết nối mạng thích ứng.

Tính năng xác minh thiết kế và thực thi hai chiều

Đại lý Lập kế hoạch và Đại lý Xác nhận thực hiện quy trình “xác minh hai chiều lập kế hoạch – thực thi” độc quyền, kiểm tra chéo thiết kế và thi hành để loại bỏ sai sót logic ngay từ đầu, đảm bảo nghiêm ngặt khoa học và tính khả thi thực tiễn.

Khả năng tự nhận thức và tự cải tiến

Nền tảng của DIP mô phỏng quá trình nhận thức con người khi thực hiện nhiệm vụ, cho phép tự phản hồi, học hỏi và cải tiến liên tục.

Dựa trên thiết kế lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh, hệ thống tự động kích hoạt các cơ chế phản chiếu như:

• Phân tích nguyên nhân gốc rễ (phân biệt thiếu sót kiến thức và lỗi logic)
• Khả năng truy vết (xác định đại lý hoặc điểm quyết định cụ thể)
• Tự viết lại (tự điều chỉnh, phân hóa hoặc tái cấu trúc đại lý)

Điều này đồng nghĩa hệ thống không ngừng tự hiệu chỉnh và tối ưu theo thời gian sử dụng.

Giải pháp bảo đảm độ tin cậy cho ứng dụng y tế

Để hạn chế rủi ro sự cố “ảo giác AI” trong các tình huống y tế quan trọng, DIP xây dựng hệ thống bảo vệ bốn lớp bao gồm đào tạo, suy luận, kiểm tra chéo và hậu xử lý.

Dữ liệu công ty cho thấy phương pháp này nâng cao hiệu suất AI lên độ chính xác công nghiệp 99,9%, giảm đáng kể các lỗi do “ảo giác” gây ra.

Tính năng mô phỏng thử nghiệm lâm sàng thực tế

Phát triển trên nền tảng hiện tại, DIP ra mắt tính năng mới gọi là Protocol Rehearsal (Diễn tập Giao thức). Trước khi tuyển chọn bệnh nhân thực, hệ thống thực hiện “thử nghiệm lâm sàng ảo” sử dụng AI mô phỏng các kết quả tiềm năng trong thực tế.

Tính năng này giúp dự đoán chính xác tốc độ tuyển chọn, nguy cơ bỏ thi và các nút thắt tài nguyên. Qua đó, thúc đẩy nhanh hơn việc áp dụng AI trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng trên người và chuyển đổi ngành phát triển thuốc từ lao động thủ công sang quy trình tự chủ thông minh.

Nguồn: 36Kr