Mokam生命科学研究所论文登载全球顶级AI学会“NeurIPS”

by Jeong Donghoon

Published 11 Dec.2025 10:13(KST)

提出全新一致性预测模型
将AI预测不确定性降至最低

Mokam生命科学研究所11日表示，近日其以“针对‘标签漂移（label shift）’优化的保序预测（conformal prediction）框架”为主题撰写的论文，已被世界最高权威的人工智能学会之一——神经信息处理系统学会（NeurIPS 2025 Reliable ML from Unreliable Data workshop）收录。

本次研究介绍了一种在人工智能（AI）基础新药开发中，通过全新的保序预测（Conformal Prediction）技术，连同AI的不确定性一并加以预测的模型。

新药开发因巨额成本和高失败率，长期以来被视为一大难题。尤其是准确预测候选物质的溶解度、效能、毒性等分子特性的过程，是决定其能否进入临床试验的关键阶段。近年来，人工智能（AI）正在加速这一过程，但当实验环境与训练数据存在差异时，预测性能下降的“分布变化（distribution shift）”问题，仍然是确保可靠性的主要障碍。此外，既有AI模型通常只给出单一数值，在不确定性极高的实验设计阶段，对决策支持存在局限。

Mokam研究所研究团队提出了针对“标签漂移（label shift）”优化的保序预测（conformal prediction）框架。该技术在无需重新训练数据的情况下，也能在考虑标签分布变化的前提下，对预测区间进行统计校正，并为每个预测值提供置信区间。

尤其是，Mokam研究所提出的这一方法，通过对AI预测不确定性进行定量呈现，缓解了新药开发中最大难题之一——实验不确定性，这一点是其主要优势。同时，该方法符合监管机构所要求的透明度和可信度标准，有望进一步加速AI在实际医药品开发流程中的应用。

Shin Hyeonjin Mokam生命科学研究所所长表示：“论文被世界一流AI学会收录，意味着本机构的研究成果得到了认可。今后Mokam生命科学研究所也将继续尽最大努力，发挥好引领AI新药开发的领军机构作用。”