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比较我的智能机器vsBenevolentAI

客户评价的质量我的智能机器使用以下成功的产品指标。

概述

我的智能机器的标志

我的智能机器是8岁,位于加拿大。

我的智能机器发展平台作为一种服务来帮助生物学家使用人工智能(AI)分析基因组数据。这个平台找到合适的算法来分析用户的数据并生成文本的分析方法。它成立于2016年,总部设在蒙特利尔,加拿大。

BenevolentAI标志

BenevolentAI是11岁,总部设在卢森堡。

BenevolentAI (AMS:白)创建和应用人工智能(AI)和机器学习来更新药物发现和开发的方式。公司集技术在药物发现过程的每一步假设一代晚期临床开发。公司成立于2013年,总部设在卢森堡,卢森堡。

成立一年

2013年

国家

卢森堡

演示视频

我的智能机器没有提交他们的演示在他们的分析师简报

工作我的智能机器吗?

BenevolentAI没有提交他们的演示在他们的分析师简报

工作BenevolentAI吗?

领导

以便加缪(创始人,首席技术官)

看到所有5

迈克尔·布伦南(创始人)

看到所有5

资金

我的智能机器4/15/2021去年筹集了3.99美元。

阶段

一个系列
反向收购

总了

6.67美元
345.55美元

最新估值

0000年

投资者

奥德赛公司收购,科技国家Fintech

看到所有5投资者

产品

为什么我的智能机器垮掉的一代BenevolentAI

    为什么BenevolentAI垮掉的一代我的智能机器

      好处

      • 支持降低药物研发成本
      • 使客户更好地评估其资产的市场价值和可行性的临床试验(可用性临床试验的患者)
      • 支持减少药物开发的时间
      • 图形平台的健壮性和复杂性和知识
      • 效率和减少时间确定和提出新靶点到诊所
      • 能够识别新颖的高质量的目标

      产品

      • SaaS平台

        独立平台包括访问16000名患者队列,科学文献的见解和上面提到的3个解决方案:PopSeg,目标,在肿瘤学和immuno-oncology Biomark。

      查看所有产品

      • 目标ID协作

        描述:最大化的机会找到新颖的疾病领域的药物靶点,处理我们的跨职能团队的专业技术人员,数据科学家和药物发现的科学家

      查看所有产品

      客户

      我的智能机器适用于2已知的公司。

      BenevolentAI适用于1已知的公司。

      已知的伙伴

      生物制药:PharmaEngine公司,麦吉尔大学健康中心的研究机构

      阿斯利康

      为什么他们购买

      我的智能机器没有提交他们的引用在他们的分析师简报

      工作我的智能机器吗?

      在阿斯利康我们的目标是针对潜在疾病司机特发性肺纤维化(IPF)阻止纤维化,促进组织再生,使IPF患者生活没有限制。我们正在与BenevolentAI合作使我们利用世界上可用的科学文献和我们在房子的实验中,所有聚集在一起通过机器学习识别先前未被发现的链接。我很自豪,这种合作了第一个人工智能驱动IPF目标阿斯利康的组合。

      看到所有1引用

      新闻与分析

      我的智能机器在我们的研究已经提到了吗1时间

      BenevolentAI在我们的研究已经提到了吗6

      专家集合

      C

      临床试验技术

      341件

      公司开发的产品和服务来简化药物研发,药物发现、临床前测试和临床试验。

      一个

      人工智能

      10655件

      这个集合包括创业卖AI SaaS,使用人工智能算法开发自己的核心产品,这些发展中硬件支持人工智能工作负载。

      一个

      人工智能

      10655件

      这个集合包括创业卖AI SaaS,使用人工智能算法开发自己的核心产品,这些发展中硬件支持人工智能工作负载。

      D

      数字医疗

      10530件

      数字健康收藏品包括供应商开发软件、平台、传感器和机器人硬件,在医疗健康数据基础设施和tech-enabled服务。列表中不包括制药/生物制药、测序仪器,基因编辑和辅助技术。

      市场

      ESP排名位置供应商基于他们的资源和执行。

      我的智能机器是一个领袖在生物医学自然语言处理(NLP)

      生物医学自然语言处理(NLP)

      生物医学的自然语言处理(NLP)市场拥有巨大的意义不同的涉众在卫生保健和生命科学。它利用先进的算法和语言模型提取和分析信息等大量的生物医学文本数据的科学文献,电子健康记录,临床试验报告。通过利用生物医学NLP的解决方案,研究人员,临床医师,和制药公司可以获得可行的见解,发现隐藏的模式,开启知识埋在非结构化数据。这些应用程序启用更高效的文学评论,改善临床决策,流线型的药物发现过程,和增强的药物警戒。

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