2026-05-22 17:13:15
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消费者和工作人员每天都会接触到各种各样的化学物质。与此同时，新的化学物质也在不断被引入市场。评估所有这些物质可能对人类健康和环境造成的风险至关重要，但在实践中，这一过程复杂、耗时且成本高昂。传统的毒理学方法在这方面存在不足。人工智能为更快、更一致、更基于知识地进行化学品危害评估提供了新的可能性。
该领域的一个重要发展是所谓的大型语言模型。大型语言模型在处理现有知识方面发挥着越来越大的作用。在化学品安全评估领域，这意味着海量的科学文献、报告和监管文件能够被更快、更有针对性地获取和利用。大型语言模型可以识别相关出版物，提取核心信息，进行总结，并在不同研究之间建立联系。这有助于专家们更快地获得现有证据的完整概览，并减轻了文献检索带来的行政负担。然而，这其中也存在一些风险，例如模型产生“幻觉”的问题，这需要对大型语言模型的应用进行进一步的研究。
除了使用大型语言模型之外，还有计算机模拟模型可以根据化学结构和现有数据预测危险特性。借助机器学习技术，这些模型分析包含已知物质及其毒理学效应的大型数据集，以识别其中的模式。这些模型可以在进行广泛的实验测试之前，就提供关于致癌性、生殖毒性或环境危害性等特性的早期指示。因此，它们支持在早期阶段进行风险评估，并有助于减少动物实验和缩短研发周期。
从终点到机制
人工智能应用还使得超越单纯的毒理学终点成为可能。例如，通过使用所谓的语言处理模型来提取和总结大量关于生物过程的信息。这样，人工智能系统可以帮助理解一种物质如何在分子和细胞水平上产生作用，以及通过哪些生物途径导致有害效应。这种方法与下一代风险评估的发展方向相契合——在该评估体系中，对潜在机制的理解对于实现可靠且面向未来的风险评估变得越来越重要。
来自荷兰应用科学研究组织的实用工具
在荷兰应用科学研究组织内部，这些人工智能的发展正在转化为具体的实际应用工具。例如，“物质信息系统”帮助专业人士快速获取关于物质的清晰且最新的信息，包括物理化学性质、法规要求和健康风险等。此外，该组织还在开发一种替代品筛选工具，可用于寻找具有相似物理化学性质但可能健康风险等级更低的物质。通过系统性地比较不同物质的风险和适用性，该工具有助于在功能不受影响的前提下做出明智的选择以寻找更安全的替代品。
人工智能作为专业知识的补充
人工智能的应用正在改变化学品危害评估的执行方式，但它并不会取代人类的专业知识。恰恰相反：通过自动化常规任务并加速复杂分析过程，（专家们）反而获得了更多空间来专注于解释、权衡和决策工作。因此，（可以说）人工智能在一个更广泛的评估框架内充当了一个强大的工具，（它）有助于实现更高效、更透明且更稳健的化学品安全管理方法。（如需了解更多信息），荷兰应用科学研究组织的毒理学家伯妮丝·斯考尔滕博士将在2026年世界工业技术与科学博览会上发表题为“人工智能在化学品危害评估中的应用”的演讲。（敬请关注）活动日程并报名参加（相关活动）。
下届展会时间：2026年09月22号~09月25号
展会地点：荷兰 乌特勒支
展会行业：化工
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