Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Pharmazie
Rolle der künstlichen Intelligenz in der Arzneimittelsicherheit, Post-Marketing-Surveillance und Medikamentenentwicklung
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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Problemlösung mit Hilfe von symbolischer Programmierung beschäftigt. Sie hat sich zu einer Wissenschaft der Problemlösung entwickelt, die in der Wirtschaft, im Gesundheitswesen und in der Technik große Anwendung findet. Eine der wichtigsten Anwendungen von KI ist die Entwicklung von Expertensystemen. Mit dem Aufkommen von Big Data und KI werden Roboter für Ärzte immer vertrauenswürdiger, und eine große Anzahl von Institutionen setzt jetzt Roboter zusammen mit menschlicher Aufsicht ein, um Tätigkeiten auszufüh...
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Problemlösung mit Hilfe von symbolischer Programmierung beschäftigt. Sie hat sich zu einer Wissenschaft der Problemlösung entwickelt, die in der Wirtschaft, im Gesundheitswesen und in der Technik große Anwendung findet. Eine der wichtigsten Anwendungen von KI ist die Entwicklung von Expertensystemen. Mit dem Aufkommen von Big Data und KI werden Roboter für Ärzte immer vertrauenswürdiger, und eine große Anzahl von Institutionen setzt jetzt Roboter zusammen mit menschlicher Aufsicht ein, um Tätigkeiten auszuführen, die früher von Menschen erledigt wurden. Der große Vorteil der KI ist, dass sie die Zeit, die für die Medikamentenentwicklung benötigt wird, reduziert und damit die Kosten, die mit der Medikamentenentwicklung verbunden sind, verringert, die Rendite erhöht und sogar eine Kostensenkung für den Endverbraucher verursachen kann. Zukünftige Herausforderungen in Bezug auf Toxizität und Sicherheit, wie z.B. die zunehmende Polypharmazie und die Vielfalt der Patienten, bringen diese traditionellen Werkzeuge an ihre Grenzen. Massive Mengen neu verfügbarer Daten bieten die Möglichkeit, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zur Verbesserung der Arzneimittelsicherheitsforschung einzusetzen. Hier untersuchen wir die jüngsten Fortschritte bei der Anwendung auf die präklinische Arzneimittelsicherheit
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