Oportunidades y retos en la aplicación de la inteligencia artificial en farmacología
En esta revisión, explicamos varios modelos y procesos generales de aprendizaje automático y su papel en la ciencia farmacológica. Por lo tanto, la Oportunidades y retos en la aplicación de la inteligencia artificial en farmacología con aprendizaje profundo y aprendizaje automático podría ser relevante en la investigación farmacológica. Pharmacol. Rep, 9 de enero de 2023
La inteligencia artificial (IA) es una ciencia mecánica que puede imitar el comportamiento humano como el análisis inteligente de datos. La IA funciona con algoritmos especializados y se integra con el aprendizaje profundo y automático. Vivir en el mundo digital puede generar una gran cantidad de datos médicos todos los días. Por lo tanto, necesitamos una herramienta de evaluación automatizada y confiable que pueda tomar decisiones con mayor precisión y rapidez. El aprendizaje automático tiene el potencial de aprender, comprender y analizar los datos utilizados en los sistemas de atención médica. En los últimos años, se sabe que la IA se emplea en varios campos de la ciencia farmacéutica, especialmente en la investigación farmacológica. Ayuda en el análisis de datos de ensayos preclínicos (animales de laboratorio) y clínicos (en humanos). La IA también juega un papel importante en varios procesos, como el descubrimiento/fabricación de fármacos, diagnóstico de big data para identificación de enfermedades, tratamiento personalizado, investigación de ensayos clínicos, radioterapia, robótica quirúrgica, registros de salud electrónicos inteligentes y predicción de brotes epidémicos. Además, la IA se ha utilizado en la evaluación de biomarcadores y enfermedades. En esta revisión, explicamos varios modelos y procesos generales de aprendizaje automático y su papel en la ciencia farmacológica. Por lo tanto, la IA con aprendizaje profundo y aprendizaje automático podría ser relevante en la investigación farmacológica
Kumar, M., Nguyen, T.P.N., Kaur, J. et al. Opportunities and challenges in application of artificial intelligence in pharmacology. Pharmacol. Rep (2023). DOI: 10.1007/s43440-022-00445-1