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CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol ; 9(3): 129-142, 2020 03.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-31905263

RESUMO

Artificial intelligence, in particular machine learning (ML), has emerged as a key promising pillar to overcome the high failure rate in drug development. Here, we present a primer on the ML algorithms most commonly used in drug discovery and development. We also list possible data sources, describe good practices for ML model development and validation, and share a reproducible example. A companion article will summarize applications of ML in drug discovery, drug development, and postapproval phase.


Assuntos
Inteligência Artificial/normas , Desenvolvimento de Medicamentos/métodos , Descoberta de Drogas/métodos , Aprendizado de Máquina/estatística & dados numéricos , Algoritmos , Inteligência Artificial/história , Inteligência Artificial/estatística & dados numéricos , Aprovação de Drogas/legislação & jurisprudência , História do Século XX , Humanos , Modelos Teóricos , Valor Preditivo dos Testes
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