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1.
CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol ; 9(3): 129-142, 2020 03.
Artículo en Inglés | MEDLINE | ID: mdl-31905263

RESUMEN

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.


Asunto(s)
Inteligencia Artificial/normas , Desarrollo de Medicamentos/métodos , Descubrimiento de Drogas/métodos , Aprendizaje Automático/estadística & datos numéricos , Algoritmos , Inteligencia Artificial/historia , Inteligencia Artificial/estadística & datos numéricos , Aprobación de Drogas/legislación & jurisprudencia , Historia del Siglo XX , Humanos , Modelos Teóricos , Valor Predictivo de las Pruebas
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