临床药理学研究中的人工智能和机器学习
Benjamin Mayer1, Dario Kringel1, Jörn Lötsch1,2
1Medical Faculty, Institute of Clinical Pharmacology, Goethe - University, Frankfurt am Main, Germany.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在临床药理学中越来越多地使用. 这些计算方法增强了药物与人类相互作用的研究,在神经药理学,药物安全和癌症研究方面有着显著的应用.
科学领域:
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 计算生物学 计算生物学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 临床药理学研究历史上一直依赖于计算分析.
- 随着与药物相关的数据量不断增加,需要先进的分析方法.
- 整合人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为推进临床药理学提供了一个强大的途径.
研究的目的:
- 识别和总结临床药理学中使用的关键研究主题和普遍的机器学习 (ML) 方法.
- 分析使用ML/AI的临床药理学研究的出版趋势.
主要方法:
- 在PubMed数据库中搜索与临床药理学相关的出版物.
- 包括专门从事临床药理学研究所的研究,重点关注药物与人之间的相互作用.
- 从已识别的出版物中提取和总结研究主题和ML方法.
主要成果:
- 机器学习 (ML) 在674篇临床药理学出版物中被发现,在过去十年中活动显著增加.
- 利用ML/AI的主要研究领域包括COVID-19临床药理学,神经药理学,药物安全,瘤学和抗菌/抗病毒研究.
- 经常使用的ML方法包括神经网络,随机森林和支持矢量机器.
结论:
- 机器学习 (ML) 和人工智能正在成为各种临床药理学研究领域的组成部分.
- 本综述强调了该领域的特定应用和普遍的ML方法.
- 这些发现强调了人工智能和机器学习对促进我们对药物与人类相互作用的理解日益增长的影响.
更多相关视频
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
08:20Author Spotlight: AI-Driven Trypanosome Species Detection from Microscopic Images
Published on: October 27, 2023
相关概念视频
Clinical Trials
There are four phases in a clinical trial. A phase one...
Clinical Trials: Overview
Structure-Activity Relationships and Drug Design
SAR studies the intricate relationship between a drug's chemical structure and biological activity. It focuses on understanding how modifications to a drug's structure can influence...
Types of Biopharmaceutical Studies: Controlled and Non-Controlled Approaches
Non-controlled studies, commonly employed for initial exploration, lack a control group, rendering them susceptible to biases and external influences. In contrast,...
Preclinical Development: Overview
Analysis of Population Pharmacokinetic Data
