人工智能和数据科学在纳米粒子开发中的作用:一篇综述

科学领域:

• 制药纳米技术 制药纳米技术
• 数据科学数据科学数据科学
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经通过先进的预测能力改变了各种领域.
• 药物纳米技术中ML的应用,特别是聚合物药物载入纳米粒子,落后于其他行业.
• 这一领域现有的ML研究存在方法和数据解释缺陷.

研究的目的:

• 对生产聚合物药物载荷纳米粒子的当前数据科学方法进行审查.
• 在制药纳米技术中识别现有的ML研究中的缺陷.
• 为未来的ML应用在这个领域提出改进建议.

主要方法:

• 对现有机器学习研究的分析集中在聚合物药物载荷纳米粒子生产上.
• 评估数据科学实践,包括交叉验证,数据平衡和模型选择.
• 从数据科学角度进行多学科审查.

主要成果:

• 在合格的ML研究中发现了重要的方法和数据解释缺陷.
• 常见的问题包括对交叉验证,数据平衡和测试替代模型的不充分实施.
• 设计精良的实验数量有限,阻碍了探索ML的全部潜力.

结论:

• 改进的研究设计和坚持严格的数据科学实践对于在制药纳米技术中推进ML至关重要.
• 需要有足够实验数据的精心策划的研究来克服目前的局限性.
• 实施推的数据科学分析步骤将使ML能够有效地用于纳米粒子开发.