Kumar, Mandeep et al. «Oportunidades y desafíos en la aplicación de la inteligencia artificial en farmacología». Informes farmacológicos : PR vol. 75,1 (2023): 3-18. DOI: 10.1007/S43440-022-00445-1
Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Miembro Correspondiente Nacional, ANM puesto 16. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 01/03/2022
Resumen
La inteligencia artificial (IA) es una ciencia artificial 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 salud. En los últimos años, se sabe que la IA se emplea en diversos 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 desempeña un papel importante en diversos procesos, como el descubrimiento / fabricación de fármacos, el diagnóstico de big data para la identificación de enfermedades, el tratamiento personalizado, la investigación de ensayos clínicos, la radioterapia, la robótica quirúrgica, los registros electrónicos de salud inteligentes y la 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 el aprendizaje automático podrían ser relevantes en la investigación farmacológica.