Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Drug Design Using Machine Learning
GYÓGYSZERTERVEZÉS GÉPI TANULÁSSAL
A gépi tanulási algoritmusok alkalmazása a gyógyszerkutatásban az elmúlt években felgyorsult, és ez a könyv alapos áttekintést nyújt a még mindig fejlődő területről.
A könyv célja, hogy több olyan fejezetet foglaljon össze, amelyek áttekintésként funkcionálnak a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia gyógyszerfejlesztésben alkalmazott alkalmazásáról. Az első fejezetek a gyógyszer-célpont kölcsönhatásokat tárgyalják a gépi tanulás segítségével a gyógyszeradagolás, az egészségügyi ellátás és az orvosi rendszerek javítása érdekében. A további fejezetek a gyógyszerek gépi tanulással történő újrafelhasználásával, a gyógyszertervezéssel kapcsolatos témákat is tárgyalják, és végül a többszörös vagy összetett betegségben szenvedő betegek számára felírt gyógyszerkombinációkat tárgyalják.
Ez a kiváló áttekintés.
⬤ A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia alkalmazásainak széleskörű összefoglalóját nyújtja a gyógyszerek fejlesztéséhez;
⬤ Kifejti a molekuláris felismerés felhasználását a gyógyszerfejlesztésben különböző matematikai modelleken keresztül;
⬤ Kiemeli a klasszikus, valamint a gépi tanuláson alapuló megközelítéseket a célpont-gyógyszer kölcsönhatások tanulmányozására a gyógyszerkutatás területén;
⬤ Feltárja a gyógyszerek hatékonyságának és toxicitásának előrejelzésére szolgáló számítógéppel támogatott technikákat.
Közönség
A könyv hasznos lesz az informatikai szakemberek, gyógyszeripari dolgozók, mérnökök, egyetemi kutatók, orvosok és laboratóriumi dolgozók számára, akik élénk érdeklődést mutatnak a gyógyszerfejlesztésben alkalmazott gépi tanulás és mesterséges intelligencia megközelítések iránt.
