Intriguing of pharmaceutical product development processes with the help of artificial intelligence and deep/machine learning or artificial neural network

人工神经网络 人工智能 机器学习 计算机科学 过程(计算) 深度学习 新产品开发 设计质量 产品(数学) 数学 几何学 营销 业务 操作系统
作者
Naitik Jariwala,Chandra Lekha Putta,Ketki Gatade,Manasi Umarji,Syed Nazrin Ruhina Rahman,Datta Maroti Pawde,Amoolya Sree,Atul Sayaji Kamble,Abhinab Goswami,Payel Chakraborty,Tamilvanan Shunmugaperumal
出处
期刊:Journal of Drug Delivery Science and Technology [Elsevier BV]
卷期号:87: 104751-104751 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.jddst.2023.104751
摘要

The objectives of current review are (1) to provide a historical overview of artificial intelligence and deep/machine learning (AI & D/ML) or Artificial Neural Network (ANN) (2) to update the financial dealings of pharma companies related to the application of AI & D/ML or ANN in drug discovery and development processes and (3) to showcase the application of AI & D/ML or ANN concept for optimization of analytical method conditions and formula of the dosage form. The optimization of analytical method conditions and formula of dosage form started with the employment of linear model such as design of experiment followed by non-linear model like AI & D/ML or ANN. Such type of linear and non-linear models blending in optimization processes nevertheless helped to suitably identify the influence of critical process parameters or critical material attributes on critical quality attributes. However, much of integration and understandable interpretation between the available data arised from clinical trials and the prevalence/progression of pandemic/endemic infections could potentially be ambitioned through the application of AI & D/ML or ANN.
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