Artificial intelligence in drug design: why a ‘one-size-fits-all’ approach remains out of reach

药品 计算机科学 人工智能 心理学 医学 药理学
作者
Rafael Lopes Almeida,Gabriella Matos Campera,Ina Pöhner,Vinícius Gonçalves Maltarollo
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Discovery [Taylor & Francis]
卷期号:20 (10): 1239-1250
标识
DOI:10.1080/17460441.2025.2543802
摘要

Despite major advancements, AI fails to reach its full potential due to issues related to data quality, model complexity, computational costs, and organizational barriers. At present, the effectiveness of any AI approach heavily depends on its application. Ultimately, while the world strives for a general-purpose AI, no method in drug discovery can yet be considered universally applicable, and rather than relying on a one-size-fits-all solution, individual trade-offs and research objectives need to be carefully aligned to harness AI's potential in drug discovery.
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