Forecasting novel therapeutic development in biomedical research
Diese Studie zeigt, dass ein maschinelles Lernmodell, das groß angelegte öffentliche biomedizinische Literatur, einschließlich Zitiermustern und Publikationsinhalten, analysiert, zukünftige von der FDA zugelassene Wirkstofftargets oft Jahre im Voraus präzise vorhersagen kann, häufig noch bevor klinische Studien beginnen und ohne auf verzögerte Daten aus klinischen Studien zurückzugreifen.