Forecasting novel therapeutic development in biomedical research
Cette étude démontre qu'un modèle d'apprentissage automatique analysant la littérature biomédicale publique à grande échelle, incluant les schémas de citation et le contenu des publications, peut prédire avec précision les futures cibles de médicaments approuvées par la FDA des années à l'avance, souvent avant le début des essais cliniques, sans s'appuyer sur des données d'essais cliniques tardives.