Umělé neuronové sítě (ANN) jsou spolu s genetickými algoritmy jednou z mnoha metod řazených do skupiny metod umělé inteligence. Jejich aplikací na farmaceutická data je možné získat informace o vnitřní struktuře těchto dat, vytvořit model (tzv. adaptovat umělou neuronovou síť), či v některých případech extrahovat pravidla, na jejichž základě jsou data uspořádána. S pomocí adaptované ANN je dokonce možné predikovat tato data i pro látky, které nebyly použity v adaptační fázi. ANN mají obrovský potenciál ve farmaceutickém výzkumu, interpretaci analytických, farmakokinetických či toxikologických dat.

Artificial neural networks (ANN) and genetic algorithms are one group of methods called artificial intelligence. The application of ANN on pharmaceutical data can lead to an understanding of the inner structure of data and a possibility to build a model (adaptation). In addition, for certain cases it is possible to extract rules from data. The adapted ANN is prepared for the prediction of properties of compounds which were not used in the adaptation phase. The applications of ANN have great potential in pharmaceutical industry and in the interpretation of analytical, pharmacokinetic or toxicological data.

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita Agronomická fakulta Brno

Methods of artificial intelligence: a new trend in pharmacy

Metody umělé inteligence: nový trend ve farmacii = Methods of artificial intelligence: a new trend in pharmacy /

Lit. 34