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近年来，电子医疗数据（通常称为“真实世界数据”）的生成和可访问性呈指数级增长。数据源的范围已显著扩展，涵盖了传统数据库和社交媒体、可穿戴设备和移动设备等较新的来源。信息技术的进步、计算能力的增长以及依赖生物信息学工具和/或人工智能技术的分析方法的发展，增强了利用这些数据生成真实世界证据和改进临床实践的潜力。事实上，这些创新的分析方法可以筛选和分析大量数据，从而快速生成证据。因此，人工智能在医学中的许多实际用途已被成功地研究用于图像处理、疾病诊断和预测以及药物治疗管理，从而凸显了对医疗专业人员进行这些新兴方法教育的必要性。本叙述性评论概述了人工智能在药理学领域，特别是药品上市后安全性评估领域带来的主要机遇和挑战。
用于优化效益和最小化的人工智能……
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