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人工智能 (AI) 工具具有巨大的潜力，可以增强药物警戒活动。药物警戒专家不必是人工智能专家，但他们应该对人工智能有足够的了解，以探索与人工智能专家合作的可能性。人工智能的现代概念可以追溯到艾伦·图灵的工作，尤其是他在 20 世纪 40 年代末和 50 年代初发表的关于“模仿游戏”的论文。如今，人工智能的范围包括计算技能，包括数学证明的制定；视觉感知，包括面部识别和虚拟现实；专家系统的决策；语言的各个方面，如语言处理、语音识别、创意创作和翻译；以及这些的组合，例如在自动驾驶汽车中。机器可以被编程为具有学习能力，使用模仿人脑认知活动的神经网络，从而实现深度结构学习。人工智能的局限性包括语言困难，这是由于需要理解上下文和解释歧义而产生的，这尤其影响翻译，以及数据库的不足，需要仔细准备和管理。新技术可能会因意外故障而导致无法预见的困难。相关术语和概念包括不同类型的机器学习、神经网络、自然语言编程、本体论和专家系统。人工智能工具在药物警戒中的应用进展缓慢。机器学习与自然语言处理和数据挖掘相结合，用于研究电子健康记录、索赔数据库和社交媒体等数据库中的药物不良反应，有可能增强已知不良反应和反应的表征并检测新信号。
人工智能在药物警戒中的应用：
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