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人工智能（AI）已成为一种有力的工具，可以利用拟人化知识，并为复杂的挑战提供了快速的解决方案。AI技术和机器学习的显着进步在乌干达的药物发现，配方和药物剂型的测试中提供了变革的机会。研究人员可以通过利用分析包括基因组学和蛋白质组学在内的广泛生物学数据的AI算法来识别与疾病相关的靶标，并通过利用AI算法来预测其与潜在药物候选者的相互作用。这使得一种更有效，更有针对性的药物发现方法，从而增加了在乌干达成功批准药物批准的可能性。此外，AI可以通过优化乌干达制药行业的研发过程来促进发展成本。机器学习算法有助于实验设计，并可以预测乌干达药物候选药物的药代动力学和毒性。此能力可以优先考虑和优化铅化合物，从而减少了乌干达进行广泛且昂贵的动物测试的需求。个性化医学方法可以通过AI算法来促进，该算法分析现实世界中的患者数据，从而导致更有效的治疗结果并改善乌干达的患者依从性。这篇全面的评论探讨了AI在药物发现，药物递送剂型设计，过程优化，测试和药代动力学/药物学（PK/PD）研究中的广泛应用。本评论概述了乌干达制药技术中使用的各种基于AI的方法，从而强调了它们的收益和缺点。尽管如此，在制药行业对AI的持续投资和探索为增强乌干达药物开发过程和患者护理提供了令人兴奋的前景。
乌干达制药技术和药物输送设计中的人工智能
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