Adapting artificial intelligence into the evolution of pharmaceutical sciences and publishing: Technological darwinism
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the application of Artificial Intelligence (AI) in pharmaceutical research and development, particularly in the use of language models such as Chat Generative Pre-Trained Transformer (GPT). The evolution of technology and scientific publishing is discussed, highlighting the need for adaptability and change. The advancements in pharmaceutical science over the years are outlined, including the contribution of techniques such as combinatorial chemistry and pharmacogenomics. The potential benefits of AI models in pharmaceutical research and development are explored, such as assisting in literature reviews, data analysis, modeling, and interpretation, as well as aiding in the drug discovery and development processes. However, the limitations and potential biases of these tools are also recognized, and the importance of using them appropriately and in conjunction with human expertise and critical thinking is emphasized. The article also discusses the need for pharmaceutical researchers and practitioners to carefully evaluate the output of AI models, checking for accuracy and potential biases, and to incorporate this information into their published work thoughtfully. Guidelines and policies regarding the use of AI models in scientific publications are suggested, highlighting the importance of rigor and transparency in research. Authors are encouraged to stay up-to-date with current research and guidelines and collaborate closely with journal editors and reviewers to ensure appropriate and transparent use of AI models. The article concludes with a reflection on the ongoing evolution of technology and the need for researchers to stay updated with the latest advancements and best practices to succeed. The importance of adaptability and change is highlighted, and Charles Darwin's theory of evolution and natural selection is used to emphasize the relevance of this concept in the context of AI and pharmaceutical research. Overall, the article presents a thought-provoking and informative discussion of the potential benefits and limitations of AI language models in pharmaceutical research and development and the need for appropriate and effective use of these tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».