“Artificial Intelligence -Driven 3D Printing in Pharma: Innovations and Future Directions”
Notice bibliographique
Résumé
The technology of three-dimensional printing which was applied in a new way to a medication production facility is an extremely impactful process that is now making things like drug delivery and the medicine became personalized a reality on a scale that has never existed before. The primary objective is to produce through a low-cost method the personalized products that are very complex and created on-demand. This review will provide an analysis of many different 3D printing technologies, including the Powder Bed Fusion (PBF) methods such as the Selective Laser Sintering (SLS) and the Direct Metal Laser Sintering (DMLS), which give the ability to produce the drug delivery systems that are accurate and have the controlled release profiles. Techniques like Nozzle-based and Fused Deposition Modeling (FDM) makes it possible to extend the versatility of 3D printing to create individual dosage forms and the implants thus, tailor treatment for the patient. The synergy of artificial intelligence and 3D printing robustly enhances the pharmaceutical industry, as a well as a creation of a newfound era of innovation and precision is brought into the medical world. The text you read educates people on the ways that the combination of AI 3D printing and pharma can advance. Major steps comprise personalized pharmaceuticals and drug delivery systems, which are developed for unique patient needs, drug formulation, which has been saved by rapid prototyping, and one of the main achievements was bioprinting the tissues for regeneration and regenerative medicine. AI is the end-point of 3D printing interactions as long as it speeds up the interface and makes the process more accurate and efficient. The possible patterns denote the forward development of AI algorithms, the inevitable of the availability digital health tech, as well as the necessity for government regulation development. Regard to the future, the existing research is focused on these technologies that are to be bettered/optimized in order to give a chance for hi-tech therapeutic treatments through direct pharmaceutical solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».