Исследователи Гарвардской медицинской школы разработали на 50% более эффективную модель ИИ TxGN для выявления кандидатов на наркотики по 17 000 редких заболеваний. Harvard Medical School researchers developed a 50% more effective AI model, TxGNN, to identify drug candidates for 17,000 rare diseases.

Исследователи Гарвардской медицинской школы создали модель ИИ под названием TxGN для выявления кандидатов на наркотики для более 17 000 редких заболеваний, многие из которых не получают лечения. Harvard Medical School researchers have created an AI model called TxGNN to identify drug candidates for over 17,000 rare diseases, many lacking treatments. Этот инновационный инструмент анализирует существующие лекарства, прогнозируя потенциальные побочные эффекты и противопоказатели, и на 50% более эффективен, чем нынешние модели. This innovative tool analyzes existing medications, predicting potential side effects and contraindications, and is 50% more effective than current models. Цель этой бесплатной программы заключается в оказании помощи специалистам-медикам в разработке новых методов лечения и устранении различий в состоянии здоровья в недостаточно защищенных условиях. Freely available, it aims to assist clinician-scientists in developing new therapies and addressing health disparities in underserved conditions.