研究人员开发了一个新的共形预测框架，旨在提高AI在药物发现中的可靠性，尤其是在处理标签偏移时。该方法通过用边际标签概率比加权共形分数来生成统计上严格的预测区间，即使在分子性质分布发生变化时也能进行稳健的不确定性量化。该方法旨在增强对关键分子性质（如溶解度、效力和毒性）的AI驱动预测的信任度，从而支持药物开发流程中更明智的决策，并符合监管机构对透明度的要求。 AI
影响 通过为分子性质提供稳健的不确定性量化，增强了AI在药物发现中的可靠性，支持了更好的决策和法规遵从性。
排序理由 学术论文，详细介绍了AI在药物发现中的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- artificial intelligence
- clinical trial
- Conformal prediction
- drug development
- drug discovery
- health care
- Label Shift Correction via Bidirectional Marginal Distribution Matching
- Molecular properties that influence the oral bioavailability of drug candidates
- potency
- Prediction Intervals for Class Probabilities
- solubility
- toxicity
- uncertainty quantification
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