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FDA Adverse Event Reporting System
FDA Adverse Event Reporting System
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新指标提升LLM在药物安全报告中的因果关系评估能力
研究人员开发了一种新颖的方法来优化大型语言模型（LLMs）在药物警戒中进行因果关系评估，旨在提高识别不良药物事件的准确性。一项利用OpenAI的GPT-5.2模型和美国FDA不良事件报告系统（FAERS）的研究表明，一个特定的指标——熵加权一致性和余弦相似度得分（EWACS）——可以指导贝叶斯优化，显著提高LLM与专家的一致性。虽然温度优化并未显示出普遍效果，但针对具体案例的温度调整产生了有意义的改进，这为实现更可靠的AI辅助药物警戒指明了方向。
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开源工具赋予AI完全访问制药研发数据的权限
一个名为drug-pipeline-mcp的开源项目已发布，为AI代理提供对制药研发数据的全面访问。该工具聚合了临床试验、FDA/EMA批准、安全报告、药品标签、专利到期、召回和PubMed出版物的信息。该项目旨在为AI提供对药物开发管线的深入见解，能够进行诸如“Novo Nordisk的管线中有哪些？”之类的查询。该计划已获得MIT许可，并在GitHub上可用。