设计了一个基于患者和药物特征的全面药物推荐系统，将数据从多个数据库中整合为一个患者和药物信息的数据集，其中使用了人工智能模型、自然语言处理方法和推荐系统算法进行数据建模，通过药物相互作用、患者条件和药物特征生成了基于矩阵分解的模型，构建了基于规则的知识库系统。

Dec, 2022

本研究评估了集成在 CPOE/ EMR 系统中的警报系统对肾脏清除药物剂量控制的诊断表现，并将生成的警报与日常药师实践进行比较，结果显示使用警报系统会有助于提高药物处方安全。

May, 2013

为了辅助临床医生在患者护理中做出更好、更准确的诊断和治疗决策，设计了一个原始且混合的决策支持系统来识别药物与草药的相互作用。

Jun, 2023

设计一种名为 ABiMed 的创新临床决策支持系统用于药物审核与多药并用管理，结合指南实施与可视化呈现知识，为管理多药并用带来了希望。

Dec, 2023

法国国家警察采用药物样本比对过程来识别药物分销网络，本文介绍了一种获取、规范和指定专家知识以改进当前流程的方法，采用本体论和逻辑规则来建模潜在知识，该方法的不同步骤可在其他应用领域中重复使用，取得的结果具有可解释性，可被不同领域的专家使用。

Jul, 2024

该研究提出了一种神经网络架构，利用多药副作用类型和药物分子结构，采用共同注意机制，对药物组合进行机器学习，以便预测药物之间的相互作用和潜在的副作用。

May, 2019

通过 DrugCLIP 方法和基于真实世界临床试验记录的数据集，本研究验证了药物重复利用和基于机器学习方法的新药研发的有效性。

Jul, 2024

医院信息系统的处方辅助软件已经成为医疗机构必不可少的一部分，但是这种系统使医生花费更多时间在电脑输入信息而不是提供医疗服务。本论文介绍了一种自然语言界面的电子处方软件，以口语对话系统的形式呈现，该系统允许医生语音记录处方，接近他们的正常实践方式。该系统在野外评估中表现出较好的处方时间和任务成功率，该评估数据已被录制和注释为 PxCorpus，是第一个完全向社区提供的口语药物处方语料库。

Nov, 2023

该论文提出了一个基于药物相互作用的决策支持系统，可提供更安全、更有效的药物处理方案，包括药物相互作用模块，医学决策模块和医疗支持模块，实验证明此系统可用于慢性疾病的临床诊断。

Mar, 2023

该论文提出了一种名为 EDGE 的新型药物推荐方法，通过采用基于本体的药物表示和基于表型的病人表示来快速推荐新药，同时通过外部药物 - 疾病知识库来消除假阴性监督信号的影响，从而在原有的基础上提升推荐准确率，最终在两个实际数据集上的结果显示，此方法相较于现有方法在 ROC-AUC 得分方面有着 7.3% 的提高。

Oct, 2022