ہارورڈ میڈیکل اسکول کے محققین نے 17،000 نایاب بیماریوں کے لئے منشیات کے امیدواروں کی شناخت کے لئے 50٪ زیادہ موثر اے آئی ماڈل ، TxGNN تیار کیا۔ Harvard Medical School researchers developed a 50% more effective AI model, TxGNN, to identify drug candidates for 17,000 rare diseases.

ہارورڈ میڈیکل اسکول کے محققین نے ایک اے آئی ماڈل بنایا ہے جسے TxGNN کہا جاتا ہے جس سے 17،000 سے زیادہ نایاب بیماریوں کے لیے دوائیوں کی شناخت کی جا سکتی ہے، جن میں سے بہت سے بیماریوں کا علاج نہیں ہے۔ Harvard Medical School researchers have created an AI model called TxGNN to identify drug candidates for over 17,000 rare diseases, many lacking treatments. یہ جدید ٹول موجودہ ادویات کا تجزیہ کرتا ہے، ممکنہ ضمنی اثرات اور مضر اثرات کی پیش گوئی کرتا ہے، اور موجودہ ماڈلز کے مقابلے میں 50 فیصد زیادہ موثر ہے۔ This innovative tool analyzes existing medications, predicting potential side effects and contraindications, and is 50% more effective than current models. آزادانہ طور پر دستیاب ، اس کا مقصد کلینیشن سائنسدانوں کو نئی تھراپی تیار کرنے اور ناقص خدمات کے حالات میں صحت کے عدم مساوات کو دور کرنے میں مدد کرنا ہے۔ Freely available, it aims to assist clinician-scientists in developing new therapies and addressing health disparities in underserved conditions.