Au lieu de lancer des fléchettes contre le mur et d’espérer obtenir un résultat final (un processus coûteux et inefficace), les sociétés pharmaceutiques peuvent tirer parti des techniques de Deep Learning non seulement pour trier la littérature et les publications dans des revues, mais également pour présélectionner les composés potentiels les plus efficaces. pour prioriser leur temps.

Il existe des solutions logicielles qui permettent aux chercheurs de visualiser les alignements de séquences et les données sur les maladies ainsi que les résultats objectifs.