机器学习 (ML) 使医疗保健和制药行业取得了突破性进展，从癌症诊断的改进到新药物和药物靶点的识别以及蛋白质结构预测。药物制剂是发现和开发新药的重要阶段。通过药物配方设计，制药科学家可以设计新药的重要特性，例如提高生物利用度和靶向给药。传统的药物制剂开发方法依赖于反复试错，需要大量的资源密集型和耗时的体外和体内实验。本综述介绍了 ML 导向工作流程的基本概念，并讨论了如何使用这些工具来帮助开发各种类型的药物制剂。以机器学习为导向的药物制剂开发提供了大量的机会，可以快速跟踪开发工作、发现新材料、创新制剂并产生药物制剂科学的新知识。该评论还重点介绍了最新的人工智能 (AI) 技术，例如生成模型、贝叶斯深度学习、强化学习和自动驾驶实验室，这些技术在药物发现和化学领域获得了发展势头，并在药物制剂开发方面具有潜力。
