Un algoritmo de aprendizaje automático clasificó compuestos para distintos objetivos, pero la precisión de las predicciones resultó ser de tan solo el 10 %. Descubra cómo se usaron los datos de calidad de CAS para mejorar sustancialmente la precisión de las predicciones, lo que permitió a los equipos minimizar los falsos positivos y centrar sus esfuerzos en los candidatos más viables.
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