Sistema e banco de dados usado para predição de incompatibilidade entre excipientes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Lucas Marcolino Faria da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/26307
Resumo: Com o aumento da demanda por necessidade de produtos farmacêuticos e cosméticos e o processo de desenvolvimento de novas formulações acarretar inúmeros testes, que resultam em descarte para o meio ambiente e custos, buscam-se outras formas para acelerar o ritmo de descoberta, uma delas usando deep learning. O problema é que a sua fonte de dados são as bases estruturadas capazes de fornecer informações referente a reações e incompatibilidades. Este projeto visa a estruturação de uma base de dados capaz de auxiliar na criação de inteligências artificiais para, por fim, prever incompatibilidades de componentes sugeridos para uma nova formulação de cosmético ou medicamento. Para isso, foram usadas bases de dados públicas não estruturadas e utilização de webcraper para estruturar os dados, gerando no final uma base capaz de ser consumida por modelos de aprendizado de máquina, ou consultada por estudantes e professores das áreas da farmácia.
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