Revolutionizing Drug Research and Personalized Medicine Through AI and Machine Learning (Paperback)
Langue : anglais
Edité par IGI Global, Hershey, 2026
- Livre broché
- Neuf

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Paperback. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) transform drug research and personalized medicine by enabling faster, more precise, and data-driven approaches to healthcare. By analyzing complex datasets, AI-driven models can identify drug targets, predict interactions, and optimize drug development timelines. These technologies pave the way for personalized medicine, allowing treatments to be tailored to individuals' health. Together, AI and machine learning revolutionize how medicines are discovered, developed, and delivered, offering more effective therapies and improved patient outcomes. Revolutionizing Drug Research and Personalized Medicine Through AI and Machine Learning examines the effects of AI and ML on the pharmaceutical sector. It explores how intelligent technologies transform traditional drug research and development, highlighting their importance in personalized treatment methods. This book covers topics such as molecular design, phytochemicals, and vaccine development, and is a useful resource for engineers, medical and healthcare professionals, academicians, researchers, and scientists. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9798337364018
- Titre
- Revolutionizing Drug Research and Personalized Medicine Through AI and Machine Learning (Paperback)
- Auteur
- Adinarayana Andy
- Éditeur
- IGI Global, Hershey
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798337364018
À propos de l’auteur
Dr. Aman Suresh T is an Assistant Professor in Pharmacy Practice, currently serving at the Faculty of Pharmacy, Dr. M.G.R. Educational and Research Institute, Chennai. With a Pharm.D and ongoing PhD in Pharmacy Practice from SIMATS, he brings academic depth and clinical insight to his teaching and research. His teaching repertoire includes subjects such as pharmacotherapeutics, biostatistics, and pharmacoepidemiology for undergraduate and doctoral pharmacy programs. Dr. Aman is an active contributor to scholarly literature with multiple publications in Scopus and Web of Science-indexed journals, including research on diabetes, nephrology, and pharmacovigilance. His work has earned recognition such as subject-wise ranks at RGUHS and a prestigious ASCPT LMIC Travel Grant. Beyond academia, Dr. Aman has reviewed over 200 manuscripts and serves on editorial boards of reputed journals like Acta Scientific Pharmaceutical Sciences, PLOS ONE, and Cureus. He is also a frequent workshop resource person and guest lecturer on clinical pharmacy and regulatory topics. With strong skills in academic mentorship, interdisciplinary collaboration, and public health education, he actively bridges classroom instruction with real-world clinical practice.
Anmol Budhewar serves as an Assistant Professor in Computer Engineering, with research interests spanning artificial intelligence, machine learning, blockchain-enabled systems, and secure computing architectures. In the previous academic year, he published one Scopus-indexed research article and one IEEE international conference paper, demonstrating his commitment to high-quality scholarly dissemination. He contributes extensively to the academic peer-review ecosystem, serving as a reviewer for multiple international journals and edited books, and earning several Certificates of Excellence for review quality. Notably, he reviewed four research articles for SN Computer Science (Springer Nature) on topics including blockchain security, medical image analysis, fraud detection, and authentication systems. His academic work emphasizes integrating intelligent computational models with real-world applications in healthcare, cybersecurity, and data-driven decision systems. Through research, reviewing, and teaching, he strengthens methodological rigor and interdisciplinary innovation in computer engineering.
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