在药物研发的浩瀚征途中，机器学习正悄然成为一股不可忽视的力量，它通过分析海量的数据，能够预测化合物的新颖性、活性及潜在的药物-靶点相互作用，极大地加速了药物发现的过程，这一技术的广泛应用也带来了伦理和隐私的挑战。
如何确保机器学习模型在筛选过程中不偏不倚，避免因数据偏见而忽视某些群体的需求？随着自动化和智能化的推进，药剂师的角色是否会因此而改变？是成为机器学习应用的引导者，还是仅仅成为其结果的解释者？
面对这些疑问，我们需在拥抱机器学习带来的高效与精准的同时，也要审慎地考虑其可能带来的风险与挑战，通过持续的伦理审查、技术革新以及专业培训，我们可以确保机器学习在药物研发中发挥其最大潜力，为人类健康福祉贡献力量。
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机器学习在药物研发中的未来，既是福音也是挑战：它加速了新药发现过程但也可能带来伦理和安全性的复杂问题。
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