Predicting disintegration time in fast-disintegrating tablets using machine learning: a data-driven framework based on functional excipient representation

2026-04-03

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.ijmedinf.2026.106423

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摘要

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• 功能性辅料编码改善了片剂崩解时间的预测。 • 数据转换减少了稀疏性并增强了模型泛化能力。 • 深度学习在功能性辅料表示下达到了最高精度。 • 回归支持主要预测；分类有助于早期阶段筛选。 • 该框架实现了FDT配方中可扩展、数据驱动的决策支持。

Keyword:

tablet disintegration time

functional excipient representation

machine learning

data-driven framework

deep learning