Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Verfahren des maschinellen Lernens, unterstützt die analytische Toxikologie bei der Auswertung von Daten und der Identifizierung neuer psychoaktiver Substanzen (NPS). Zu diesem Ergebnis kommt die Übersichtsarbeit Artificial intelligence in new psychoactive substances analysis: state-of-art and future perspectives.
Für die Arbeit werteten die Autoren Veröffentlichungen aus, die den Einsatz von KI-Modellen in der analytischen Toxikologie beschreiben. Die häufigsten Anwendungsgebiete sind die Identifizierung von Substanzen, die Vorhersage von Molekülstrukturen sowie die Prognose von Retentionszeiten in chromatografischen Analysen.
Nach Einschätzung der Autoren ist KI insbesondere deshalb ein wertvolles Werkzeug für die analytische Toxikologie, weil sie große Datenmengen verarbeiten kann, wie sie bei ungezielten Analyseverfahren anfallen. Die Übersichtsarbeit fasst den aktuellen Forschungsstand zusammen und skizziert künftige Entwicklungsperspektiven für den Einsatz von KI in diesem Bereich.
Di Giorgi, A., Pichini, S., Busardò, F.P., Basile, G. (2026), Artificial intelligence in new psychoactive substances analysis: state-of-art and future perspectives, Journal of Analytical Toxicology 50(1): bkaf071.