BullFrog AI Holdings, Inc. ha annunciato l'espansione del suo accordo di licenza mondiale con il Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL), a Laurel, Maryland, per l'uso della tecnologia brevettata che alimenta la piattaforma bfLEAPo della Società, una piattaforma guidata dall'AI per l'analisi dei dati di sviluppo dei farmaci, per rendere potenzialmente disponibili ai pazienti più rapidamente terapie e trattamenti salvavita. La tecnologia brevettata da APL che alimenta bfLEAPo comprende modelli analitici che consentono l'analisi e l'interpretazione di insiemi di dati ampi, complessi e diversificati, che possono essere incompleti e comprendere dati sia numerici che categorici e fornire risultati spiegabili. La tecnologia innovativa, che consente di rilevare anomalie, schemi e relazioni, ha dimostrato di avere prestazioni migliori rispetto agli algoritmi noti nei test di benchmarking. Gli ultimi miglioramenti della licenza APL consentono alle capacità di bfLEAPo di essere molto più robuste, sia dal punto di vista software che matematico. Inoltre, l'introduzione dell'indicizzazione diffusa multivariata, un nuovo algoritmo per l'analisi di dati misti categoriali/numerici che supporta sia l'inferenza dei legami che la modellazione probabilistica, consente ai modelli probabilistici di lavorare con dati misti senza alcuna trasformazione aggiuntiva.
Inoltre, la creazione di un nuovo repository che ora ospita tutti gli algoritmi grafici ha portato a una struttura più organizzata con tre repository di dimensioni equivalenti che contengono circa 80 analisi eseguibili ciascuno. Questo aggiornamento apporta numerosi miglioramenti di robustezza e usabilità alla piattaforma. BullFrog AI sta distribuendo bfLEAPo per utilizzarlo in diverse fasi critiche dello sviluppo terapeutico, con l'intento di semplificare l'analisi dei dati, ridurre i costi complessivi dello sviluppo diminuendo i tassi di fallimento dei nuovi farmaci e avere un impatto sulla vita di innumerevoli pazienti che altrimenti non potrebbero ricevere le terapie di cui hanno bisogno.