El médico receta una pastilla para el corazón y otra para la presión arterial. Por separado, cada una ayuda, pero juntas pueden alterar las señales en la sangre y causar daño. Estos encuentros no deseados entre fármacos se llaman interacciones, y probar cada par en el laboratorio es imposible: hay millones.

La computadora puede ayudar: observa la estructura de los medicamentos como si fueran planos y supone qué piezas podrían engancharse entre sí. Pero antes, cada programa de verificación tenía su propio libro de texto y su propio examen. Uno era elogiado por una cosa, otro por otra, y no se podían comparar.

Ahora existe un campo de pruebas común: un conjunto de seis colecciones de datos conocidas sobre fármacos y veinte programas predictores. Cada programa pasó por las mismas tareas: encontrar un par peligroso, no confundir uno seguro y no fallar con datos nuevos. Los que mejor lo hicieron fueron los programas que aprenden de ejemplos, como un estudiante que practica con problemas resueltos.

Este examen común mostró dónde se equivocan más los programas. Ahora se pueden corregir con precisión, no al azar. Así, en el futuro el médico tendrá un asistente confiable que advierta sobre una combinación peligrosa antes de que el paciente se tome las pastillas.