Le médecin prescrit un comprimé pour le cœur et un comprimé pour la tension. Pris séparément, chacun aide, mais ensemble, ils peuvent brouiller les signaux dans le sang et nuire. Ces rencontres indésirables entre médicaments sont appelées interactions, et il est impossible de tester chaque paire en laboratoire — elles se comptent par millions.
L'ordinateur peut venir à la rescousse : il examine la structure des médicaments comme des plans, et suppose quelles pièces pourraient s'accrocher l'une à l'autre. Mais auparavant, tous les programmes de vérification avaient des manuels différents et des examens différents. On louait l'un pour une chose, l'autre pour une autre, et il était impossible de les comparer.
Désormais, un terrain d'entraînement commun a vu le jour : un ensemble de six collections de données connues sur les médicaments et vingt programmes de prédiction. Chaque programme a été soumis aux mêmes tâches : trouver une paire dangereuse, ne pas confondre une paire sûre, ne pas s'effondrer sur de nouvelles données. Les programmes qui apprennent à partir d'exemples, comme un élève qui s'entraîne sur des exercices corrigés, s'en sortent le mieux.
Cet examen commun a montré où les programmes se trompent le plus souvent. On peut maintenant les corriger de manière ciblée, et non au hasard. Ainsi, à l'avenir, le médecin disposera d'un assistant fiable qui l'alertra sur une paire dangereuse avant même que le patient n'avale ses comprimés.
La base de données des médicaments contient plus de paires que d'étoiles dans notre galaxie — et il est impossible de toutes les vérifier à la main.