"Bạn muốn tìm kiếm sự kết hợp hoàn hảo nhất từ các loại thuốc hiện có trong điều trị căn bệnh cụ thể, nhưng bạn không thể thực hiện hàng triệu thí nghiệm", theo Giáo sư Douglas Kell, người đứng đầu nghiên cứu trên.

"Những gì bạn cần làm là: xác định một tập hợp các loại thuốc tiềm năng, tiến hành thử nghiệm và thu lấy kết quả; từ nền tảng này, bạn lại tiếp tục xác định một tập hợp các loại thuốc tiềm năng khác để cuối cùng bạn có được một sự kết hợp tốt nhất của các loại thuốc hiện có, trong điều trị căn bệnh cụ thể".

Các nhà nghiên cứu đã áp dụng kỹ thuật trên trong quá trình ra toa thuốc điều trị tình trạng viêm ( xảy ra sau khi một cơn đột quỵ), vốn là nguyên nhân gây ra những tổn thương nghiêm trọng và thậm chí tử vong.
Bệnh nhân được điều trị hiệu quả hơn bởi sự kết hợp tối ưu của nhiều loại thuốc với liều dùng nhỏ hơn, do đó làm giảm khả năng bị ngộ độc thuốc (do dùng quá liều).
Mỗi giai đoạn trong quá trình (the process) yêu cầu tiến hành các cuộc thử nghiệm với 50 loại thuốc, bằng cách sử dụng một thiết bị robot (của phòng thí nghiệm) để phân tích các loại thuốc chứa trong các ống nghiệm và phát hiện ra các loại thuốc nào có tác dụng ức chế hoạt động của các tế bào (các tế bào sẽ tạo ra một chất hóa học nhất định, khi bị ức chế).
Một khi các thí nghiệm trên đã được hoàn tất, thuật toán máy tính phức tạp sẽ sử dụng các kết quả thu được để làm cơ sở cho việc lựa chọn "một tập hợp các loại thuốc tiềm năng" (khác) tiếp theo để phân tích và quá trình (the process) sẽ bắt đầu lại. Sau 10 giai đoạn, các thuật toán sẽ dự đoán sự kết hợp tốt nhất (từ các loại thuốc hiện có trong điều trị căn bệnh cụ thể).
Các khách hàng tiềm năng có thể vận hành "Thiết bị robot thương mại" khá dễ dàng (do nhà sản xuất đã tích hợp sẵn các thuật toán máy tính phức tạp trên vào hệ thống). Mỗi giai đoạn có thể được hoàn thành trong thời gian ít nhất là một ngày.