نهج التعلم الآلي الذي طوره الدكتور دييغو جاليانو والبروفيسور ألبرتو باكانارو من
من المقبول عمومًا أن العديد من الآثار الجانبيةلا يتم ملاحظة الأدوية أثناء التجارب السريرية ، ولكن يتم تحديدها فقط بعد دخول الدواء إلى السوق وشرائه من قبل المرضى. هذا يمكن أن يسبب زيادة في معدلات الاعتلال والوفيات في قطاع الصحة.
أنشأ العلماء خوارزمية توصية جديدة ،على غرار Netflix ، الذي يتنبأ بأذواق المستخدمين وتفضيلاتهم ، ثم يقترح الأفلام والبرامج التلفزيونية المناسبة للمشاهدة. سيكون قادرًا على تحديد كيفية استجابة المرضى للدواء. وأيضًا احسب النسبة المئوية للأشخاص الذين سيكون لديهم آثار جانبية بعد تناول الدواء في المراحل المبكرة من التجارب البشرية. يمكن أن يغير الحل الجديد مسار الاختبار في المستقبل.
من المهم للغاية التنبؤ بتواتر الآثار الجانبية للأدوية بعد المراحل الأولى من التجارب السريرية. في الوقت الحالي ليس لدينا أنظمة يمكنها القيام بذلك.
البروفيسور ألبرتو باككانارو من رويال هولواي
على الرغم من تقدير دقيق لتواتر الآثار الجانبيةوهو أمر حيوي لرعاية المرضى في الممارسة السريرية ، كما أنه ضروري لشركات الأدوية لأنه يقلل من مخاطر سحب الأدوية من السوق أو إعادة تقييم مكلفة لحدوث الآثار الجانبية من خلال التجارب السريرية الجديدة.
اقرأ أيضا
دخل اللقاح الروسي ضد COVID-19 في التداول المدني ، لكن هناك العديد من الشكاوى حوله
في اليوم الثالث من المرض ، يفقد معظم مرضى COVID-19 حاسة الشم لديهم وغالبًا ما يعانون من سيلان الأنف
اكتشف العلماء سبب كون الأطفال هم أخطر حاملي COVID-19