استخدم مؤلفو العمل الجديد التعلم الآلي للتنبؤ بشكل أفضل بالآثار الجانبية.
قاموا بجمع البيانات من تقارير غير مرغوب فيهاالأحداث التي نشرتها إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FAERS). هناك أكثر من 15 مليون سجل في قواعد البيانات. علاوة على ذلك ، قام المؤلفون بتجميع الأحداث التي تحدث غالبًا في وقت واحد لتبسيط التحليل وتقوية العلاقة بين الدواء وملف آثاره الجانبية.
ثم قام الباحثون بتدريب الشبكة العصبية التييحاكي الطريقة التي يربط بها الدماغ البشري بين البيانات حتى يتمكن من تحديد الأنماط الشائعة بين الأدوية وآثارها الجانبية.
لاختبار نموذجهم، الباحثونالبيانات المحملة بمجموعات غير مرغوب فيها بشكل واضح لمعرفة كيف ستتفاعل الشبكة العصبية معها. وأظهرت النتائج أن النموذج يمكنه التعرف على هذه الأنماط الجديدة وقراءة الآثار الجانبية للعلاج المركب بسهولة.
تمكنا من التعرف على هوية الفردالتأثيرات العلاجية باستخدام الحسابات الجبرية البسيطة. ونظرًا لأن الخوارزمية مدربة على التعرف على الأنماط العالمية، فيمكنها التقاط الآثار الجانبية للعلاج المركب بدقة.
بارت ويسترمان، دكتوراه، مؤلف رئيسي للدراسة وأستاذ مشارك في مركز أمستردام للسرطان
قراءة المزيد:
بعد عشر سنوات من العمل ، شكك العلماء في النموذج القياسي للفيزياء
هناك "كوكب" آخر داخل الأرض: كيف أنقذ الحياة الوليدة
تمت إعادة برمجة الخلايا القديمة ، وأصبحت أصغر بثلاثين عامًا: كيف تعمل