Новият алгоритъм идентифицира страничните ефекти на лекарството преди да навлезе на пазара

Подход за машинно обучение, разработен от д-р Диего Галеано и проф. Алберто Паканаро от

Департамент по компютърни науки в Royal Holloway,е първият по рода си. Алгоритъм за препоръки може да предвиди какъв процент от населението ще страда от определени странични ефекти на лекарствата.

Общоприето е, че многобройни странични ефектилекарства не се наблюдават по време на клинични изпитвания, но се идентифицират едва след като лекарството излезе на пазара и е закупено от пациентите. Това може да доведе до увеличаване на заболеваемостта и смъртността в здравния сектор.

Учените създадоха нов алгоритъм за препоръки,подобно на Netflix, което предсказва вкусовете и предпочитанията на потребителите, а след това предлага филми и телевизионни предавания, подходящи за гледане. Той ще може да определи как пациентите ще реагират на лекарството. И също така изчислете процента на хората, които ще имат странични ефекти след приема на лекарството в ранните етапи на изпитванията при хора. Новото решение може да промени хода на тестване в бъдеще.

Изключително важно е да се предскаже каква ще бъде честотата на страничните ефекти на лекарството след началните етапи на клиничните изпитвания. В момента нямаме системи, които биха могли да направят това.

Професор Алберто Паканаро от Royal Holloway

Въпреки че е точна оценка на честотата на страничните ефектижизненоважно за грижата за пациентите в клиничната практика, това е от съществено значение и за фармацевтичните компании, тъй като намалява риска от изтегляне на лекарството от пазара или скъпа преоценка на честотата на страничните ефекти чрез нови клинични изпитвания.

Прочетете също

Руската ваксина срещу COVID-19 влезе в цивилно обращение, но има много оплаквания от нея

На 3-ти ден от заболяването повечето пациенти с COVID-19 губят обонянието си и често страдат от хрема

Учените са открили защо децата са най-опасните носители на COVID-19