Un enfoque de aprendizaje automático desarrollado por el Dr. Diego Galeano y el Prof. Alberto Paccanaro de
Generalmente se acepta que numerosos efectos secundarioslos medicamentos no se observan durante los ensayos clínicos, sino que solo se identifican después de que el medicamento ingresa al mercado y los pacientes los compran. Esto puede provocar un aumento de la morbilidad y la mortalidad en el sector de la salud.
Los científicos han creado un nuevo algoritmo de recomendación,similar a Netflix, que predice los gustos y preferencias de los usuarios, y luego sugiere películas y programas de televisión adecuados para ver. Podrá determinar cómo responderán los pacientes al fármaco. Y también calcule el porcentaje de personas que tendrán efectos secundarios después de tomar el medicamento en las primeras etapas de los ensayos en humanos. La nueva solución podría cambiar el curso de las pruebas en el futuro.
Es extremadamente importante predecir cuál será la frecuencia de los efectos secundarios de los medicamentos después de las primeras etapas de los ensayos clínicos. Por el momento no tenemos ningún sistema que pueda hacer esto.
Profesor Alberto Paccanaro de Royal Holloway
Aunque una estimación precisa de la frecuencia de los efectos secundariosvital para la atención al paciente en la práctica clínica, también es esencial para las empresas farmacéuticas, ya que reduce el riesgo de retirada de medicamentos del mercado o una costosa reevaluación de la incidencia de efectos secundarios a través de nuevos ensayos clínicos.
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