Tohtori Diego Galeanon ja professori Alberto Paccanaron kehittämä koneoppimisen lähestymistapa
On yleisesti hyväksyttyä, että lukuisia sivuvaikutuksialääkkeitä ei havaita kliinisissä tutkimuksissa, mutta ne tunnistetaan vasta sen jälkeen, kun lääke on tullut markkinoille ja potilaat ovat ostaneet sen. Tämä voi lisätä sairastuvuutta ja kuolleisuutta terveydenhuoltoalalla.
Tutkijat ovat luoneet uuden suositusalgoritmin,samanlainen kuin Netflix, joka ennustaa käyttäjien maut ja mieltymykset ja ehdottaa sitten elokuvia ja sarjoja, jotka soveltuvat katseluun. Hän pystyy määrittämään, miten potilaat reagoivat lääkitykseen. Ja myös laskea prosenttiosuus ihmisistä, joilla on sivuvaikutuksia lääkkeen ottamisen jälkeen ihmiskokeiden alkuvaiheessa. Uusi ratkaisu voi muuttaa testauksen kulkua tulevaisuudessa.
On erittäin tärkeää ennustaa lääkkeiden haittavaikutusten esiintyvyys kliinisten tutkimusten ensimmäisten vaiheiden jälkeen. Tällä hetkellä meillä ei ole järjestelmiä, jotka voisivat tehdä tämän.
Professori Alberto Paccanaro Royal Hollowaysta
Vaikka tarkka arvio sivuvaikutusten esiintyvyydestäTämä on välttämätöntä potilaiden hoidolle kliinisessä käytännössä, ja se on välttämätöntä myös lääkeyrityksille, koska se vähentää lääkkeiden markkinoilta vetämisen tai haittavaikutusten kalliiden uudelleenarviointien riskiä uusien kliinisten tutkimusten avulla.
Lue myös
Venäjän COVID-19-rokote saapui siviililiikkeeseen, mutta siitä on valitettu paljon
Sairauspäivänä 3 useimmat COVID-19-potilaat menettävät hajuaistunsa ja kärsivät usein nenästä
Tutkijat ovat selvittäneet, miksi lapset ovat vaarallisimpia COVID-19: n kantajia