Une approche d’apprentissage automatique développée par le Dr Diego Galeano et le professeur Alberto Paccanaro de
Il est généralement admis que de nombreux effets secondairesles médicaments ne sont pas observés au cours des essais cliniques, mais ne sont identifiés qu'après l'entrée sur le marché du médicament et son achat par les patients. Cela peut entraîner une augmentation de la morbidité et de la mortalité dans le secteur de la santé.
Les scientifiques ont créé un nouvel algorithme de recommandation,similaire à Netflix, qui prédit les goûts et les préférences des utilisateurs, puis suggère des films et des émissions de télévision adaptés à regarder. Il sera en mesure de déterminer comment les patients répondront au médicament. Et calculez également le pourcentage de personnes qui auront des effets secondaires après avoir pris le médicament au début des essais sur l'homme. La nouvelle solution pourrait changer le cours des tests à l'avenir.
Il est extrêmement important de prévoir la fréquence des effets secondaires des médicaments après les premières étapes des essais cliniques. Pour le moment, nous n'avons aucun système capable de faire cela.
Professeur Alberto Paccanaro de Royal Holloway
Bien qu'une estimation précise de la fréquence des effets secondairesvitale pour les soins aux patients dans la pratique clinique, elle est également essentielle pour les sociétés pharmaceutiques car elle réduit le risque de retrait du médicament du marché ou de réévaluation coûteuse de l'incidence des effets secondaires par le biais de nouveaux essais cliniques.
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