Pristup strojnog učenja koji su razvili dr. Diego Galeano i prof. Alberto Paccanaro iz
Općenito je prihvaćeno da brojne nuspojavelijekovi se ne opažaju tijekom kliničkih ispitivanja, ali se identificiraju tek nakon što lijek uđe na tržište i kupi ga pacijent. To može uzrokovati povećanje morbiditeta i smrtnosti u zdravstvenom sektoru.
Znanstvenici su stvorili novi algoritam preporuka,slično Netflixu koji predviđa ukus i preferencije korisnika, a zatim predlaže filmove i TV emisije pogodne za gledanje. Moći će odrediti kako će pacijenti reagirati na lijek. Također izračunajte postotak ljudi koji će imati nuspojave nakon uzimanja lijeka u ranoj fazi ispitivanja na ljudima. Novo rješenje moglo bi promijeniti tijek testiranja u budućnosti.
Izuzetno je važno predvidjeti kolika će biti učestalost nuspojava lijeka nakon prvih faza kliničkih ispitivanja. Trenutno nemamo sustave koji bi to mogli učiniti.
Profesor Alberto Paccanaro iz Royal Hollowaya
Iako točna procjena učestalosti nuspojavaod vitalne je važnosti za njegu pacijenta u kliničkoj praksi, također je bitan za farmaceutske tvrtke jer smanjuje rizik od povlačenja lijeka s tržišta ili skupe ponovne procjene učestalosti nuspojava kroz nova klinička ispitivanja.
Pročitajte i
Rusko cjepivo protiv COVID-19 ušlo je u civilni promet, ali na njega ima mnogo pritužbi
Na 3. dan bolesti, većina bolesnika s COVID-19 gubi smrad i često pate od curenja iz nosa
Znanstvenici su otkrili zašto su djeca najopasniji nositelji COVID-19