Un approccio di machine learning sviluppato dal Dr. Diego Galeano e dal Prof. Alberto Paccanaro da
È generalmente accettato che numerosi effetti collateralii farmaci non vengono osservati durante gli studi clinici, ma vengono identificati solo dopo che il farmaco è entrato nel mercato e viene acquistato dai pazienti. Ciò può causare un aumento della morbilità e della mortalità nel settore sanitario.
Gli scienziati hanno creato un nuovo algoritmo di raccomandazione,simile a Netflix, che prevede i gusti e le preferenze degli utenti, quindi suggerisce film e programmi TV adatti alla visione. Sarà in grado di determinare come i pazienti risponderanno al farmaco. E calcola anche la percentuale di persone che avranno effetti collaterali dopo aver assunto il farmaco nelle prime fasi degli studi sull'uomo. La nuova soluzione potrebbe cambiare il corso dei test in futuro.
È estremamente importante prevedere quale sarà la frequenza degli effetti collaterali dei farmaci dopo le prime fasi degli studi clinici. Al momento non abbiamo sistemi in grado di farlo.
Il professor Alberto Paccanaro di Royal Holloway
Sebbene una stima accurata della frequenza degli effetti collateralivitale per la cura del paziente nella pratica clinica, è essenziale anche per le aziende farmaceutiche in quanto riduce il rischio di ritiro del farmaco dal mercato o la costosa rivalutazione dell'incidenza degli effetti collaterali attraverso nuovi studi clinici.
Leggi anche
Il vaccino russo contro il COVID-19 è entrato nella circolazione civile, ma ci sono molte lamentele al riguardo
Al terzo giorno di malattia, la maggior parte dei pazienti COVID-19 perde il senso dell'olfatto e spesso soffre di naso che cola
Gli scienziati hanno scoperto perché i bambini sono i portatori più pericolosi di COVID-19