新しい研究の著者は、副作用をより正確に予測するために機械学習を使用しました。
彼らは不要なレポートからデータを収集しました米国食品医薬品局（FAERS）によって発行されたイベント。データベースには1500万を超えるレコードがあります。さらに、著者らは、分析を簡素化し、薬剤とその副作用プロファイルとの関係を強化するために、同時に発生することが多いイベントをグループ化しました。
研究者らはその後、ニューラル ネットワークを訓練しました。人間の脳がデータ間の関連付けを行う方法を模倣して、薬とその副作用の間の一般的なパターンを識別できるようにします。
研究者たちはモデルをテストするために、明らかに望ましくない組み合わせでデータをロードし、ニューラル ネットワークがそれらにどのように反応するかを確認しました。結果は、モデルがこれらの新しいパターンを認識し、併用療法の副作用を容易に読み取ることができることを示しました。
個人を特定することができました単純な代数計算を使用した治療効果。このアルゴリズムは全体的なパターンを認識するようにトレーニングされているため、併用療法の副作用を正確に捉えることができます。
バート・ウェスターマン博士、研究の上級著者、アムステルダムがんセンター准教授
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