Prístup strojového učenia vyvinutý Dr. Diego Galeano a Prof. Alberto Paccanaro z
Všeobecne sa uznáva, že existuje veľa vedľajších účinkovlieky sa nepozorujú počas klinických skúšok, ale identifikujú sa až potom, čo liek vstúpi na trh a zakúpia si ich pacienti. To môže spôsobiť zvýšenie chorobnosti a úmrtnosti v zdravotníctve.
Vedci vytvorili nový odporúčací algoritmus,podobne ako Netflix, ktorý predpovedá vkus a preferencie používateľov, a potom navrhuje filmy a televízne programy vhodné na sledovanie. Bude schopný určiť, ako budú pacienti na liek reagovať. A tiež vypočítajte percento ľudí, ktorí budú mať vedľajšie účinky po užití lieku v počiatočných štádiách pokusov na ľuďoch. Nové riešenie by mohlo v budúcnosti zmeniť priebeh testovania.
Je mimoriadne dôležité predvídať, aká bude frekvencia vedľajších účinkov lieku po prvých fázach klinických štúdií. Momentálne nemáme systémy, ktoré by to dokázali.
Profesor Alberto Paccanaro z Royal Holloway
Aj keď presný odhad frekvencie vedľajších účinkovstarostlivosť o pacienta v klinickej praxi, je nevyhnutná aj pre farmaceutické spoločnosti, pretože znižuje riziko stiahnutia lieku z trhu alebo nákladného prehodnocovania výskytu vedľajších účinkov prostredníctvom nových klinických skúšok.
Prečítajte si tiež
Ruská vakcína proti COVID-19 sa dostala do civilného obehu, existuje však veľa sťažností
V deň 3 choroby väčšina pacientov COVID-19 stratí čuch a často trpí nádchou.
Vedci zistili, prečo sú deti najnebezpečnejším nosičom látky COVID-19