Приступ машинском учењу који су развили др Дијего Галеано и проф. Алберто Паканаро из
Опште је прихваћено да постоје бројни нежељени ефектилекови се не примећују током клиничких испитивања, већ се идентификују тек након што лек изађе на тржиште и пацијенти га купе. То може узроковати повећање морбидитета и морталитета у здравственом сектору.
Научници су створили нови алгоритам препорука,слично Нетфлику, који предвиђа укусе и преференције корисника, а затим предлаже филмове и серије погодне за гледање. Он ће моћи да одреди како ће пацијенти реаговати на лекове. Такође израчунајте проценат људи који ће имати нежељене ефекте након узимања лека у раним фазама испитивања на људима. Ново решење би могло да промени ток тестирања у будућности.
Изузетно је важно предвидети која ће бити учесталост нежељених ефеката лека након првих фаза клиничких испитивања. Тренутно немамо системе који би то могли да учине.
Професор Алберто Паццанаро из Роиал Холловаи -а
Иако тачна процена учесталости нежељених ефекатаод виталног значаја за негу пацијената у клиничкој пракси, такође је од суштинског значаја за фармацеутске компаније јер смањује ризик од повлачења лека са тржишта или скупу поновну процену учесталости нежељених ефеката кроз нова клиничка испитивања.
Прочитајте такође
Руска вакцина против ЦОВИД-19 ушла је у цивилни промет, али на њу има много жалби
Трећег дана болести, већина пацијената са ЦОВИД-19 губи смрад и често пате од цурења из носа
Научници су открили зашто су деца најопаснији преносиоци ЦОВИД-19