ผู้เขียนผลงานใหม่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ผลข้างเคียงได้ดีขึ้น
พวกเขารวบรวมข้อมูลจากรายงานที่ไม่ต้องการเหตุการณ์ที่เผยแพร่โดยสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของสหรัฐอเมริกา (FAERS) มีมากกว่า 15 ล้านระเบียนในฐานข้อมูล นอกจากนี้ ผู้เขียนยังจัดกลุ่มเหตุการณ์ที่มักเกิดขึ้นพร้อมกันเพื่อทำให้การวิเคราะห์ง่ายขึ้นและกระชับความสัมพันธ์ระหว่างยากับรายละเอียดผลข้างเคียงของยา
จากนั้นนักวิจัยก็ได้ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมนั้นเลียนแบบวิธีที่สมองมนุษย์สร้างการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล เพื่อให้สามารถระบุรูปแบบทั่วไประหว่างยาและผลข้างเคียงของยาได้
เพื่อทดสอบแบบจำลองของตนนักวิจัยโหลดข้อมูลด้วยชุดค่าผสมที่ไม่พึงประสงค์อย่างเห็นได้ชัดเพื่อดูว่าโครงข่ายประสาทเทียมจะตอบสนองต่อข้อมูลเหล่านั้นอย่างไร ผลการวิจัยพบว่าแบบจำลองสามารถจดจำรูปแบบใหม่เหล่านี้ และอ่านผลข้างเคียงของการบำบัดแบบผสมผสานได้อย่างง่ายดาย
เราสามารถระบุตัวบุคคลได้ผลการรักษาโดยใช้การคำนวณเชิงพีชคณิตอย่างง่าย เนื่องจากอัลกอริธึมได้รับการฝึกฝนให้จดจำรูปแบบทั่วโลก จึงสามารถจับผลข้างเคียงของการบำบัดแบบผสมผสานได้อย่างแม่นยำ
Bart Westerman, PhD, ผู้เขียนอาวุโสของการศึกษาและรองศาสตราจารย์ที่ศูนย์มะเร็งอัมสเตอร์ดัม
อ่านเพิ่มเติม:
หลังจากทำงานมา 10 ปี นักวิทยาศาสตร์ได้ตั้งคำถามเกี่ยวกับแบบจำลองมาตรฐานของฟิสิกส์
มี "ดาวเคราะห์" ดวงอื่นในโลก: ช่วยชีวิตที่เพิ่งตั้งไข่ได้อย่างไร
เซลล์เก่าถูกตั้งโปรแกรมใหม่ และพวกเขาอายุน้อยกว่า 30 ปี: มันทำงานอย่างไร