Yeni çalışmanın yazarları, yan etkileri daha iyi tahmin etmek için makine öğrenimini kullandı.
İstenmeyen raporlardan veri topladılarABD Gıda ve İlaç Dairesi (FAERS) tarafından yayınlanan olaylar. Veritabanlarında 15 milyondan fazla kayıt var. Ayrıca yazarlar, analizi basitleştirmek ve ilaç ile yan etki profili arasındaki ilişkiyi güçlendirmek için sıklıkla aynı anda meydana gelen olayları gruplandırdı.
Araştırmacılar daha sonra bir sinir ağını eğittiler.İlaçlar ve yan etkileri arasındaki ortak kalıpları tanımlayabilmek için insan beyninin veriler arasında ilişki kurma biçimini taklit ediyor.
Araştırmacılar, modellerini test etmek içinSinir ağının bunlara nasıl tepki vereceğini görmek için veriler açıkça istenmeyen kombinasyonlarla yüklendi. Sonuçlar, modelin bu yeni kalıpları tanıyabildiğini ve kombinasyon terapisinin yan etkilerini kolayca okuyabildiğini gösterdi.
Bireysel olarak tanımlayabildikBasit cebirsel hesaplamalar kullanılarak terapötik etkiler. Algoritma genel kalıpları tanıyacak şekilde eğitildiğinden kombinasyon tedavisinin yan etkilerini doğru bir şekilde yakalayabiliyor.
Bart Westerman, PhD, çalışmanın kıdemli yazarı ve Amsterdam Kanser Merkezi'nde doçent
Daha fazla oku:
On yıllık bir çalışmanın ardından bilim adamları standart fizik modelini sorguladılar.
Dünya'nın içinde başka bir "gezegen" var: doğmakta olan yaşamı nasıl kurtardı?
Eski hücreler yeniden programlandı ve 30 yaş gençleştiler: nasıl çalışıyor?