Підхід до машинного навчання, розроблений доктором Дієго Галеано та професором Альберто Пакканаро.
Загальновизнано, що численні побічні ефектимедичних препаратів не спостерігаються під час клінічних випробувань, а виявляються лише після того, як ліки надходить на ринок і купується пацієнтами. Це може викликати зростання захворюваності і смертності в сфері охорони здоров'я.
Ученые создали новый рекомендательный алгоритм, аналогічний Netflix, який прогнозує смак і уподобання користувачів, а потім пропонує відповідні для перегляду фільми і серіали. Він зможе визначити, як пацієнти будуть реагувати на ліки. А також обчислити відсоток людей, у яких будуть побічні ефекти після прийому ліків на перших етапах випробувань на людях. Нове рішення може змінити хід випробувань в майбутньому.
Надзвичайно важливо передбачити, якою буде частота побічних ефектів ліків після перших етапів клінічних випробувань. На даний момент у нас немає систем, які могли б це зробити.
Професор Альберто Пакканаро з Royal Holloway
Хоча точна оцінка частоти побічних ефектівжиттєво важлива для догляду за пацієнтами в клінічній практиці, вона також необхідна для фармацевтичних компаній, оскільки знижує ризик виведення ліків з ринку або дорогої переоцінки частоти побічних ефектів з допомогою нових клінічних досліджень.
Читайте також
Російська вакцина проти COVID-19 надійшла в цивільний оборот, але до неї багато претензій
На 3 день хвороби більшість хворих COVID-19 втрачають нюх і часто страждають нежиттю
Вчені з'ясували, чому діти є найнебезпечнішими переносниками COVID-19