Автори нової роботи використовували машинне навчання, щоб краще прогнозувати побічні ефекти,
Вони зібрали дані зі звітів про небажаніявищах, які публікує Управління з санітарного нагляду якості харчових продуктів і медикаментів США (FAERS). У базах є понад 15 млн. записів. Далі автори згрупували події, які часто відбуваються одночасно, щоб спростити аналіз та посилити зв'язок між ліками та профілем його побічних ефектів.
Потім дослідники навчили нейромережу, якаімітує те, як людський мозок створює асоціації між даними, щоб вона змогла виявити загальні закономірності між ліками та їх побічними ефектами.
Щоб протестувати свою модель, дослідникизавантажили дані із свідомо небажаними комбінаціями, щоб подивитися, як нейромережа відреагує на них. В результаті з'ясувалося, що модель може розпізнавати нові патерни і легко зчитує побічні ефекти від комбінованої терапії.
Ми змогли визначити індивідуальнітерапевтичні ефекти за допомогою простого обчислення алгебри. Оскільки алгоритм навчений розпізнавати глобальні закономірності, може точно фіксувати побічні ефекти комбінованої терапії.
Барт Вестерман, доктор філософії, старший автор дослідження та доцент Онкологічного центру Амстердама
Читати далі:
Через десять років роботи вчені засумнівалися у стандартній моделі фізики
Усередині Землі є ще «планета»: як вона врятувала життя, що зароджується.
Старі клітини перепрограмували, і вони стали молодшими на 30 років: як це працює