計算機科學家使用人工智能來預測藥物副作用的發生頻率

倫敦大學皇家霍洛威學院的學者開發了一種新算法，可以通過使用向用戶推薦電影的相同原理來預測藥物在投放市場之前的副作用。

皇家霍洛威大學計算機科學系的Diego Galeano博士和Alberto Paccanaro教授進行的機器學習方法是第一種能夠預測受特定副作用影響的人口比例的方法由藥物引起的。

目前，眾所周知的是，在臨床試驗中并未觀察到許多藥物的副作用，而是僅在藥物到達患者后才發現，這可能在醫療保健中引起明顯的發病率和死亡率。

通過使用類似于Netflix的算法，該算法可以預測用戶在電影中的口味，然后建議觀看電影，因此新算法將有助于確定人們對藥物的反應方式以及在藥物濫用后會有副作用的人的百分比人體試驗的第一階段，因此指導了試驗的進行。

Royal Holloway的Alberto Paccanaro教授說：“預測在臨床試驗的第一階段后藥物副作用的發生頻率非常重要。目前，我們沒有任何系統可以做到這一點。”

盡管準確估計副作用的頻率對于臨床實踐中的患者護理至關重要，但對于制藥公司而言也很重要，因為它可以降低藥物從市場撤出的風險或通過新的臨床方法對副作用頻率進行昂貴的重新評估的風險審判。