ԱՌՈՂՋՈՒԹՅՈՒՆ ԱՐՀԵՍՏԱԿԱՆ ԲԱՆԱԿԱՆՈՒԹՅՈՒՆ ԲԱՐՁՐԱԳՈՒՅՆ ՏԵԽՆՈԼՈԳԻԱ ԿԵՆՍԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆ

Նոր ալգորիթմը կանխատեսում է դեղամիջոցների կողմնակի ազդեցությունները՝ վաճառքի հանվելուց առաջ

Լոնդոնի համալսարանի Արքայական Հալովեյ քոլեջի (Royal Holloway) գիտնականները մշակել են նոր ալգորիթմ, որով հնարավոր կլինի կանխատեսել դեղերի կողմնակի ազդեցությունները՝ նախքան դրանց շուկա դուրս գալը: Ալգորիթմի հիմքում նույն սկզբունքն է, որով ֆիլմերը առաջարկվում են մարդկանց։ Այս մասին հայտնում է քոլեջի մամլո ծառայությունը:
Մեքենայական ուսուցման այս մոտեցումն առաջինն է իր տեսակի մեջ: Այն կկարողանա կանխատեսել, թե տվյալ դեղամիջոցի կողմնակի ազդեցությունները բնակչության քանի տոկոսի վրա կարող են ազդեցություն ունենալ։
Փաստ է, որ բժշկական դեղերի բազմաթիվ կողմնակի բարդություններ կլինիկական փորձարկումների ընթացքում չեն նկատվում և ի հայտ են գալիս միայն այն ժամանակ, երբ դեղը հասնում է հիվանդներին։ Սա զգալիորեն անդրադառնում է հիվանդացության և մահացության ցուցանիշների աճի վրա։
Ալգորիթմը մշակվել է Netflix-ի ալգորիթմի սկզբունքով, որը կանխատեսում է օգտատերերի նախասիրություններն, այնուհետև, ըստ դրա, նրանց առաջարկում ֆիլմեր։
Ըստ հեղինակների, սա կօգնի հետագայում խուսափել լուրջ հետևանքներից։ «Չափազանց կարևոր է կլինիկական փորձարկումների առաջին փուլերից հետո կանխատեսել, թե ինչպիսի կողմնակա ազդեցություններ կունենան դեղամիջոցները։ Այս պահին մենք չունենք որևէ համակարգ, որը կարող է դա անել»,- ասել է Արքայական Հալովեյ քոլեջի պրոֆեսոր Ալբերտո Պակկանարոն։

Դեղամիջոցների կողմնակի ազդեցությունների առաջացման հաճախականությունը կարևոր է նաև դեղագործական ընկերությունների համար, քանի որ նվազելու է շուկայից դեղերի դուրսբերման կամ նոր կլինիկական փորձարկումների միջոցով կողմնակի ազդեցությունների վերագնահատման ռիսկերից։

Ավելին՝ այստեղ