Исследователи из Онкологического центра Амстердама использовали машинное обучение, чтобы лучше прогнозировать побочные эффекты, возникающие в результате новых комбинаций лекарств.
Они собрали данные из отчетов о нежелательных явлениях, которые публикует Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. В этой базе более 15 млн записей. Затем исследователи обучили нейросеть, которая имитирует то, как человеческий мозг создает ассоциации между данными, чтобы она смогла выявить общие закономерности между лекарствами и их побочными эффектами.
Чтобы протестировать свою модель, исследователи загрузили данные с заведомо нежелательными комбинациями, чтобы посмотреть, как нейросеть отреагирует на них. В результате выяснилось, что модель может распознавать эти новые паттерны и легко считывает побочные эффекты от комбинированной терапии.