计算机科学家使用人工智能来预测药物副作用的发生频率

伦敦大学皇家霍洛威学院的学者开发了一种新算法，可以通过使用向用户推荐电影的相同原理来预测药物在投放市场之前的副作用。

皇家霍洛威大学计算机科学系的Diego Galeano博士和Alberto Paccanaro教授进行的机器学习方法是第一种能够预测受特定副作用影响的人口比例的方法由药物引起的。

目前，众所周知的是，在临床试验中并未观察到许多药物的副作用，而是仅在药物到达患者后才发现，这可能在医疗保健中引起明显的发病率和死亡率。

通过使用类似于Netflix的算法，该算法可以预测用户在电影中的口味，然后建议观看电影，因此新算法将有助于确定人们对药物的反应方式以及在药物滥用后会有副作用的人的百分比人体试验的第一阶段，因此指导了试验的进行。

Royal Holloway的Alberto Paccanaro教授说：“预测在临床试验的第一阶段后药物副作用的发生频率非常重要。目前，我们没有任何系统可以做到这一点。”

尽管准确估计副作用的频率对于临床实践中的患者护理至关重要，但对于制药公司而言也很重要，因为它可以降低药物从市场撤出的风险或通过新的临床方法对副作用频率进行昂贵的重新评估的风险审判。