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人工智能可预测药物副作用

需要药物治疗的人们很少只服用一类药物,许多因健康原因而服用药的人每天基本服用五种以上的药物,根据美国疾病控制与预防中心的数据,在过

作者: | 2018-09-10 16:15:44 | 来源:人工智能T800

需要药物治疗的人们很少只服用一类药物,许多因健康原因而服用药的人每天基本服用五种以上的药物,根据美国疾病控制与预防中心的数据,在过去30天里,美国使用至少一种药物的人数比例,是48.9%;在过去的30天里,人们使用三种或三种以上的药物的比例为23.1%;而在过去的30天里使用5种或更多药物的比例是11.9%。美国的数据将与许多其他高收入国家的数据一致。

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从无处不在的阿司匹林到市场上最复杂的药,所有药物都有副作用, 许多是轻微的,而有些则是较为严重的。例如,任何有效的药物都可能导致恶心或胃部不适。另一些会引起过敏,如皮疹或口干。更严重的可能会发生内出血。

虽然某一种药物的副作用是总所周知的,但医生所面临的困境就是明明知道这些药物相互之间具有副作用,往往会由于之间过于复杂而无法预测,而且这方面的临床试验也很少,这种情况在这一领域是不太可能改变的,因为将这种试验应用到多种药物的组合中是不现实的。为了了解其复杂性,大约有5000种是获得许可的药物,已知有1000种副作用。这意味着一旦与不同的药物混合使用,就会有1250亿的副作用产生。

然而,解决方案就在眼前。斯坦福大学的计算机科学家已经研究出如何利用人工智能预测组合药物的副作用。这个新系统被称为Decagon,帮助医生做出更明智的决定,决定使用哪种药物。 该平台还有可能为研究人员提供寻找新药物组合的途径,以帮助治疗复杂疾病。

Decagon通过深度学习进行培训,在已知的药物组合上进行平台测试。 目前,人工智能只能评估一对药物; 未来的目标是将该系统用于三种或更多种药物的组合。 该研究最近于2018年7月提交给芝加哥国际计算生物学会。