آموزش ماشینی برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها
پیش‌بینی عوارض جانبی داروها یک چالش مهم در علم داروشناسی است. عوارض جانبی داروها ممکن است بر دستگاه‌های حیاتی بدن تأثیر داشته باشند و به بیماری‌ها معروفی همچون ترومبوز، تشنج و عوارض کلیوی منجر شوند. در صورت تشخیص و طبیعی بودن عوارض جانبی، فهرست آزمون‌ها و مراقبت‌هایی می‌توانند انجام شود تا مشکل جلوگیری شده یا بهبود یابد.
آموزش ماشینی به عنوان یک روش قابل استفاده، برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها استفاده می‌شود. این روش می‌تواند به دانشمندان داروشناسی کمک کند تا عوارض جانبی ناخواسته را از خروجی مشخصات داروها پیش‌بینی کنند و بهبود یابند. از طریق آموزش ماشینی، قابلیت تشخیص مسئولیت عوارض جانبی داروها با اطمینان بیشتری انجام می‌شود.
برای آموزش ماشینی برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها، ابتدا باید داده‌های مربوط به داروها و عوارض جانبی آنها جمع‌آوری شوند. این داده‌ها شامل اطلاعات شیمیایی داروها، مشخصه‌های بیوشیمیایی و مولکولی آنها، داده‌های بالینی در مورد عوارض جانبی و داده‌های انتخابی از منابع مرجع می‌باشد.
سپس، داده‌ها برای آنالیز و بررسی به ماشین یادگیری (عموماً الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی) وارد می‌شوند. الگوریتم‌ها با استفاده از الگوهای موجود در داده‌ها، می‌توانند عوارض جانبی داروها را پیش‌بینی کنند.
بعد از آموزش، مدل ماشینی قادر به تحلیل داده‌های جدید خواهد بود و می‌تواند عوارض جانبی داروهای جدید را با دقت بالاتری پیش‌بینی کند. این روش می‌تواند به صورت مستقیم و غیرمستقیم در سلامت عمومی جامعه مراقبت کند.
از مزایای استفاده از آموزش ماشینی برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها، می‌توان به دقت بالا، زمان کوتاهتر برای یادگیری نسبت به روش‌های سنتی و قابلیت استفاده از حجم بالای داده اشاره کرد. همچنین، این روش می‌تواند به طور مکرر و تکراری بر روی داده‌های موجود اعمال شود تا بتواند نتایج بهتری را تولید کند.
با این حال، استفاده از آموزش ماشینی برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها همچنین مشکلاتی دارد. یکی از این مشکلات در دسترس بودن داده‌های کم و نامتوازن است. همچنین، صحت و قابل اعتماد بودن داده‌ها نیز مهم است تا بتوان نتایج دقیقی را تولید کرد.
در نتیجه، آموزش ماشینی برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها می‌تواند یک ابزار قدرتمند در جهت بهبود مراقبت از بیماران و کاهش خطرات جانبی داروها باشد، با این حال نیاز به توسعه و بهبود مدل‌های ماشینی و جمع‌آوری داده‌های قابل اعتماد برای آموزش و پیش‌بینی دقیق تر را نیز دارد.
منابع:
1. Chen M, et al. Deep learning-based model for multiple Myeloma diagnosis and prognosis: A retrospective study. PLOS Medicine. 2020;17(10):e1003381.
2. Bebis G, et al. Machine Learning Applications in Drug Development and Molecular Toxicity Prediction. International Journal of Molecular Sciences. 2020;21:6479.
3. Huang Y, et al. Prediction of antibiotic-induced liver injury by stemness factors using machine learning algorithms. BMC Bioinformatics. 2020;21:413.