Sztuczna inteligencja wspiera ocenę działań niepożądanych leków

Nowoczesne technologie rewolucjonizują proces oceny ryzyka farmakoterapii. Sztuczna inteligencja znajduje coraz szersze zastosowanie w przewidywaniu skutków ubocznych leków.

Uczenie maszynowe na straży bezpieczeństwa leków

W miarę jak liczba zatwierdzanych substancji czynnych rośnie, rośnie też potrzeba szybkiej i precyzyjnej oceny ich profilu bezpieczeństwa. Jednym z najbardziej obiecujących narzędzi w tym zakresie jest sztuczna inteligencja, czyli wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do identyfikacji potencjalnych działań niepożądanych na podstawie ogromnych zbiorów danych farmaceutycznych i klinicznych.

Źródła danych: różnorodność i wyzwania

Systemy predykcyjne korzystają z wielu źródeł – od danych klinicznych, przez zgłoszenia działań niepożądanych (takie jak FAERS czy WHO VigiBase), po informacje molekularne i chemiczne. Kluczowym wyzwaniem pozostaje integracja danych różnego pochodzenia i standaryzacja ich formatów.

Od klasycznych modeli po głębokie sieci neuronowe

W analizach predykcyjnych wykorzystuje się m.in. drzewa decyzyjne, modele SVM, algorytmy klasyfikacji Bayesa oraz głębokie sieci neuronowe. Sztuczna inteligencja umożliwia nie tylko analizę prostych zależności, ale również wykrywanie złożonych powiązań między strukturą cząsteczki a potencjalnymi skutkami ubocznymi.

Dlaczego interpretowalność ma znaczenie?

W środowisku regulacyjnym kluczowe jest nie tylko przewidywanie działań niepożądanych, ale także możliwość zrozumienia, na jakiej podstawie algorytm wyciąga konkretne wnioski. Dlatego coraz większy nacisk kładzie się na rozwój tzw. „explainable AI” – systemów, które potrafią wyjaśnić swoją logikę decyzyjną.

Co dalej? Potrzeba transparentności i współpracy

Aby sztuczna inteligencja mogła zostać szerzej wdrożona w praktyce przemysłu farmaceutycznego, niezbędna jest dalsza współpraca między firmami, instytucjami badawczymi i regulatorami. Tylko wówczas możliwe będzie opracowanie jednolitych standardów i bezpieczne korzystanie z tych technologii w ocenie ryzyka terapeutycznego.

Podsumowanie

Wdrażanie sztucznej inteligencji w farmacji nie jest już przyszłością – to teraźniejszość, która dynamicznie zmienia oblicze badań nad bezpieczeństwem leków. AI staje się kluczowym elementem nowoczesnej farmakowigilancji.

Zobacz również: Grupa Polpharma wspiera apel dotyczący podjęcia pilnych działań przez UE na rzecz zapewnienia dostępu do leków i wzmocnienia europejskiej suwerenności farmaceutycznej

Przejdź do artykułu