Искусственный интеллект поможет с фармаконадзором и созданием новых препаратов

07:34
20 сентября 2018

Екатерина Погонцева

960

Научный сотрудник Казанского федерального университета и компании Neuromation Елена Тутубалина выиграла грант Российского научного фонда, который пойдет на то, чтобы обучить нейронную сеть находить и анализировать самую разную информацию о лекарственных средствах, опубликованную в сети Интернет-пользователями. Проект рассчитан на три года. Коллектив подвел предварительные итоги первого этапа исследования, посвященного побочным эффектам лекарств.

«Изучение побочных эффектов приема лекарств – деятельность, которую фармкомпании ведут постоянно, пока препарат представлен на рынке, – поясняет руководитель грантового проекта Елена Тутубалина. – Смоделировать ситуацию, создать репрезентативную группу всех возможных состояний пациентов и взаимодействия всех лекарственных средств просто нереально, особенно если человек принимает сразу несколько препаратов. Поэтому в инструкциях к препарату всегда указан номер телефона, по которому можно сообщить о нежелательных реакциях. Отслеживать и сообщать такую информацию должны и врачи. Но сбор этих данных идет достаточно тяжело. Зато в соцсетях люди частенько охотно делятся своим опытом лечения тем или иным препаратом, спрашивают советов других пользователей. Так и родилась идея – использовать открытые источники и анализировать посты в соцсетях, применяя методы анализа текстов и машинное обучение».

По словам ученых, главная сложность работы состоит в том, что профессиональная медицинская лексика существенно отличается от того, как простые люди описывают свое состояние здоровья. Делать поиск по ключевым словам бесполезно. Поэтому целью первого этапа работы большого научного коллектива и стало – «отловить» фразы (темнеет в глазах, земля уходит из-под ног) и «расшифровать» их таким образом, чтобы они были понятны медикам и представляли практический интерес для фармацевтических компаний.

В проекте принимают участие научные сотрудники Казанского федерального университета, НИЦ «Курчатовский институт», Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, Санкт-Петербургского отделения Математического института им. В. А. Стеклова РАН.

Первый этап проводился в англоязычном сегменте. В дальнейшем ученые планируют перенести разработанные технологии в тексты на родном языке, причем подобные исследования о выявлении информации о лекарственных реакциях из отзывов пользователей для русского языка будут проводиться впервые.

По мнению ученых, непрерывное развитие и повышение точности интеллектуального анализа текстов пользователей, размещенных в соцсетях, не просто выведет фармаконадзор на иной уровень, но и сможет помочь обнаружить новые свойства известных препаратов, которые способны натолкнуть на идею создания новых лекарственных средств.

Нет комментариев

Вы не можете оставлять комментарии
Пожалуйста, авторизуйтесь