人工智能可助尋找更佳的用藥組合

美國斯坦福大學一個研究團隊開發出一種新的人工智能系統，可預測兩種藥物聯合使用的潛在副作用。這項研究成果不僅可幫助醫生更好地開出用藥處方，也能幫助研究人員尋找更佳的用藥組合。

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該研究團隊１０日在芝加哥舉行的國際計算生物學學會會議上報告說，目前美國藥物市場上大約有５０００種藥物，已知副作用大約１０００種。系統研究各種藥物組合使用可能出現的副作用，工作量巨大，而人工智能技術能夠大大提高這項工作的效率。

據研究人員介紹，他們使用了模擬人類大腦工作的深度學習技術，把目前已知的藥物及副作用作為基礎數據，基于蛋白質在人體內的相互作用以及不同藥物對不同人體蛋白質的已知影響，設計出一種名為“十角形”的人工智能系統，自主識別潛在的藥物組合副作用。

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實際驗證結果顯示，該系統預測的１０種聯合用藥副作用中，有一半已在醫療系統的記錄中找到實例。比如，某種降血脂藥物和某種降壓藥同時服用，系統預測患者可能會出現肌肉發炎。２０１７年的一例案例報告顯示，某患者服用這兩種藥物后確實出現了嚴重的肌肉發炎問題。

目前，“十角形”還只能預測兩種藥物組合使用的副作用，接下來研究團隊希望能擴展預測更多種藥物組合的副作用情況。