W tej krótkiej serii pokazujemy przypadki użycia bezpiecznej, przejrzystej i godnej zaufania AI, które naszym zdaniem zrewolucjonizują sektor MedTech.

Jednym z nurtów badawczych jest analiza interakcji lekowych. Według badania opublikowanego w 2018 r. w IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics o nazwie “Semi-Supervised Learning Algorithm for Identifying High-Priority Drug-Drug Interactions Through Adverse Event Reports” można stwierdzić, jakie leki wchodzą ze sobą w negatywne interakcje na podstawie raportów o niepożądanych reakcjach na nie.

Dlaczego jest to istotne? Taki system jest w stanie:

• zwiększyć bezpieczeństwo pacjentów,
• zmniejszyć potrzebę wizyt u lekarza w przypadku przyjmowania leków doraźnych wraz z lekami długookresowymi (np. doraźne leki przeciwbólowe z długookresowymi lekami stabilizującymi ciśnienie krwi),
• zmniejszyć konieczność ponownej wizyty u lekarza w przypadku, gdy pacjent zapomni wymienić przyjmowane leki.Autorzy chcą kontynuować badania i w pewnym momencie opracować system, który będzie analizował podobne interakcje na poziomie osobistym, w oparciu o informacje genomiczne od pacjenta.

Pełne opracowanie można znaleźć na stronie: https://ieeexplore.ieee.org/document/8786248.