Theo thông báo của Bộ Khoa học và Công nghệ thông tin Hàn Quốc ngày 17/4, nhóm nhà khoa học thuộc Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST) đã phát triển công nghệ dự đoán sự tương tác thuốc tiềm ẩn (DDI), qua đó giúp các chuyên gia y tế dễ dàng xác định loại tương tác nào sẽ xảy ra giữa các loại thuốc khác nhau.
Theo đó, đội ngũ trên đã sử dụng công nghệ "deep learning" - một nhánh đặc biệt trong AI có khả năng giải quyết các vấn đề thực tế bằng cách khai thác các mạng thần kinh nhân tạo và mô phỏng việc đưa ra các quyết định của con người - để nâng cao hiệu quả khai thác DDI.
DeepDDI có thể dự đoán tổng cộng 192.284 tương tác giữa thuốc với thuốc, với độ chính xác ở mức cao 92,4%. Ngoài ra, DeepDDI có thể được sử dụng để dự đoán các tương tác giữa thuốc và thực phẩm.
Các chuyên gia đánh giá công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và điều chế thuốc, cũng như việc kê đơn bởi điều này giúp bệnh nhân hạn chế gặp tác dụng phụ do uống nhiều loại thuốc khác nhau.
Nghiên cứu mới nhất này có thể đóng vai trò như một công nghệ nền tảng thúc đẩy sự phát triển y học chính xác - phương pháp điều trị phân loại bệnh nhân vào các nhóm bệnh khác nhau với các quyết định điều trị, can thiệp và chỉ định phù hợp với từng cá nhân dựa trên sự tổng hợp, phân tích dữ liệu về gen.
Tương tác thuốc là những thay đổi về tác dụng của một loại thuốc do chịu tác động của một loại thuốc khác khi được sử dụng đồng thời. Trong trị liệu, đôi khi bác sĩ lợi dụng sự tương tác thuốc nhằm làm tăng tác động của từng loại thuốc khi được sử dụng kết hợp.
Tuy nhiên, tương tác thuốc thường có hại, có thể làm tăng hoặc giảm tác dụng mong muốn của một loại thuốc, làm trầm trọng thêm các tác dụng phụ của thuốc./.
>>>Đề phòng rủi ro khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào bảo mật thông tin