[ad_1]
Khám phá thuốc là một quá trình tốn thời gian và tốn kém nhưng cần thiết để hỗ trợ đổi mới chăm sóc sức khỏe. Các chuyên gia trong ngành liên tục tìm kiếm những cách an toàn để tăng tốc nó và bạn có thể tự hỏi khoa học dữ liệu giúp ích như thế nào
Tạo ra thuốc phù hợp
Nhiều cải tiến về thuốc xảy ra do các nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp giải quyết vấn đề để khắc phục những thiếu sót đã biết. Các công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ họ bằng cách sàng lọc lượng thông tin khổng lồ nhanh hơn nhiều so với những gì mọi người có thể đạt được nếu không có công nghệ.
Đôi khi, phân tích dữ liệu cho phép phát hiện ra các loại thuốc để điều trị các nhu cầu cụ thể mà các lựa chọn khác không giải quyết tốt. Đó là trường hợp khi một nhóm của King’s Faculty London đã phát triển một phương pháp mới điều trị ung thư vú bộ ba âm tính, có khả năng kháng hóa trị, có tỷ lệ sống sót thấp và thường tiến triển nhanh.
Một phần quan trọng trong công việc của các nhà nghiên cứu liên quan đến việc sử dụng phân tích dữ liệu để nghiên cứu hơn 6.000 mẫu ung thư vú. Những phát hiện này cho phép tìm hiểu thêm về các tế bào liên quan đến bệnh ung thư tích cực. Hóa trị liệu không điều trị tốt.
Tiếp theo, nhóm đã tạo ra một liên hợp kháng thể-thuốc đặc biệt dành cho bệnh ung thư vú bộ ba âm tính. Nó nhắm vào các tế bào ung thư cụ thể và các nhà khoa học tin rằng nó có thể hoạt động hiệu quả với liều ức chế dưới mức trung bình, dẫn đến ít độc tính hơn cho bệnh nhân. Họ cũng dự đoán rằng những người khác có thể sử dụng các phương pháp tương tự để cải thiện các lựa chọn điều trị cho những căn bệnh thách thức khác.
Nâng cao cảnh giác dược
Cảnh giác dược bao gồm các nỗ lực nhằm tối đa hóa tác dụng điều trị của thuốc đồng thời giảm thiểu tác hại tiềm tàng. Nó xảy ra ở khắp các nhà máy dược phẩm và phòng thí nghiệm nghiên cứu công nghệ cao trên thế giới. Lãnh đạo công ty cần dữ liệu sản xuất theo thời gian thực để thực hiện quyết định tự tin và duy trì sự tuân thủ. Ngoài ra, những thông tin như vậy còn duy trì sự an toàn của thuốc thương mại bằng cách ngăn ngừa các sai sót có thể gây ra việc thu hồi.
Các chuyên gia cũng thực hành cảnh giác dược trong nghiên cứu của họ, thường sử dụng khoa học dữ liệu để giảm thiểu tác dụng phụ không mong muốn. Đôi khi, việc khám phá thuốc vượt xa các sản phẩm mới và cho phép các nhà nghiên cứu tìm hiểu thêm những hiểu biết sâu sắc về các loại thuốc hiện có trên thị trường. Những phát hiện này có thể dẫn đến việc các cơ quan quản lý bắt buộc phải dán nhãn cảnh báo bệnh nhân mới hoặc các nhà tiếp thị dược phẩm định vị sản phẩm theo cách khác
Ngoài ra, những chi tiết này có thể định hình các thử nghiệm lâm sàng trong tương lai. Hãy xem xét trường hợp các nhà khoa học dữ liệu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) để nghiên cứu 30.000 loại thuốc phân tử nhỏ tiền lâm sàng để xác định xem chúng có thể đi qua nhau thai dễ dàng như thế nào và gây ra những vấn đề tiềm ẩn ảnh hưởng đến cuộc sống của trẻ sau khi sinh. Nghiên cứu cũng phát hiện ra 500 khía cạnh về khuyết tật bẩm sinh, di truyền và thuốc có thể thúc đẩy những khám phá khoa học về cơ chế phân tử liên kết các vấn đề bẩm sinh với một số loại thuốc.
Vì các công cụ phân tích dữ liệu rất xuất sắc trong việc tìm kiếm các mẫu trong các lô thông tin lớn nên chúng có thể trở thành công cụ tìm ra các vấn đề an toàn có thể xảy ra để những người ra quyết định điều tra. Việc phát hiện sớm những vấn đề như vậy sẽ giúp vấn đề dễ kiểm soát hơn và cho phép các bên liên quan tìm hiểu thêm đồng thời giảm thiểu rủi ro cho người tiêu dùng.
Hãy xem hầu hết mọi người sẵn sàng sử dụng mạng xã hội như thế nào để lên tiếng phàn nàn hoặc quan ngại. Một công cụ phân tích dữ liệu được thiết lập để phát hiện các cụm từ cụ thể liên quan đến phản ứng có hại của thuốc có thể trở thành công cụ cảnh báo sớm, đánh dấu một vấn đề sâu rộng hơn để các nhà lãnh đạo dược phẩm điều tra. Tương tự, nó có thể giúp mọi người phát triển các loại thuốc mới bằng cách chỉ ra những vấn đề hàng đầu mà mọi người gặp phải khi sử dụng những loại thuốc hiện có.
Tìm kiếm công dụng y học mới
Khám phá thuốc không phải lúc nào cũng đòi hỏi phải tạo ra sản phẩm từ đầu. Một số sự kiện could mắn xảy ra khi các nhà khoa học nhận ra rằng các loại thuốc điều trị các triệu chứng cụ thể có lợi ích điều trị rộng hơn.
Những tiến bộ của khoa học dữ liệu có nghĩa là những ứng dụng mới này đối với các loại thuốc cũ có thể xảy ra thông qua các ứng dụng công nghệ tiên tiến hơn là tình cờ thuần túy. Một nền tảng được phát triển gần đây dựa trên hai loại AI để hiển thị mối quan hệ toán học giữa thuốc và bệnh tật, đôi khi xác nhận các mối liên hệ đã được chứng minh qua tài liệu khoa học. Một ví dụ là một loại thuốc được sản xuất để điều trị các bất thường về nhịp tim và cũng giúp ích cho bệnh nhân bị co giật.
Một nhà khoa học hàng đầu tham gia vào công cụ AI này cho biết việc phát triển một loại thuốc mới có thể mất hơn 10 năm. Tuy nhiên, cách tiếp cận dựa trên thuật toán này có thể giảm khung thời gian đó theo năm, mang lại cơ hội thay đổi cuộc sống cho những bệnh nhân cần chúng. Một số người không thể chờ đợi quá lâu để có được các phương pháp điều trị tiềm năng, vì vậy họ sẽ vui lòng xem liệu một loại thuốc đã có uy tín lâu đời có mang lại những lợi ích mới hay không.
Việc tái sử dụng thuốc cũng đẩy nhanh quá trình bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu bỏ qua hoặc loại bỏ các bước. Ngoài ra, việc phê duyệt theo quy định thường diễn ra sớm hơn vì các sản phẩm đã có lịch sử sử dụng an toàn được chứng minh vì những lý do khác.
Đột phá mới với khoa học dữ liệu
Các nguyên tắc và công cụ khoa học dữ liệu được áp dụng một cách chu đáo giúp các nhà nghiên cứu hiện đại tìm ra các phương pháp điều trị mới, khả thi cho các bệnh và tình trạng ốm đau khác nhau. Con người sẽ luôn đóng vai trò thiết yếu trong việc khám phá thuốc, nhưng những ví dụ hấp dẫn ở đây và ở nơi khác cho thấy sức mạnh của việc sử dụng phân tích dữ liệu có mục đích để đáp ứng các mục tiêu chung.
Giới thiệu về tác giả
April Miller là nhà văn cấp cao về CNTT và an ninh mạng của Tạp chí ReHack người chuyên về AI, dữ liệu lớn và học máy trong khi viết về các chủ đề trong lĩnh vực công nghệ. Bạn có thể tìm thấy tác phẩm của cô ấy trên ReHack.com và bằng cách theo dõi trang Twitter của ReHack.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link