Впервые искусственный интеллект применен в фармаконадзоре
Петербургская ИТ-компания Flex Databases первой применила искусственный интеллект в системе по фармаконадзору. Самообучающаяся нейросеть, которую разработчики назвали Аней, выявляет сигналы, дубликаты, а также автокодирует сообщения о нежелательных реакциях.
При обработке сообщений о нежелательных реакциях, введенных в систему для автоматизации процессов фармаконадзора, нейросеть Аня ищет сигналы по безопасности лекарственных средств на основе массива сообщений о нежелательных реакциях, занимается автоматическим кодированием медицинских терминов по словарю MedDRA и выявлением дубликатов сообщений о нежелательных реакциях. Искусственный интеллект Аня способна за 30 секунд обработать до ста тысяч сообщений о нежелательных реакциях.
«Разработка нейросети, а также ее внедрение в фармаконадзор, была обусловлена желанием более тщательно и эффективно обрабатывать поступившие в систему данные, — комментирует Ольга Логиновская, директор по качеству и корпоративному развитию Flex Databases. – Обученная нейросеть быстро перерабатывает большие объемы информации и по заложенным сложным алгоритмам находит сигналы там, где человек может их пропустить, она детально проверяет и анализирует совпадения данных и причинно-следственные связи».
Под термином «сигнал» в фармаконадзоре понимается сообщение от одного или нескольких источников, достоверно подтверждающее наличие причинно-следственной связи между приемом лекарства и нежелательной реакцией, о которой ранее либо не было ничего известно, либо сведения были недостаточно информативными.
Несмотря на то, что оценке соотношения пользы и риска лекарственных препаратов уделяется много внимания в течение клинических исследований препарата, мировая практика показывает, что к моменту регистрации препарата выявляется только половина присущих ему побочных эффектов, и то речь идет о наиболее частых (от 1 до 10%), либо аллергических реакциях. Фармаконадзор собирает данные и контролирует безопасность лекарств, в том числе и в пострегистрационный период, и дает более полную и точную информацию о рисках, связанных с продажей лекарственного средства. Обнаружение большого количества сигналов может повлиять на соотношение «польза-риск» вплоть до того, что регулятором или фармкомпанией будет принято решение о выводе препарата с рынка.
Компания Flex Databases первой на российском рынке предложила отечественное решение для автоматизации процессов фармаконадзора и была включена международной организацией MSSO в официальный список вендоров, поддерживающих MedDRA кодирование и SMQ запросы.
