А вдруг вы не пара: нейросеть проверит лекарства на совместимость
Новая программа позволит проверить лекарства на вероятность появления побочных эффектов при их одновременном приеме. Благодаря ей специалисты смогут быстро и качественно найти потенциальные угрозы здоровью пациента, который проходит курс лечения по различным направлениям или принимает сразу несколько препаратов. Основано программное обеспечение на работе нейросети — она ищет релевантные запросу пользователя научные статьи и информацию в них о взаимодействии лекарств. Врачи считают, что использование в качестве базы данных материала рецензируемых изданий позволит избежать многих ошибок, улучшит информативность и качество ожидаемого результата. Программа сделает это гораздо быстрее, чем человек, что актуально в свете постоянно появляющихся новых препаратов и научных работ.
Опасное взаимодействие
Прежде чем поступить на рынок, лекарства проходят множество проверок, подтверждающих их безопасность. Однако зачастую человек лечится не от одного заболевания, а от нескольких. Клинически протестировать, как в организме поведут себя сразу несколько препаратов, бывает проблематично. Вместе с тем взаимодействие лекарств способно вызвать негативные последствия или снизить эффективность терапии.
Центр компетенций Национальной технологической инициативы (ЦК НТИ) по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ им. М.В. Ломоносова и Институт цифровой медицины Первого МГМУ им. И.М. Сеченова ведут совместную разработку прикладного программного обеспечения (ПО) для поиска фактов о лекарственных взаимосвязях. Кроме того, в перспективе ПО будет искать сведения о взаимодействии лекарств с пищевыми продуктами и косметическими средствами.
Для решения задачи был выбран путь автоматической обработки статей в рецензируемых научных журналах с использованием нейросетевых технологий.
По словам исполнительного директора ЦК НТИ Алексея Белошицкого, работа ценна за счет прикладного применения так называемых NLP (natural language processing) технологий. Они позволяют обрабатывать тексты на естественном языке, что крайне актуально в условиях огромного количества публикаций.
Как рассказал руководитель направления информационных технологий и data science ЦК НТИ Роман Смирнов, основная задача нейросети — выявлять названия действующих веществ в лекарственных препаратах в текстах формируемых тематических коллекций, а также определять взаимодействия между найденными субстанциями.
Найти и извлечь
Только на тему COVID-19 за прошлый год в мире было выпущено более ста тысяч научных публикаций. Разрабатываемое ПО позволит исследователям оперативно выявлять новые, неизвестные ранее взаимодействия препаратов, применяемых при борьбе с вирусом.
— Технологии интеллектуальной обработки применяются для задач поиска и извлечения фактов и знаний, представленных в медицинских текстах. В частности, они используются для разработки клинических рекомендаций в медицине. Наше новое программное обеспечение как раз пример таких технологий, — пояснил заместитель директора Института цифровой медицины Первого МГМУ им. И.М. Сеченова Эдуард Фартушный.
Для этого ученые тестируют применение софта на основе нейросетевых технологий. Разрабатываемое ПО осуществляет постоянный мониторинг потоков тематических документов (статьи, публикации в научных и специализированных журналах), выделяет их и отправляет в нейронную сеть на обработку. Найденные действующие вещества и факты взаимодействия откладываются в отдельную базу данных с указанием источника. Далее все выявленные случаи предоставляются исследователю для анализа, рассмотрения и принятия окончательного решения об использовании данных.
— Конечно, частично перечень взаимодействий лекарственных средств уже сформирован, — отметил руководитель направления информационных технологий и разработки ЦК НТИ Александр Бирюков. — Однако, чтобы обработать всю доступную в Сети информацию интересующей тематики, должна быть проведена огромная работа, на которую у людей уйдет масса времени. Тем более что перечень научных публикаций об используемых препаратах пополняется десятками тысяч новых ежегодно. Разрабатываемое ПО может автоматизировать данный процесс, становясь важным инструментом доказательной медицины, повышая качество и скорость исследований.
Избежать ошибок
По мнению заведующей кафедрой поликлинической терапии лечебного факультета ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России Веры Лариной, использование нейросетевых технологий для автоматической обработки статей в рецензируемых научных журналах видится достаточно перспективным методом.
— Одновременное наличие многих заболеваний изменяет общую клиническую картину, затрудняя и диагностику, и выбор оптимального и безопасного лечения, — сообщила Вера Ларина. — На сегодняшний день эксперты разработали и продолжают разрабатывать системы поддержки принятия врачебных решений в сложной ситуации множественной сопутствующей патологии. Однако, безусловно, медицинское сообщество нуждается в более современных и совершенных экспресс-системах для проверки лекарственной совместимости. Использование в качестве базы данных материала рецензируемых научных изданий позволит избежать разных видов ошибок, улучшит информативность и качество ожидаемого результата.
По словам иммунолога-аллерголога Андрей Продеус, такая программа будет полезна ученым, чья область деятельности так или иначе связана с фармацевтикой. Практикующему врачу нужны готовые информационные выжимки о сочетании лекарственных средств, снабженные ссылками на оригинальные исследования для возможности что-то уточнить.
Проект реализуется вне бюджетной программы ЦК НТИ. На данный момент прототип решения проходит тестирование специалистами Сеченовского университета.
