是藥三分毒，任何藥物都有副作用。為進(jìn)一步了解藥物組合的副作用，將藥物危害降至最低，研究人員正采用人工智技術(shù)預(yù)測(cè)藥物組合的副作用。但由于目前人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用尚未成熟，因此人工智能暫時(shí)只能評(píng)估一對(duì)藥物。
需要藥物治療的人們很少只服用一類藥物，許多因健康原因而服用藥的人每天基本服用五種以上的藥物，根據(jù)美國疾病控制與預(yù)防中心的數(shù)據(jù)，在過去30天里，美國使用至少一種藥物的人數(shù)比例,是48.9%；在過去的30天里，人們使用三種或三種以上的藥物的比例為23.1%；而在過去的30天里使用5種或更多藥物的比例是11.9%。美國的數(shù)據(jù)將與許多其他高收入國家的數(shù)據(jù)一致。
從無處不在的阿司匹林到市場上最復(fù)雜的藥，所有藥物都有副作用， 許多是輕微的，而有些則是較為嚴(yán)重的。例如，任何有效的藥物都可能導(dǎo)致惡心或胃部不適。另一些會(huì)引起過敏，如皮疹或口干。更嚴(yán)重的可能會(huì)發(fā)生內(nèi)出血。
雖然某一種藥物的副作用是總所周知的，但醫(yī)生所面臨的困境就是明明知道這些藥物相互之間具有副作用，往往會(huì)由于之間過于復(fù)雜而無法預(yù)測(cè)，而且這方面的臨床試驗(yàn)也很少，這種情況在這一領(lǐng)域是不太可能改變的，因?yàn)閷⑦@種試驗(yàn)應(yīng)用到多種藥物的組合中是不現(xiàn)實(shí)的。為了了解其復(fù)雜性，大約有5000種是獲得許可的藥物，已知有1000種副作用。這意味著一旦與不同的藥物混合使用，就會(huì)有1250億的副作用產(chǎn)生。
然而，解決方案就在眼前。斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)研究出如何利用人工智能預(yù)測(cè)組合藥物的副作用。這個(gè)新系統(tǒng)被稱為Decagon，幫助醫(yī)生做出更明智的決定，決定使用哪種藥物。 該平臺(tái)還有可能為研究人員提供尋找新藥物組合的途徑，以幫助治療復(fù)雜疾病。
Decagon通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)行培訓(xùn)，在已知的藥物組合上進(jìn)行平臺(tái)測(cè)試。 目前，人工智能只能評(píng)估一對(duì)藥物；未來的目標(biāo)是將該系統(tǒng)用于三種或更多種藥物的組合。 該研究最近于2018年7月提交給芝加哥國際計(jì)算生物學(xué)會(huì)。
（原標(biāo)題：人工智能可預(yù)測(cè)藥物副作用）
