新華社華盛頓７月１０日電 美國斯坦福大學一個研究團隊開發(fā)出一種新的人工智能系統(tǒng)，可預測兩種藥物聯(lián)合使用的潛在副作用。這項研究成果不僅可幫助醫(yī)生更好地開出用藥處方，也能幫助研究人員尋找更佳的用藥組合。

　　該研究團隊１０日在芝加哥舉行的國際計算生物學學會會議上報告說，目前美國藥物市場上大約有５０００種藥物，已知副作用大約１０００種。系統(tǒng)研究各種藥物組合使用可能出現(xiàn)的副作用，工作量巨大，而人工智能技術能夠大大提高這項工作的效率。

　　據(jù)研究人員介紹，他們使用了模擬人類大腦工作的深度學習技術，把目前已知的藥物及副作用作為基礎數(shù)據(jù)，基于蛋白質在人體內(nèi)的相互作用以及不同藥物對不同人體蛋白質的已知影響，設計出一種名為“十角形”的人工智能系統(tǒng)，自主識別潛在的藥物組合副作用。

　　實際驗證結果顯示，該系統(tǒng)預測的１０種聯(lián)合用藥副作用中，有一半已在醫(yī)療系統(tǒng)的記錄中找到實例。比如，某種降血脂藥物和某種降壓藥同時服用，系統(tǒng)預測患者可能會出現(xiàn)肌肉發(fā)炎。２０１７年的一例案例報告顯示，某患者服用這兩種藥物后確實出現(xiàn)了嚴重的肌肉發(fā)炎問題。

　　目前，“十角形”還只能預測兩種藥物組合使用的副作用，接下來研究團隊希望能擴展預測更多種藥物組合的副作用情況。

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