醫療保健領(lǐng)域正飛速發(fā)展，而人工智能（AI）在提升藥物安全性方面正發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用。通過(guò)分析海量數據，人工智能可以監測藥物、檢測有害相互作用，并預防副作用。這使得制藥公司能夠更迅速地作出響應，確?；颊甙踩⑻峁┯行У闹委煼桨?。

       人工智能在藥物安全性領(lǐng)域的應用正改變著(zhù)制藥公司預測有害相互作用和預防副作用的方式，從而確?；颊甙踩?。

       人工智能如何提升藥物安全性監測

       傳統的藥物安全性監測涉及緩慢的人工的流程，難以處理大量數據。人工智能通過(guò)分析多種數據源源（包括電子健康記錄、臨床試驗結果和患者反饋）來(lái)解決這一問(wèn)題。在安全性領(lǐng)域應用人工智能，醫療保健提供者可以更準確地分析大型數據集，從而更快地作出保護患者的決策。它利用可信的數據集，如DrugBank和美國食品藥品監督管理局報告，來(lái)預測有害的藥物相互作用。機器學(xué)習（ML）和自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)幫助人工智能快速識別模式和風(fēng)險，從而能夠更快地采取行動(dòng)以避免傷害、改善患者護理，并增強對安全性的信任。

       人工智能增強藥物相互作用安全性的關(guān)鍵途徑

       ● 及早發(fā)現安全問(wèn)題

       基于人工智能工具能夠快速在安全性數據中發(fā)現模式，其能力遠超人工方法。它們能夠及早檢測到安全信號，從而允許對風(fēng)險作出更快響應，并提升患者安全性。⁴由人工智能驅動(dòng)的藥物警戒創(chuàng )新使得全球范圍內能夠更早地發(fā)現不良反應和更安全地用藥。例如，世界衛生組織的 VigiBase 利用人工智能分析來(lái)自不同國家的數百萬(wàn)份報告，以標記罕見(jiàn)的副作用或危險的藥物相互作用。這種實(shí)時(shí)分析有助于醫療保健提供者和制藥公司迅速采取行動(dòng)，降低風(fēng)險并保護患者。

       ● 自動(dòng)化報告與跟蹤

       人工智能簡(jiǎn)化了從臨床試驗、醫療記錄和患者反饋中收集和分析藥物安全性數據的過(guò)程。通過(guò)藥物警戒創(chuàng )新，醫療保健提供者能夠高效地分析數據并作出明智的決策以確?；颊甙踩?。人工智能通過(guò)為監管機構格式化這些數據，減少了錯誤并節省了時(shí)間。

       ● 解讀非結構化數據

       有價(jià)值的安全性信息通常隱藏在研究論文或社交媒體帖子中。人工智能利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析這些數據，并發(fā)現意外的副作用或風(fēng)險。將這些見(jiàn)解與傳統方法相結合，可以更清晰地了解藥物的安全性。⁴

       ● 基于人工智能的上市后監測

       通過(guò)分析真實(shí)世界的患者體驗，人工智能在確保藥品批準后的安全性方面發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用。上市后監測評估患者登記冊以評估長(cháng)期結果，并檢查藥房記錄以識別處方和副作用中的模式。此外，可穿戴設備（如健身追蹤器和智能手表）提供了關(guān)于心率、活動(dòng)水平和用藥依從性等指標的連續實(shí)時(shí)數據。

       人工智能分析這些數據以檢測不良反應的早期預警信號。通過(guò)識別風(fēng)險和及時(shí)干預，人工智能在預防藥物不良反應方面發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用。例如，可穿戴設備可以在患者對藥物反應不佳時(shí)向醫療保健提供者發(fā)出警報，從而能夠及時(shí)進(jìn)行干預以防止并發(fā)癥。將可穿戴技術(shù)融入藥物警戒確保了藥物在其整個(gè)生命周期內保持安全和有效，同時(shí)使患者可以在其醫療保健中發(fā)揮積極作用。

       藥物安全性領(lǐng)域的變革：人工智能在實(shí)際應用中的表現

       ● 世界衛生組織的VigiBase：由世界衛生組織管理的VigiBase是一個(gè)國際藥物警戒數據庫，匯集了來(lái)自150多個(gè)國家的安全性信息。人工智能工具分析這一龐大的數據集以檢測安全信號，如罕見(jiàn)的藥物不良反應或有害相互作用。這種實(shí)時(shí)分析使醫療保健提供者和制藥公司能夠主動(dòng)作出響應，確保全球藥物安全和患者保護。

       ● 輝瑞與IBM沃森的合作：2016年，輝瑞與IBM沃森醫療攜手合作，旨在利用人工智能推進(jìn)免疫腫瘤學(xué)領(lǐng)域的研究。此次合作意在借助IBM Watson強大的機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，來(lái)探尋新的藥物作用靶點(diǎn)，并改進(jìn)臨床試驗中的患者選擇。雖然這一舉措主要聚焦于藥物發(fā)現領(lǐng)域，但它通過(guò)加速更安全療法的開(kāi)發(fā)，間接促進(jìn)了藥物安全性的提升。

       ● 拜耳與Tempus的合作伙伴關(guān)系：拜耳與專(zhuān)注于精準醫療和人工智能的Tempus公司攜手合作，旨在提升患者獲取基因組檢測的機會(huì )，從而改善腫瘤治療的效果。這一合作借助從基因組和臨床數據中的人工智能分析見(jiàn)解，可以更深入地了解患者對特定治療方案的反應情況。雖然其重點(diǎn)在于個(gè)性化護理，但這種方法通過(guò)量身制定的治療方案來(lái)最大限度降低不良反應，從而間接提高了藥物的安全性。

       人工智能在藥物安全性應用中的挑戰

       ● 人工智能系統處理的是敏感的健康信息，因此必須實(shí)施嚴格的隱私保護措施。諸如《通用數據保護條例》（GDPR）和《健康保險攜帶與責任法案》（HIPAA）等法律要求加密和限制訪(fǎng)問(wèn)，以確?；颊邤祿陌踩?。然而，人工智能決策有時(shí)難以理解，這使得醫療保健提供者難以完全信任。

       ● 清晰透明的工具可以用來(lái)幫助解釋人工智能的決策過(guò)程，并建立對其使用的信心?？山忉尩娜斯ぶ悄埽╔AI）通過(guò)展示人工智能模型如何得出預測結果，提高了透明度，從而在預測藥物相互作用等關(guān)鍵任務(wù)中促進(jìn)了信任和安全性。⁵

       ● 機器學(xué)習處理海量的生物醫學(xué)文獻和非結構化數據（包括電子病歷），這使得它能夠在臨床試驗期間尚未顯現時(shí)，就提前預測出藥物間可能發(fā)生的相互作用。³

       ● 此外，人工智能必須保持公正性，以確保所有患者無(wú)論背景如何都能得到公平治療。目前正致力于制定相關(guān)準則，以確保人工智能在醫療保健領(lǐng)域的應用合乎倫理且負責，從而推動(dòng)建立優(yōu)先考慮患者安全性與公平的可靠系統。

       人工智能在藥物警戒中的未來(lái)方向

       個(gè)性化安全模型

       AI可以分析患者的個(gè)體數據（如病史和遺傳學(xué)信息），以預測個(gè)體對藥物的反應。這種方法與精準醫療理念相契合，能夠實(shí)現更安全、個(gè)性化的治療，并降低副作用的風(fēng)險。

       與新興技術(shù)的融合

       人工智能與區塊鏈、連接設備等技術(shù)的結合，將改變藥物安全性監測。

       ● 區塊鏈：通過(guò)提供一種安全且透明的方法來(lái)記錄交易，區塊鏈可以增強藥物警戒數據的完整性。這一特性確保了藥物安全性信息不被篡改且值得信賴(lài)，從而有助于對不良事件進(jìn)行更精準的追蹤，并確保符合法規合規性。²

       ● 物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)設備的部署能夠實(shí)現患者健康指標的實(shí)時(shí)連續監測。當與人工智能集成時(shí)，這些設備可以檢測到藥物不良反應的早期跡象，從而允許及時(shí)干預和個(gè)性化治療調整。

       全球數據共享網(wǎng)絡(luò )

       建立用于共享藥物安全性數據的國際網(wǎng)絡(luò )可以顯著(zhù)提升人工智能在藥物警戒工作中的有效性。訪(fǎng)問(wèn)多樣化和廣泛的數據集使人工智能系統能夠更快速、更準確地識別安全信號，從而能夠更快地應對新出現的藥物安全問(wèn)題。協(xié)作數據共享還促進(jìn)了在全球范圍內監測和減輕藥物不良反應的統一方法。隨著(zhù)在這些領(lǐng)域不斷取得進(jìn)展，人工智能可以在轉變藥物安全性實(shí)踐方面發(fā)揮重要作用，確保全球范圍內更加個(gè)性化、安全且高效的藥物警戒系統。

       結論

       人工智能正在通過(guò)增強藥物安全性、早期發(fā)現風(fēng)險和實(shí)現快速響應來(lái)變革藥物警戒?？纱┐髟O備和人工智能工具正在幫助醫療保健提供者通過(guò)持續監測患者健康狀況來(lái)成功預防藥物不良反應。分析患者記錄、臨床試驗和可穿戴設備中的數據，確保了有害相互作用的及時(shí)識別。輝瑞和拜耳等公司的實(shí)際案例展示了人工智能在藥物監測中的有效性。區塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)進(jìn)一步提升了人工智能的潛力，實(shí)現了安全的數據共享和個(gè)性化護理。應對隱私、偏見(jiàn)和透明度等挑戰將確保人工智能提供更安全、更高效的藥物警戒，從而提升全球健康結果。

       參考文獻

       1.Basile, Anna O., et al. 'Artificial Intelligence for Drug Toxicity and Safety'. Trends in Pharmacological Sciences, vol. 40, no. 9, Sept. 2019, pp. 624-35. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1016/j.tips.2019.07.005.

       2.Bathula, Archana, et al. 'Blockchain, Artificial Intelligence, and Healthcare: The Tripod of Future-a Narrative Review'. Artificial Intelligence Review, vol. 57, no. 9, Aug. 2024, p. 238. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s10462-024-10873-5.

       3.Han, Ke, et al. 'A Review of Approaches for Predicting Drug-Drug Interactions Based on Machine Learning'. Frontiers in Pharmacology, vol. 12, Jan. 2022. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fphar.2021.814858.

       4.Praveen, John, et al. 'Transforming Pharmacovigilance Using Gen AI: Innovations in Aggregate Reporting, Signal Detection, and Safety Surveillance'. The Journal of Multidisciplinary Research, Oct. 2023, pp. 9-16. saapjournals.org, https://doi.org/10.37022/tjmdr.v3i3.484.

       5.Vo, Thanh Hoa, et al. 'On the Road to Explainable AI in Drug-Drug Interactions Prediction: A Systematic Review'. Computational and Structural Biotechnology Journal, vol. 20, 2022, pp. 2112-23. PubMed, https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.04.021.

       作者簡(jiǎn)介

Nurah Ekhlaque

       Nurah Ekhlaque is a freelance medical writer with a Master’s in Biotechnology from Guru Ghasidas University, India. With over three years of experience, she specialises in crafting research-based, engaging content for the healthcare and life sciences sectors.

       Her research experience includes working as a Research Assistant at Saarland University, Germany, and as a trainee at AIIMS, India, where she developed expertise in molecular biology techniques like immunohistochemistry and confocal imaging. In addition to writing, Nurah mentors aspiring medical writers, guiding them to create effective healthcare content.