人工智能在药物警戒中的应用：预测与预防药物风险

       医疗保健领域正飞速发展，而人工智能（AI）在提升药物安全性方面正发挥着至关重要的作用。通过分析海量数据，人工智能可以监测药物、检测有害相互作用，并预防副作用。这使得制药公司能够更迅速地作出响应，确保患者安全并提供有效的治疗方案。

       人工智能在药物安全性领域的应用正改变着制药公司预测有害相互作用和预防副作用的方式，从而确保患者安全。

       人工智能如何提升药物安全性监测

       传统的药物安全性监测涉及缓慢的人工的流程，难以处理大量数据。人工智能通过分析多种数据源源（包括电子健康记录、临床试验结果和患者反馈）来解决这一问题。在安全性领域应用人工智能，医疗保健提供者可以更准确地分析大型数据集，从而更快地作出保护患者的决策。它利用可信的数据集，如DrugBank和美国食品药品监督管理局报告，来预测有害的药物相互作用。机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术帮助人工智能快速识别模式和风险，从而能够更快地采取行动以避免伤害、改善患者护理，并增强对安全性的信任。

       人工智能增强药物相互作用安全性的关键途径

       ● 及早发现安全问题

       基于人工智能工具能够快速在安全性数据中发现模式，其能力远超人工方法。它们能够及早检测到安全信号，从而允许对风险作出更快响应，并提升患者安全性。⁴由人工智能驱动的药物警戒创新使得全球范围内能够更早地发现不良反应和更安全地用药。例如，世界卫生组织的 VigiBase 利用人工智能分析来自不同国家的数百万份报告，以标记罕见的副作用或危险的药物相互作用。这种实时分析有助于医疗保健提供者和制药公司迅速采取行动，降低风险并保护患者。

       ● 自动化报告与跟踪

       人工智能简化了从临床试验、医疗记录和患者反馈中收集和分析药物安全性数据的过程。通过药物警戒创新，医疗保健提供者能够高效地分析数据并作出明智的决策以确保患者安全。人工智能通过为监管机构格式化这些数据，减少了错误并节省了时间。

       ● 解读非结构化数据

       有价值的安全性信息通常隐藏在研究论文或社交媒体帖子中。人工智能利用自然语言处理技术来分析这些数据，并发现意外的副作用或风险。将这些见解与传统方法相结合，可以更清晰地了解药物的安全性。⁴

       ● 基于人工智能的上市后监测

       通过分析真实世界的患者体验，人工智能在确保药品批准后的安全性方面发挥着至关重要的作用。上市后监测评估患者登记册以评估长期结果，并检查药房记录以识别处方和副作用中的模式。此外，可穿戴设备（如健身追踪器和智能手表）提供了关于心率、活动水平和用药依从性等指标的连续实时数据。

       人工智能分析这些数据以检测不良反应的早期预警信号。通过识别风险和及时干预，人工智能在预防药物不良反应方面发挥着至关重要的作用。例如，可穿戴设备可以在患者对药物反应不佳时向医疗保健提供者发出警报，从而能够及时进行干预以防止并发症。将可穿戴技术融入药物警戒确保了药物在其整个生命周期内保持安全和有效，同时使患者可以在其医疗保健中发挥积极作用。

       药物安全性领域的变革：人工智能在实际应用中的表现

       ● 世界卫生组织的VigiBase：由世界卫生组织管理的VigiBase是一个国际药物警戒数据库，汇集了来自150多个国家的安全性信息。人工智能工具分析这一庞大的数据集以检测安全信号，如罕见的药物不良反应或有害相互作用。这种实时分析使医疗保健提供者和制药公司能够主动作出响应，确保全球药物安全和患者保护。

       ● 辉瑞与IBM沃森的合作：2016年，辉瑞与IBM沃森医疗携手合作，旨在利用人工智能推进免疫肿瘤学领域的研究。此次合作意在借助IBM Watson强大的机器学习和自然语言处理技术，来探寻新的药物作用靶点，并改进临床试验中的患者选择。虽然这一举措主要聚焦于药物发现领域，但它通过加速更安全疗法的开发，间接促进了药物安全性的提升。

       ● 拜耳与Tempus的合作伙伴关系：拜耳与专注于精准医疗和人工智能的Tempus公司携手合作，旨在提升患者获取基因组检测的机会，从而改善肿瘤治疗的效果。这一合作借助从基因组和临床数据中的人工智能分析见解，可以更深入地了解患者对特定治疗方案的反应情况。虽然其重点在于个性化护理，但这种方法通过量身制定的治疗方案来最大限度降低不良反应，从而间接提高了药物的安全性。

       人工智能在药物安全性应用中的挑战

       ● 人工智能系统处理的是敏感的健康信息，因此必须实施严格的隐私保护措施。诸如《通用数据保护条例》（GDPR）和《健康保险携带与责任法案》（HIPAA）等法律要求加密和限制访问，以确保患者数据的安全。然而，人工智能决策有时难以理解，这使得医疗保健提供者难以完全信任。

       ● 清晰透明的工具可以用来帮助解释人工智能的决策过程，并建立对其使用的信心。可解释的人工智能（XAI）通过展示人工智能模型如何得出预测结果，提高了透明度，从而在预测药物相互作用等关键任务中促进了信任和安全性。⁵

       ● 机器学习处理海量的生物医学文献和非结构化数据（包括电子病历），这使得它能够在临床试验期间尚未显现时，就提前预测出药物间可能发生的相互作用。³

       ● 此外，人工智能必须保持公正性，以确保所有患者无论背景如何都能得到公平治疗。目前正致力于制定相关准则，以确保人工智能在医疗保健领域的应用合乎伦理且负责，从而推动建立优先考虑患者安全性与公平的可靠系统。

       人工智能在药物警戒中的未来方向

       个性化安全模型

       AI可以分析患者的个体数据（如病史和遗传学信息），以预测个体对药物的反应。这种方法与精准医疗理念相契合，能够实现更安全、个性化的治疗，并降低副作用的风险。

       与新兴技术的融合

       人工智能与区块链、连接设备等技术的结合，将改变药物安全性监测。

       ● 区块链：通过提供一种安全且透明的方法来记录交易，区块链可以增强药物警戒数据的完整性。这一特性确保了药物安全性信息不被篡改且值得信赖，从而有助于对不良事件进行更精准的追踪，并确保符合法规合规性。²

       ● 物联网：物联网设备的部署能够实现患者健康指标的实时连续监测。当与人工智能集成时，这些设备可以检测到药物不良反应的早期迹象，从而允许及时干预和个性化治疗调整。

       全球数据共享网络

       建立用于共享药物安全性数据的国际网络可以显著提升人工智能在药物警戒工作中的有效性。访问多样化和广泛的数据集使人工智能系统能够更快速、更准确地识别安全信号，从而能够更快地应对新出现的药物安全问题。协作数据共享还促进了在全球范围内监测和减轻药物不良反应的统一方法。随着在这些领域不断取得进展，人工智能可以在转变药物安全性实践方面发挥重要作用，确保全球范围内更加个性化、安全且高效的药物警戒系统。

       结论

       人工智能正在通过增强药物安全性、早期发现风险和实现快速响应来变革药物警戒。可穿戴设备和人工智能工具正在帮助医疗保健提供者通过持续监测患者健康状况来成功预防药物不良反应。分析患者记录、临床试验和可穿戴设备中的数据，确保了有害相互作用的及时识别。辉瑞和拜耳等公司的实际案例展示了人工智能在药物监测中的有效性。区块链和物联网等新兴技术进一步提升了人工智能的潜力，实现了安全的数据共享和个性化护理。应对隐私、偏见和透明度等挑战将确保人工智能提供更安全、更高效的药物警戒，从而提升全球健康结果。

       参考文献

       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.

       作者简介

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.