В России разрабатывают ИИ-модуль для оценки рисков при приеме сразу нескольких лекарств
Команда студентов Московского авиационного института (МАИ) при поддержке гранта Российского научного фонда разрабатывает программный модуль на базе искусственного интеллекта (ИИ) для оценки рисков при одновременном приеме трех и более препаратов. Работа ведется на базе Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. Подобные схемы лечения часто применяются при онкологии и наличии нескольких хронических заболеваний, когда вероятность побочных эффектов многократно возрастает.
Технологическая основа модуля — байесовская сеть, вероятностная модель, учитывающая множество факторов и их взаимосвязи. Система анализирует инструкции препаратов из государственного реестра лекарственных средств, оценивая не только прямые противопоказания, но и ситуации, когда несколько средств влияют на один и тот же орган, что может привести к передозировке. «После проведенного анализа система оценивает суммарный риск», — пояснил научный руководитель проекта, доцент МАИ Юрий Титов.
Ученые отметили, что работа с программным модулем проста. Врач вводит список препаратов, возраст и пол пациента, после чего система проверяет межлекарственные взаимодействия, оценивает риск побочных эффектов и выявляет потенциально опасные комбинации. Результаты отображаются по принципу «светофора»: зеленый — совместимость, желтый — потенциальные риски, красный — опасные взаимодействия, требующие замены схемы лечения.
На первом этапе испытаний в базу загружена информация по 92 популярным препаратам, применяемым при хронической сердечной недостаточности и гриппе, а также определено 110 серьезных побочных эффектов, которые могут возникнуть при их одновременном приеме. Тестирование модуля продолжается. В перспективе разработчики планируют внедрять решение в клинические информационные системы, включая ЕМИАС.
По данным ВОЗ, риск побочных эффектов при приеме двух-трех препаратов составляет около 39%, четырех-пяти — 88%, а при шести-семи достигает 100%. Как отметил автор проекта, студент МАИ Никита Кильмишкин, разрабатываемый модуль делает анализ и его результаты максимально понятными для врача, помогая сократить число нежелательных лекарственных реакций.
Ранее стало известно, что специалисты Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН и МГУ им. М.В. Ломоносова при финансовой поддержке Минобрнауки РФ разработали крупнейшую в мире базу данных цитотоксичности металлов MetalCytoToxDB. Она призвана решить ключевую проблему разработки металлосодержащих противоопухолевых препаратов — отсутствие систематизированных данных.
