醫(yī)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)揮著至關(guān)重要的作用。通過分析海量數(shù)據(jù)，人工智能可以監(jiān)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(yīng)，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(yīng)用正改變著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?/p>

       人工智能如何提升藥物安全性監(jiān)測

       傳統(tǒng)的藥物安全性監(jiān)測涉及緩慢的人工的流程，難以處理大量數(shù)據(jù)。人工智能通過分析多種數(shù)據(jù)源源（包括電子健康記錄、臨床試驗結(jié)果和患者反饋）來解決這一問題。在安全性領(lǐng)域應(yīng)用人工智能，醫(yī)療保健提供者可以更準確地分析大型數(shù)據(jù)集，從而更快地作出保護患者的決策。它利用可信的數(shù)據(jù)集，如DrugBank和美國食品藥品監(jiān)督管理局報告，來預測有害的藥物相互作用。機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）技術(shù)幫助人工智能快速識別模式和風險，從而能夠更快地采取行動以避免傷害、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(xiàn)安全問題

       基于人工智能工具能夠快速在安全性數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式，其能力遠超人工方法。它們能夠及早檢測到安全信號，從而允許對風險作出更快響應(yīng)，并提升患者安全性。⁴由人工智能驅(qū)動的藥物警戒創(chuàng)新使得全球范圍內(nèi)能夠更早地發(fā)現(xiàn)不良反應(yīng)和更安全地用藥。例如，世界衛(wèi)生組織的 VigiBase 利用人工智能分析來自不同國家的數(shù)百萬份報告，以標記罕見的副作用或危險的藥物相互作用。這種實時分析有助于醫(yī)療保健提供者和制藥公司迅速采取行動，降低風險并保護患者。

       ● 自動化報告與跟蹤

       人工智能簡化了從臨床試驗、醫(yī)療記錄和患者反饋中收集和分析藥物安全性數(shù)據(jù)的過程。通過藥物警戒創(chuàng)新，醫(yī)療保健提供者能夠高效地分析數(shù)據(jù)并作出明智的決策以確?；颊甙踩Ｈ斯ぶ悄芡ㄟ^為監(jiān)管機構(gòu)格式化這些數(shù)據(jù)，減少了錯誤并節(jié)省了時間。

       ● 解讀非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

       有價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言處理技術(shù)來分析這些數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)意外的副作用或風險。將這些見解與傳統(tǒng)方法相結(jié)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(jiān)測

       通過分析真實世界的患者體驗，人工智能在確保藥品批準后的安全性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。上市后監(jiān)測評估患者登記冊以評估長期結(jié)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(shè)備（如健身追蹤器和智能手表）提供了關(guān)于心率、活動水平和用藥依從性等指標的連續(xù)實時數(shù)據(jù)。

       人工智能分析這些數(shù)據(jù)以檢測不良反應(yīng)的早期預警信號。通過識別風險和及時干預，人工智能在預防藥物不良反應(yīng)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。例如，可穿戴設(shè)備可以在患者對藥物反應(yīng)不佳時向醫(yī)療保健提供者發(fā)出警報，從而能夠及時進行干預以防止并發(fā)癥。將可穿戴技術(shù)融入藥物警戒確保了藥物在其整個生命周期內(nèi)保持安全和有效，同時使患者可以在其醫(yī)療保健中發(fā)揮積極作用。

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

       ● 世界衛(wèi)生組織的VigiBase：由世界衛(wèi)生組織管理的VigiBase是一個國際藥物警戒數(shù)據(jù)庫，匯集了來自150多個國家的安全性信息。人工智能工具分析這一龐大的數(shù)據(jù)集以檢測安全信號，如罕見的藥物不良反應(yīng)或有害相互作用。這種實時分析使醫(yī)療保健提供者和制藥公司能夠主動作出響應(yīng)，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(yī)療攜手合作，旨在利用人工智能推進免疫腫瘤學領(lǐng)域的研究。此次合作意在借助IBM Watson強大的機器學習和自然語言處理技術(shù)，來探尋新的藥物作用靶點，并改進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(xiàn)領(lǐng)域，但它通過加速更安全療法的開發(fā)，間接促進了藥物安全性的提升。

       ● 拜耳與Tempus的合作伙伴關(guān)系：拜耳與專注于精準醫(yī)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，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(shù)據(jù)中的人工智能分析見解，可以更深入地了解患者對特定治療方案的反應(yīng)情況。雖然其重點在于個性化護理，但這種方法通過量身制定的治療方案來最大限度降低不良反應(yīng)，從而間接提高了藥物的安全性。

       人工智能在藥物安全性應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

       ● 人工智能系統(tǒng)處理的是敏感的健康信息，因此必須實施嚴格的隱私保護措施。諸如《通用數(shù)據(jù)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問，以確?；颊邤?shù)據(jù)的安全。然而，人工智能決策有時難以理解，這使得醫(yī)療保健提供者難以完全信任。

       ● 清晰透明的工具可以用來幫助解釋人工智能的決策過程，并建立對其使用的信心?？山忉尩娜斯ぶ悄埽╔AI）通過展示人工智能模型如何得出預測結(jié)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)中促進了信任和安全性。⁵

       ● 機器學習處理海量的生物醫(yī)學文獻和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（包括電子病歷），這使得它能夠在臨床試驗期間尚未顯現(xiàn)時，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(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用合乎倫理且負責，從而推動建立優(yōu)先考慮患者安全性與公平的可靠系統(tǒng)。

       人工智能在藥物警戒中的未來方向

       個性化安全模型

       AI可以分析患者的個體數(shù)據(jù)（如病史和遺傳學信息），以預測個體對藥物的反應(yīng)。這種方法與精準醫(yī)療理念相契合，能夠?qū)崿F(xiàn)更安全、個性化的治療，并降低副作用的風險。

       與新興技術(shù)的融合

       人工智能與區(qū)塊鏈、連接設(shè)備等技術(shù)的結(jié)合，將改變藥物安全性監(jiān)測。

       ● 區(qū)塊鏈：通過提供一種安全且透明的方法來記錄交易，區(qū)塊鏈可以增強藥物警戒數(shù)據(jù)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，從而有助于對不良事件進行更精準的追蹤，并確保符合法規(guī)合規(guī)性。²

       ● 物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的部署能夠?qū)崿F(xiàn)患者健康指標的實時連續(xù)監(jiān)測。當與人工智能集成時，這些設(shè)備可以檢測到藥物不良反應(yīng)的早期跡象，從而允許及時干預和個性化治療調(diào)整。

       全球數(shù)據(jù)共享網(wǎng)絡(luò)

       建立用于共享藥物安全性數(shù)據(jù)的國際網(wǎng)絡(luò)可以顯著提升人工智能在藥物警戒工作中的有效性。訪問多樣化和廣泛的數(shù)據(jù)集使人工智能系統(tǒng)能夠更快速、更準確地識別安全信號，從而能夠更快地應(yīng)對新出現(xiàn)的藥物安全問題。協(xié)作數(shù)據(jù)共享還促進了在全球范圍內(nèi)監(jiān)測和減輕藥物不良反應(yīng)的統(tǒng)一方法。隨著在這些領(lǐng)域不斷取得進展，人工智能可以在轉(zhuǎn)變藥物安全性實踐方面發(fā)揮重要作用，確保全球范圍內(nèi)更加個性化、安全且高效的藥物警戒系統(tǒng)。

       結(jié)論

       人工智能正在通過增強藥物安全性、早期發(fā)現(xiàn)風險和實現(xiàn)快速響應(yīng)來變革藥物警戒。可穿戴設(shè)備和人工智能工具正在幫助醫(yī)療保健提供者通過持續(xù)監(jiān)測患者健康狀況來成功預防藥物不良反應(yīng)。分析患者記錄、臨床試驗和可穿戴設(shè)備中的數(shù)據(jù)，確保了有害相互作用的及時識別。輝瑞和拜耳等公司的實際案例展示了人工智能在藥物監(jiān)測中的有效性。區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)進一步提升了人工智能的潛力，實現(xiàn)了安全的數(shù)據(jù)共享和個性化護理。應(yīng)對隱私、偏見和透明度等挑戰(zhàn)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(jié)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.