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(資料圖)

檢測藥物相互作用、發現新藥、預測治療反應、優化劑量——人工智能 (AI) 對藥物治療的潛在益處清單很長且前景廣闊。

不難看出原因。人工智能對數據有著永不滿足的胃口，而制藥領域正是它所需要的：海量數據。想想過去幾十年里輸入計算機系統的所有處方，一家零售或醫院藥房每天可以處理 500 到 1,500 張處方。

如此廣泛的數據庫是開發機器學習模型的寶貴資源，這些模型可以識別治療目標或確定產生副作用的風險，僅舉幾個例子。

在魁北克省，許多旨在利用人工智能在藥物治療中應用的舉措已經在進行中，其中包括米拉的初創公司 Valence Discovery。然而，還有很長的路要走。

蒙特利爾大學藥學院臨床教授兼圣賈斯汀醫院藥房實踐主任 Jean-Fran?ois Bussières 表示：“藥物治療中的人工智能是一個新興領域，現在說藥物治療實踐的哪些方面將受益最多還為時過早。”研究單位。“人工智能為藥物治療服務”是藥學院最近舉行的2023 年百年大會的主題，Bussières 在會上發表了演講。

不乏潛在的應用

Bussières 和他的合著者最近發表了一篇評估人工智能在藥物治療中的可行性和影響的研究的敘述性評論。該團隊包括藥劑師和臨床信息學專家 Maxime Thibault，還根據 Ste-Justine 醫院 10 年的藥物處方數據開發了機器學習模型。另一個正在進行的項目是一個博客，它使用人工智能來識別和分類藥劑師可能感興趣的已發表文章。