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(guò)分析海量數(shù)據(jù)，人工智能可以監(jiān)測(cè)藥物、檢測(cè)有害相互作用，并預(yù)防副作用。這使得制藥公司能夠更迅速地作出響應(yīng)，確保患者安全并提供有效的治療方案。

       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(yù)測(cè)有害相互作用和預(yù)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(cè)

       傳統(tǒng)的藥物安全性監(jiān)測(cè)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(guò)分析多種數(shù)據(jù)源源（包括電子健康記錄、臨床試驗(yàn)結(jié)果和患者反饋）來(lái)解決這一問(wèn)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(zhǔn)確地分析大型數(shù)據(jù)集，從而更快地作出保護(hù)患者的決策。它利用可信的數(shù)據(jù)集，如DrugBank和美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局報(bào)告，來(lái)預(yù)測(cè)有害的藥物相互作用。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)幫助人工智能快速識(shí)別模式和風(fēng)險(xiǎn)，從而能夠更快地采取行動(dòng)以避免傷害、改善患者護(hù)理，并增強(qiáng)對(duì)安全性的信任。

       人工智能增強(qiáng)藥物相互作用安全性的關(guān)鍵途徑

       ● 及早發(fā)現(xiàn)安全問(wèn)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(yuǎn)超人工方法。它們能夠及早檢測(cè)到安全信號(hào)，從而允許對(duì)風(fēng)險(xiǎn)作出更快響應(yīng)，并提升患者安全性。⁴由人工智能驅(qū)動(dòng)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(lái)自不同國(guó)家的數(shù)百萬(wàn)份報(bào)告，以標(biāo)記罕見(jiàn)的副作用或危險(xiǎn)的藥物相互作用。這種實(shí)時(shí)分析有助于醫(yī)療保健提供者和制藥公司迅速采取行動(dòng)，降低風(fēng)險(xiǎn)并保護(hù)患者。

       ● 自動(dòng)化報(bào)告與跟蹤

       人工智能簡(jiǎn)化了從臨床試驗(yàn)、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(guò)程。通過(guò)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?。人工智能通過(guò)為監(jiān)管機(jī)構(gòu)格式化這些數(shù)據(jù)，減少了錯(cuò)誤并節(jié)省了時(shí)間。

       ● 解讀非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

       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(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)意外的副作用或風(fēng)險(xiǎn)。將這些見(jiàn)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(cè)

       通過(guò)分析真實(shí)世界的患者體驗(yàn)，人工智能在確保藥品批準(zhǔn)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(cè)評(píng)估患者登記冊(cè)以評(píng)估長(zhǎng)期結(jié)果，并檢查藥房記錄以識(shí)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(dòng)水平和用藥依從性等指標(biāo)的連續(xù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

       人工智能分析這些數(shù)據(jù)以檢測(cè)不良反應(yīng)的早期預(yù)警信號(hào)。通過(guò)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和及時(shí)干預(yù)，人工智能在預(yù)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(duì)藥物反應(yīng)不佳時(shí)向醫(yī)療保健提供者發(fā)出警報(bào)，從而能夠及時(shí)進(jìn)行干預(yù)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(nèi)保持安全和有效，同時(shí)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(shí)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(gè)國(guó)際藥物警戒數(shù)據(jù)庫(kù)，匯集了來(lái)自150多個(gè)國(guó)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(cè)安全信號(hào)，如罕見(jiàn)的藥物不良反應(yīng)或有害相互作用。這種實(shí)時(shí)分析使醫(yī)療保健提供者和制藥公司能夠主動(dòng)作出響應(yīng)，確保全球藥物安全和患者保護(hù)。

       ● 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(jìn)免疫腫瘤學(xué)領(lǐng)域的研究。此次合作意在借助IBM Watson強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)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(yàn)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(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(zhǔn)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(cè)的機(jī)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(shù)據(jù)中的人工智能分析見(jiàn)解，可以更深入地了解患者對(duì)特定治療方案的反應(yīng)情況。雖然其重點(diǎn)在于個(gè)性化護(hù)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(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(shí)施嚴(yán)格的隱私保護(hù)措施。諸如《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）和《健康保險(xiǎn)攜帶與責(zé)任法案》（HIPAA）等法律要求加密和限制訪(fǎng)問(wèn)，以確?；颊邤?shù)據(jù)的安全。然而，人工智能決策有時(shí)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(lái)幫助解釋人工智能的決策過(guò)程，并建立對(duì)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(yù)測(cè)結(jié)果，提高了透明度，從而在預(yù)測(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)處理海量的生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)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(yàn)期間尚未顯現(xiàn)時(shí)，就提前預(yù)測(cè)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(zhǔn)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(fù)責(zé)，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(tǒng)。

       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(shù)據(jù)（如病史和遺傳學(xué)信息），以預(yù)測(cè)個(gè)體對(duì)藥物的反應(yīng)。這種方法與精準(zhǔn)醫(yī)療理念相契合，能夠?qū)崿F(xiàn)更安全、個(gè)性化的治療，并降低副作用的風(fēng)險(xiǎn)。

       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(cè)。

       ● 區(qū)塊鏈：通過(guò)提供一種安全且透明的方法來(lái)記錄交易，區(qū)塊鏈可以增強(qiáng)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(lài)，從而有助于對(duì)不良事件進(jìn)行更精準(zhǔn)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(biāo)的實(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)。當(dāng)與人工智能集成時(shí)，這些設(shè)備可以檢測(cè)到藥物不良反應(yīng)的早期跡象，從而允許及時(shí)干預(yù)和個(gè)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(guó)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(fǎng)問(wèn)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(zhǔn)確地識(shí)別安全信號(hào)，從而能夠更快地應(yīng)對(duì)新出現(xiàn)的藥物安全問(wèn)題。協(xié)作數(shù)據(jù)共享還促進(jìn)了在全球范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)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(jìn)展，人工智能可以在轉(zhuǎn)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(nèi)更加個(gè)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(guò)增強(qiáng)藥物安全性、早期發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)來(lái)變革藥物警戒?？纱┐髟O(shè)備和人工智能工具正在幫助醫(yī)療保健提供者通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)患者健康狀況來(lái)成功預(yù)防藥物不良反應(yīng)。分析患者記錄、臨床試驗(yàn)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(shí)識(shí)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(jiān)測(cè)中的有效性。區(qū)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(xiàn)了安全的數(shù)據(jù)共享和個(gè)性化護(hù)理。應(yīng)對(duì)隱私、偏見(jiàn)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(xiàn)

       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.