人工智能时代的药监:进展,挑战和考虑

科学领域:

• 药监作为一个科学学科.
• 人工智能与患者安全的交集.
• 药物不良反应检测和分析.

背景情况:

• 传统的药物监测 (PV) 方法难以有效分析大型数据集,导致药物不良反应 (ADR) 报告不足.
• 越来越多的医疗保健数据需要先进的分析方法来有效监测患者的安全性.
• 人工智能 (AI) 提供了潜在的解决方案,以克服传统光伏技术的局限性.

研究的目的:

• 描述AI,特别是机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 在光伏系统中的集成.
• 评估人工智能如何改善数据收集,处理和ADR检测.
• 突出人工智能的潜力,以提高药物监测的准确性和效率.

主要方法:

• 使用PubMed和谷歌学者进行了全面的文献搜索.
• 包括过去30年以英语出版的28项研究,重点关注PV,ADR和AI的作用.
• 不包括非英语或30多年前出版的研究.

主要成果:

• 人工智能,特别是ML和NLP,可以提高光伏中ADR检测的效率和准确性.
• 与传统方法相比,ML算法可以更快,更准确地识别ADR.
• NLP模型可以从非结构化来源 (如电子健康记录) 中提取有价值的患者数据,从而改善药物相互作用的检测.

结论:

• 人工智能集成对加强光伏系统具有重大前景,导致更准确,更有效的ADR检测.
• 伦理,法律,隐私问题,数据完整性和进一步研究的需要是人工智能在光伏采用的关键限制.
• 虽然人工智能显示出可能彻底改变ADR检测的潜力,但需要更多的研究来充分证实它的好处并指导实施.