Machine Learning and Artificial Int

Machine Learning and Artificial Intelligence: The integration ofmachine learning and Artificial Intelligence (AI) inpharmacovigilance has revolutionized DDI monitoring. Thesealgorithms can analyze vast datasets, including electronic healthrecords, adverse event reports, and scientific literature, to identifypotential DDIs that might have been missed using traditionalmethods.Predictive modeling: Machine learning models can predictpotential DDIs based on drug properties, such as chemicalstructure, mechanism of action, and pharmacokinetic properties.These models help pharmaceutical companies and regulatoryagencies identify and prioritize DDIs for further investigationduring drug development and post-marketing surveillance.Natural Language Processing (NLP): NLP techniques enablethe extraction of valuable information from unstructureddata sources like medical records and scientific literature

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์: การบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการเฝ้าระวังเรื่องเภสัชกรรมได้ปฏิวัติการตรวจสอบ DDI อัลกอริธึม เหล่านี้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล รวมถึงบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ รายงานเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ และวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ เพื่อระบุDDI ที่อาจเกิดขึ้นซึ่งอาจพลาดไปโดยใช้วิธีการ แบบดั้งเดิม การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย: แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำนายDDI ที่อาจเกิดขึ้นโดยพิจารณาจากคุณสมบัติของยา เช่นโครงสร้างทางเคมี กลไกการออกฤทธิ์ และคุณสมบัติทางเภสัชจลนศาสตร์ แบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้บริษัทยาและหน่วยงานกำกับดูแลระบุและจัดลำดับความสำคัญของ DDI เพื่อการสอบสวนเพิ่มเติมในระหว่างการพัฒนายาและการเฝ้าระวังหลังการวางตลาด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): เทคนิค NLP ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลอันมีค่าจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกทางการแพทย์ และวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์:
การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
การเฝ้าระวังยาเสพติดได้ปฏิวัติการเฝ้าระวังดีเอสไอ เหล่านี้
อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากรวมถึงสุขภาพทางอิเล็กทรอนิกส์
บันทึก, รายงานเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์และเอกสารทางวิทยาศาสตร์เพื่อตรวจสอบ
DDI ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ DDI แบบดั้งเดิม
วิธีการ
แบบจำลองการคาดการณ์: แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถคาดการณ์ได้
DDI ที่มีศักยภาพตามคุณสมบัติของยาเช่นคุณสมบัติทางเคมี
โครงสร้างกลไกการทำงานและคุณสมบัติทางเภสัชจลนศาสตร์
โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ บริษัท ยาและหน่วยงานกำกับดูแล
หน่วยงานต่าง ๆ กำหนดและจัดลำดับความสำคัญของ DDI เพื่อดำเนินการตรวจสอบต่อไป
ในระหว่างการพัฒนายาและการกำกับดูแลหลังออกสู่ตลาด
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): เทคโนโลยี NLP ทำให้
ดึงข้อมูลที่มีคุณค่าจากไม่มีโครงสร้าง
แหล่งข้อมูลเช่นเวชระเบียนและเอกสารทางวิทยาศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์:บูรณาการ
การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์
การแจ้งเตือนยาเสพติดได้เปลี่ยนการตรวจสอบDDIอย่างสิ้นเชิง นี่ไง
อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่รวมทั้งสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์
บันทึกรายงานเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์และวรรณคดีทางวิทยาศาสตร์เพื่อพิจารณา
ddiที่มีศักยภาพที่อาจพลาดโดยใช้วิธีการแบบเดิม
วิธีการ.
การทํานายแบบจําลอง:แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทํานายได้
ddi ที่มีศักยภาพขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของยา เช่นเคมี
โครงสร้างกลไกการทํางานและเภสัชจลนศาสตร์
แบบจําลองเหล่านี้ช่วยให้บริษัทยาและหน่วยงานกํากับดูแล
หน่วยงานระบุและจัดลําดับความสําคัญของddi เพื่อการสอบสวนต่อไป
ระหว่างการพัฒนายาและการกํากับดูแลหลังการขาย
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ( NLP ) :การสนับสนุนด้านเทคนิคของNLP
ดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
แหล่งข้อมูลเช่นบันทึกทางการแพทย์และเอกสารทางวิทยาศาสตร์