مروری بر روش های یادگیری ماشین برای پیش بینی پاسخ دارویی بیمار پیشرفت ها و چالش ها

چکیده مقاله

پاسخ بیماران به داروها تحت تاثیر عوامل متعددی از جمله ویژگی های ژنتیکی، مولکولی، بالینی و محیطی قرار دارد و همین موضوع یکی از چالش های اساسی در پزشکی و داروسازی مدرن محسوب می شود پیشرفت های اخیر در یادگیری ماشین امکان تحلیل حجم عظیمی از داده های زیستی و بالینی را فراهم کرده و زمینه پیش بینی دقیق تر پاسخ دارویی در سطح فردی را ایجاد کرده است الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین از جمله روش های نظارت شده، یادگیری عمیق و مدل های مبتنی بر شبکه، در تحلیل داده های چندلایه مانند داده های ژنومی، ترنسکریپتومی، پروتئومیک و داده های بالینی به کار گرفته شده اند این رویکردها می توانند الگوهای پیچیده مرتبط با اثربخشی دارو، مقاومت دارویی و بروز عوارض جانبی را شناسایی کنند و نقش مهمی در توسعه پزشکی دقیق و درمان های شخصی سازی شده ایفا نمایند با وجود پیشرفت های قابل توجه، چالش هایی مانند ناهمگنی داده ها، محدودیت حجم داده های باکیفیت، مسائل مربوط به تفسیرپذیری مدل ها و قابلیت تعمیم نتایج در جمعیت های مختلف همچنان وجود دارد درک بهتر این چالش ها و توسعه روش های محاسباتی پیشرفته می تواند به بهبود پیش بینی پاسخ دارویی و بهینه سازی راهبردهای درمانی در آینده کمک کند

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

شهلا موسوی

دانشجوی دکترای دانشگاه آزاداسلامی، واحد اصفهان خوراسگان ،اصفهان،ایران

موسوی، شهلا،1405،مروری بر روش های یادگیری ماشین برای پیش بینی پاسخ دارویی بیمار پیشرفت ها و چالش ها،سی امین کنفرانس ملی مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک،شیروان

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات سی امین کنفرانس ملی مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک30 اردیبهشت 1405 · شیروان