Stanford Üniversitesi araştırmacıları, ilaçların vücuttaki davranışlarını tahmin eden yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Farmakokinetik adı verilen bu alan, ilaçların vücutta nasıl emildiği, dağıldığı, metabolize edildiği ve atıldığını inceler.
'Prior-Fitted Functional Flows' olarak adlandırılan yeni model, geleneksel yöntemlerden farklı olarak hasta verilerinin seyrek ve düzensiz olmasına rağmen doğru tahminler yapabiliyor. Sistem, bir hasta popülasyonunun tamamından gelen verileri analiz ederek fonksiyonel vektör alanları öğreniyor ve bu sayede hem sanal hasta kohortları oluşturabiliyor hem de kısmi gözlemlenmiş hasta trajektörilerini öngörebiliyor.
Modelin en dikkat çekici özelliği, manuel parametre ayarlamaya ihtiyaç duymaması ve belirsizlik seviyelerini kalibre edebilmesi. Bu, klinisyenlere tahminlerin güvenilirlik derecesi hakkında da bilgi veriyor.
Araştırma ekibi, sistemi geliştirmek için yeni bir açık erişimli literatür veritabanı oluşturdu ve gerçek dünya verilerinde kapsamlı testler yaptı. Sonuçlar, mevcut en iyi yöntemlerden daha üstün performans gösterdiğini ortaya koydu.
Bu gelişme, ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırarak maliyetleri düşürebilir ve kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesine katkıda bulunabilir.