Multi-Drug Featurization and Deep Learning Improve Patient-Specific Predictions of Adverse Events

机器学习 生命银行 计算机科学 不利影响 人工智能 药品 图形 药物反应 重症监护医学 医学 生物信息学 药理学 生物 理论计算机科学
作者
Ioannis N. Anastopoulos,Chloe K. Herczeg,Kasey Davis,Atray Dixit
出处
期刊:International Journal of Environmental Research and Public Health [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:18 (5): 2600-2600 被引量:9
标识
DOI:10.3390/ijerph18052600
摘要

While the clinical approval process is able to filter out medications whose utility does not offset their adverse drug reaction profile in humans, it is not well suited to characterizing lower frequency issues and idiosyncratic multi-drug interactions that can happen in real world diverse patient populations. With a growing abundance of real-world evidence databases containing hundreds of thousands of patient records, it is now feasible to build machine learning models that incorporate individual patient information to provide personalized adverse event predictions. In this study, we build models that integrate patient specific demographic, clinical, and genetic features (when available) with drug structure to predict adverse drug reactions. We develop an extensible graph convolutional approach to be able to integrate molecular effects from the variable number of medications a typical patient may be taking. Our model outperforms standard machine learning methods at the tasks of predicting hospitalization and death in the UK Biobank dataset yielding an R2 of 0.37 and an AUC of 0.90, respectively. We believe our model has potential for evaluating new therapeutic compounds for individualized toxicities in real world diverse populations. It can also be used to prioritize medications when there are multiple options being considered for treatment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
baoxiaozhai完成签到 ,获得积分10
刚刚
fy完成签到,获得积分10
1秒前
强公子完成签到,获得积分10
2秒前
8秒前
song完成签到 ,获得积分10
9秒前
怡然小蚂蚁完成签到 ,获得积分10
9秒前
小橙子完成签到,获得积分10
11秒前
SciGPT应助滴答采纳,获得10
11秒前
大气白翠完成签到,获得积分10
12秒前
确幸完成签到,获得积分10
12秒前
zjhzslq完成签到,获得积分10
12秒前
xdc发布了新的文献求助10
13秒前
ommphey完成签到 ,获得积分10
13秒前
牛哥还是强啊完成签到 ,获得积分10
14秒前
科研通AI2S应助屈岂愈采纳,获得10
15秒前
好名字完成签到,获得积分10
16秒前
kongzhiqiqi完成签到,获得积分10
17秒前
滴答完成签到 ,获得积分10
17秒前
浅浅殇完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
24秒前
滴答发布了新的文献求助10
27秒前
高高的天亦完成签到 ,获得积分10
28秒前
星空完成签到 ,获得积分10
29秒前
文艺的青旋完成签到 ,获得积分10
29秒前
青黛完成签到 ,获得积分10
36秒前
大橙子发布了新的文献求助10
40秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
41秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
45秒前
明钟达完成签到 ,获得积分10
53秒前
byyyy完成签到,获得积分10
56秒前
高高的哈密瓜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Rondab应助橙汁采纳,获得10
1分钟前
读书的时候完成签到,获得积分10
1分钟前
颜云尔完成签到,获得积分10
1分钟前
孤独雨梅完成签到,获得积分10
1分钟前
woobinhua完成签到 ,获得积分10
1分钟前
雪落你看不见完成签到,获得积分10
1分钟前
十月天秤完成签到,获得积分0
1分钟前
依文完成签到,获得积分20
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022