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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.
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