搭配人工智慧的工具可幫助減少常見的藥物副作用

  艾希特大學（University of Exeter）與其研究團隊於英國醫學期刊”年齡與衰老（Age and Ageing）”上發表一個新的工具，用來評估哪些藥物可能使人產生有害的抑制副交感神經生理作用（Anticholinergic）的效應。

  許多常年被長者所使用的藥物，包含一些膀胱治療藥物，抗抑鬱藥，胃部與帕金森氏病的治療藥物，都有某種程度的抑制副交感神經作用。

  抑制副交感神經的副作用包含混淆誤認，視覺模糊，頭暈目眩，腦功能下降與衰退。該副作用的影響也可能增加跌倒的風險，也跟死亡率增加也有關連。長期服用這些藥物，也被認為與失智症有關連。

研究人員使用人工智慧研發出一個可計算藥物有害影響的技術，稱作IACT（the International Anticholinergic Cognitive Burden Tool），是使用自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）的一種人工智慧，搭配化學結構分析來識別有抑制副交感神經作用的藥物。

              該技術為結合機器學習發展的可自動更新工具，並可透過連結網站使用。其於抑制副交感神經負擔值（AchB，Anticholinergic Burden）的評分計算，是以通報的不良事件與藥物的化學結構進行緊密比對，而產生比以往的系統更加精確與新穎的評分機制。最終目標為希望透過更深入的研究並搭配真實世界的資料進行調校，使該技術可以幫助處方的開立，減少一般藥物療程的風險。

圖片來源：Age and Ageing, Volume 51, Issue 8, August 2022, afac196,