Исследовательская группа

Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

Улучшение модели предсказания совместных воздействий лекарств на человеческий организм

April 13

Многие пациенты, страдающие сложными заболеваниями, для эффективного лечения вынуждены принимать несколько лекарств одновременно. Но такой подход несет большие риски, связанные с возникновением неожиданных побочных эффектов, которых могло не быть у препаратов по отдельности. Поэтому необходимо исследовать совместные побочные эффекты лекарств, то есть возникающие при их одновременном приеме.

Традиционные подходы, основанные на экспериментальном скрининге, малоприменимы в условиях постоянно растущего числа препаратов. Поэтому сейчас активно развивается применение в этой области машинного обучения.  В частности, современным подходом является использование knowledge graph embeddings моделей в лекарственном графе. К сожалению, все эти модели хуже справляются с предсказанием для малосвязных лекарств, то есть тех, у которых известно мало побочных эффектов с другими лекарствами. При этом именно малосвязные лекарства являются наиболее интересными объектами для предсказания.

На семинаре мы обсудим способы улучшения предсказания совместных побочных эффектов для малосвязных лекарств sota модели TriVec.

Докладчик: Елизавета Вирко.

Язык доклада: русский.

Дата и время:  13 апреля, 18:30.

https://us02web.zoom.us/j/217320533?pwd=TzllQzNld1ExUVJUdENXdzZsblBhUT09

Meeting ID: 217 320 533

Passcode: 021675