Изменения

Основная цель нового направления в медицине заключается в персонализации и оптимизации профилактических мероприятий и лечения пациентов для исключения негативных последствий и осложнений, проявляющихся из-за индивидуальных особенностей.

Основные отрасли медицины, где применяются новые принципы — онкология, фармация и фармакогеномика. Последняя занимается изучением реакций организма на медицинские препараты в зависимости от индивидуальных наследственных факторов.

Другая задача {{---}} предсказать, заболеет ли человек в будущем. Для этого часто используется медицинская карта пациента, и на вход сети подаются данные о пациенте, результаты исследований, его гениалогическое древо и другая медицинская информация. Основываясь на полученных данных, модель должна предсказать вероятность того, что человек может заболеть каждым из приведенного набора болезней. Если вероятность хотя бы по одному из маркеров превышает некоторое значение {{---}} такая модель рекомендует пациенту обратиться к специалисту. В свою очередь специалист может подтвердить или же опровергнуть опасения модели, отдавая ей результат - права модель или нет. Таким образом, мы получаем обучение с подкреплением.

Поиск лекарств (англ. drug discovery, drug design) - процесс поиска новых лекарственных средств, часто основанный на знаниях о биологической мишени.

При поиске новых лекарстенных средств часто прибегают к помощи машинного обучения в таких задачах, как предсказание молекулярных свойств потенциальной молекулы лекарства, формы какого-либо белка, активности взамодействия между друмя молеулами и т.д.

===Предсказание молекулярных свойств===

[[Файл:MoleculeGNN.PNG|400px|thumb|Молекулярный граф]]

* [[Нейронные сети, перцептрон]]

* [[Глубокое обучение]]

==Примечания==

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Protein_structure_prediction#:~:text=Protein%20structure%20prediction%20is%20the,inverse%20problem%20of%20protein%20design. Protein structure prediction]

* [https://meduza.io/feature/2020/12/13/fundamentalnaya-problema-belka-reshena-uchenye-bilis-nad-ney-polveka-no-vse-sdelali-programmisty-google-i-eto-mozhet-byt-ochen-vazhno-dlya-meditsiny Фундаментальная «проблема белка» решена.]

==Источники информации==

* [https://emerj.com/ai-sector-overviews/machine-learning-in-pharma-medicine/ 7 Applications of Machine Learning in Pharma and Medicine]

* [https://www.nature.com/articles/s41563-019-0360-1 Ascent of machine learning in medicine]

[[Категория: Машинное обучение]]

[[Категория: Глубокое обучение]]

[[Категория: Практические применения машинного обучения]]