Гипертензияға қарсы фитопрепараттардың құрамын жасау кезінде жасанды интеллектті қолдану мүмкіндіктер

Қазіргі фармацевтикалық индустрияда жасанды интеллектіні (ЖИ) қолдану дәрілік заттарды жасау процесін айтарлықтай жақсартады. Соңғы зерттеулер ЖИ өсімдік тектес қоспаларды оңтайландыру арқылы гипертонияны емдеудің тиімділігін айтарлықтай арттыра алатынын анықтады.

Бұл зерттеу СhatGPT нейрондық желісінің көмегімен жасалынған үш бірегей жиынтық құрамын ұсынады. Әзірленген үш жиынтық құрамы өсімдіктер, олардың өзара әрекеттесуі және емдеу тиімділігі туралы деректерді талдауды ескере отырып әзірленген. Әрбір композиция максималды тиімділік пен жанама әсерлердің минималды мөлшерін қамтамасыз ету үшін мұқият таңдалды. Бұл инновациялық тәсілдер пациенттерге гипертония мен басқа да жүрек-қан тамырлары ауруларын емдеудің тиімді және қауіпсіз әдістерін ұсына отырып, олардың өмір сүру сапасын едәуір жақсарта алады. Бұл прогресс технология мен медициналық тәжірибе арасындағы симбиоздың маңыздылығын көрсете отырып, болашақ медициналық дамудың жаңа перспективаларын ашады.

1. Sahu A., Mishra J., Kushwaha N. Artificial Intelligence (AI) in Drugs and Pharmaceuticals. Comb. Chem. High. Throughput. Screen. 2022; 25 (11): 1818-1837. https://doi.org/10.2174/1386207325666211207153943

2. Карцхия А. А. Цифровая медицина – реальность сегодняшнего дня. Экономические и социальные проблемы России. 2021; 2 (46): 132-142.

3. Честнов О.П., Бойцов С.А., Куликов А.А., Батурин Д.И. Мобильные технологии на службе охраны здоровья. Медицинские новости. 2015; 2 (245): 6-10.

4. Загородникова К.А. Организация мониторинга безопасности лекарственных средств в мире – методологические подходы. Тихоокеанский медицинский журнал. 2015; 1 (59): 11-15.

5. Тавберидзе К. Ю. Цифровой маркетинг в сфере здравоохранения. Общественное здоровье и здравоохранение. 2023; 2 (77): 18-26.

6. Хусанов У.А.У., Кудратиллаев М.Б.У., Сиддиков Б.Н.У., Довлетова С.Б. Искусственный интеллект в медицине. Science and Education. 2023; 5: 772-782.

7. Yinlong L., Yilin L., Ziyue S., Xinggao L. Semisupervised contrastive regression for pharmaceutical processes. Expert Systems with Applications. 2024; 238: 121974. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121974

8. Agatonovic-Kustrin S., Beresford R. Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2000; 22 (5): 717-727. https://doi.org/10.1016/S0731-7085(99)00272-1