Polypharmazie ist ein globaler Risikofaktor für ältere Menschen, wie in verschiedenen Studien aufgezeigt wird. Eine retrospektive Studie aus dem Jahr 2022 untersuchte unerwünschte Arzneimittelreaktionen und deren Korrelationen mit Arzneimittelwechselwirkungen. Es wurde auch gezeigt, dass Deep Learning die Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen verbessern kann, ebenso wie maschinelles Lernen zur Vorhersage von Nebenwirkungen bei Arzneimitteln eingesetzt wird.
Es gibt verschiedene Ansätze zur Vorhersage von Arzneimittelinteraktionen, darunter die Verwendung von Wissensgrapheneinbettungen und Graph-Neuralnetzen. Darüber hinaus wurden leichte, auf Selbst-Aufmerksamkeit basierende Methoden zur Vorhersage von Arzneimittelinteraktionen entwickelt. Eine Studie aus dem Jahr 2018 zeigte, dass Deep Learning die Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen verbessert.
Auch die strukturierte Repräsentation von Molekülen mittels Graphenaufmerksamkeitsmechanismus wurde untersucht. Weitere Studien beschäftigen sich mit der Erkennung von potenziellen Arzneimittelwechselwirkungen durch Ärzte, der Wirkung von CYP-Enzymen auf Arzneimittelinteraktionen sowie der Entwicklung neuer Modelle für die Vorhersage von Arzneimittelinteraktionen.
Insgesamt zeigt die Forschung eine Vielzahl von Ansätzen und Technologien im Bereich der Vorhersage und Analyse von Arzneimittelwechselwirkungen. Durch die Anwendung von Maschinenlernen und Deep Learning können potenzielle Risiken für Patienten identifiziert und die klinische Praxis verbessert werden. Weitere Entwicklungen in diesem Bereich sind zu erwarten, um die Sicherheit und Wirksamkeit der Arzneimitteltherapie zu optimieren.