statworx, ein führendes KI-Beratungs- und Entwicklungsunternehmen, entwickelt einen Ansatz, um mit kausalem Machine Learning komplexe Wechselwirkungen zwischen Medikamenten zu analysieren und mögliche Sicherheitssignale in heterogenen Patientenpopulationen zu identifizieren.
Medikamentensicherheit erhöhen
Der Kunde, ein Unternehmen aus der Gesundheits- und Pharmaindustrie, wollte die Medikamentenüberwachung durch den Einsatz von KI verbessern. Ziel war es, potenzielle Sicherheitssignale frühzeitig zu erkennen, um arzneimittelbedingte Nebenwirkungen zu minimieren und die Patientensicherheit zu erhöhen.
Kausales Machine Learning
statworx setzte kausales maschinelles Lernen (Generalized Random Forest) ein, um kontrafaktische Werte und Effektheterogenität zu schätzen. Dabei wurden Mitverursacher und Vermittler berücksichtigt, um die Analysegenauigkeit zu verbessern. Im Rahmen eines Prototyping-Prozesses konnten potenzielle Sicherheitssignale identifiziert werden.
Große Vorteile möglich
Der Proof-of-Concept erzeugte eine erfolgreiche Schätzung kontrafaktischer Werte und Effektheterogenität. Zudem wurde ein potenzielles Sicherheitssignal identifiziert. Durch die Berücksichtigung von Mitverursachern und Vermittlern kann die Analysegenauigkeit weiter verbessert werden.
Erfahren Sie mehr über KI-Lösungen im Gesundheitswesen und KI in Pharma.
Medikamentensicherheit erhöhen
Der Kunde, ein Unternehmen aus der Gesundheits- und Pharmaindustrie, wollte die Medikamentenüberwachung durch den Einsatz von KI verbessern. Ziel war es, potenzielle Sicherheitssignale frühzeitig zu erkennen, um arzneimittelbedingte Nebenwirkungen zu minimieren und die Patientensicherheit zu erhöhen.
Kausales Machine Learning
statworx setzte kausales maschinelles Lernen (Generalized Random Forest) ein, um kontrafaktische Werte und Effektheterogenität zu schätzen. Dabei wurden Mitverursacher und Vermittler berücksichtigt, um die Analysegenauigkeit zu verbessern. Im Rahmen eines Prototyping-Prozesses konnten potenzielle Sicherheitssignale identifiziert werden.
Große Vorteile möglich
Der Proof-of-Concept erzeugte eine erfolgreiche Schätzung kontrafaktischer Werte und Effektheterogenität. Zudem wurde ein potenzielles Sicherheitssignal identifiziert. Durch die Berücksichtigung von Mitverursachern und Vermittlern kann die Analysegenauigkeit weiter verbessert werden.
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