根據一項新研究，人工智能可能會幫助醫生確定個人是否有可能從廣泛使用的抗抑鬱藥、抗組胺藥和膀胱藥物中產生不良反應。在埃克塞特大學和肯特和梅德韋國家醫療服務系統和社會護理合作信託基金的指導下，研究人員對一個新工具進行了評估，以確定哪些藥物更有可能對身體和大腦產生不利的抗膽鹼作用。

他們的研究結果最近發表在《Age and Aging》雜誌上。許多通過抑制神經遞質乙酰膽鹼而影響大腦的處方藥和非處方藥可能會導致不利的抗膽鹼作用。眾多藥物，包括某些膀胱藥、抗抑鬱藥、胃藥和帕金森病藥物都有一定程度的抗膽鹼能影響。這些類型的藥物通常是由老年人消費的。

抗膽鹼能的不良反應包括迷失方向、視力模糊、頭暈、跌倒和腦功能下降。抗膽鹼能藥物的影響也可能使人們更容易跌倒，並可能與死亡風險的增加有關。長期使用這些藥物也與較高的癡呆症風險有關。

研究人員現在已經創建了一個工具，使用人工智能來計算藥物的負面影響。研究人員開發了國際抗膽鹼能認知負擔工具（IACT），這是一個在線工具，採用化學結構分析和自然語言處理來識別具有抗膽鹼能效應的藥物。

這個工具是第一個使用機器學習技術來創建一個自動更新的工具，可以通過網站門戶訪問。抗膽鹼能負擔的計算方法是根據記錄的不良事件給出一個分數，並與考慮開具處方的藥品的化學結構密切匹配，從而形成一個比以往任何方法都更準確和最新的評分系統。最終，經過進一步調查和使用實際病人數據進行建模而開發的工具可以幫助減少常見藥物的風險。

埃克塞特大學的Chris Fox教授是該研究的作者之一。他說：“使用具有抗膽鹼作用的藥物可能會產生重大的有害影響，例如跌倒和混亂，這是可以避免的，我們迫切需要減少有害的副作用，因為這可能導致住院和死亡。這個新工具為實現更有針對性的個性化醫療方法提供了一條有希望的途徑，確保合適的人得到安全和有效的治療，同時避免不必要的抗膽鹼能效應。”

該團隊調查了110名衛生專業人員，包括藥劑師和開處方的護士。在這個群體中，85%的人說他們會使用一種工具來評估抗膽鹼能副作用的風險。該團隊還收集了可用性反饋，以幫助進一步改進該工具。

東英吉利大學的Saber Sami博士說：“我們的工具是第一個將創新的人工智能技術用於衡量抗膽鹼能負擔的工具–最終，一旦進行了進一步的研究，該工具應該支持藥劑師和開具處方的衛生專業人員為病人找到最佳治療方法。”

阿斯頓大學的Ian Maidment教授說：“我在這個領域已經工作了20多年。抗膽鹼能的副作用可能會使病人非常虛弱。我們需要更好的方法來評估這些副作用。”