用户名/邮箱
登录密码
验证码
看不清?换一张
您好,欢迎访问! [ 登录 | 注册 ]
您的位置:首页 - 最新资讯
Искусственный интеллект научили предсказывать реакцию фармрынка на анонсы результатов клинических испытаний
2023-08-14 00:00:00.0     独立消息报-消息     原网页

       

       Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка при участии ученых из AIRI и НИУ ВШЭ разработали модель прогнозирования реакции фармацевтического рынка на анонсы результатов клинических испытаний лекарственных препаратов. Научная статья опубликована в журнале Scientific Reports, входящем в издательство Nature Portfolio.

       Фармацевтические компании осуществляют свою деятельность в строго регламентированной среде. Появлению медицинских препаратов на витринах аптек предшествует длительный и ресурсозатратный период клинических испытаний. Отрицательный результат на одной из фаз испытаний может повлечь существенное снижение рыночной стоимости компании-разработчика.

       Большинство научных работ смежной тематики сосредоточено на ретроспективном анализе влияния клинических испытаний на стоимость публичных компаний-разработчиков, в то время как предиктивной аналитике уделяется существенно меньше внимания. Коллектив ученых восполнил этот пробел и предложил новый фреймворк, нацеленный на получение прогнозов рыночных изменений. Они оперировали одним из самых больших датасетов FDA (Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, англ. Food and Drug Administration).

       В ходе исследования было сделано несколько важных выводов. Во-первых, статистически подтвердилось влияние анонсов клинических испытаний на рыночную капитализацию фармкомпаний. Во-вторых, отмечена принципиально разная модель реагирования на позитивные и негативные анонсы, выраженная в более сильной реакции на негативные. В-третьих, компании с низкой диверсификацией выпускаемых лекарственных препаратов оказались более восприимчивы к клиническим новостям. Более того, обнаружен сетевой эффект (эффект интерференции): анонсы подвергаются взаимному влиянию, если они относятся к одной компании или нозологии.

       В завершение авторы статьи сделали акцент на обобщаемость предложенного фреймворка на другие данные и предметные области.

       


标签:综合
关键词: более     ученых     модель     анонсы     лекарственных     реакции     препаратов     клинических испытаний     компании    
滚动新闻
    相关新闻