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摘要：药物宣传需要理解不同人口组的药理副作用的异质性，以提高患者安全性并优化治疗结果。这项研究介绍了一种创新的分类模型，专门针对年龄，性别和种族等因素来预测药理副作用。该模型试图通过提供对各种人口特征如何影响不良药物反应（ADR）的发生方式来解决对个性化治疗的日益增长的需求。该研究采用了广泛的数据集，其中包括患者人口统计数据的全面记录和药物的相应不良影响。我们利用了高级机器学习方法，例如功能工程，模型选择和超参数调整来创建强大的分类模型。该模型经过了使用与不同人口统计学相关的数据进行培训和验证，以确保其适当地代表各种人群群体之间副作用谱的差异。对模型表现的评估表明，精确的水平，展示了值得注意的发现，强调了各个年龄段，性别和种族背景的药理学副作用的变化。例如，该模型确定特定的不良反应在老年人或特定种族中更为普遍，为医疗保健提供者和药品业务提供了重要的见解。该模型通过在预测药理学副作用的预测中包括人口统计学方面来增强精度医学的领域。这项研究的发现在量身定制的个人需求并促进公平性的医疗保健解决方案方面具有重大影响。这允许根据每个患者的特定特征进行个性化治疗。此外，这些发现强调了需要进行更具包容性临床试验和市场后监视的必要性，以确保所有人口段都充分代表。总而言之，这项研究为机器学习的应用提供了实质性的飞跃，以预测药理副作用，并为更量身定制和安全的医疗保健提供了途径。未来的研究将通过包括新的人口统计学变量并扩展数据集以涵盖更多多种组的组合来完善模型。简介：医学研究和药理学的快速突破导致了旨在治疗各种健康问题的大量治疗药物的发展。但是，不良药物反应（ADR）的发生仍然是医疗保健中的严重关注，通常导致发病率，死亡率和医疗保健成本增加。理解和预测这些不利影响至关重要
一个用于预测药物副作用的分类模型。
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