फार्माकोमेट्रिक्स और मशीन लर्निंग नेत्रव्याप्त डेटा विश्लेषण को आगे बढ़ाने के लिए साझेदारी करते हैं

क्लिनिकल फार्माकोलॉजी एक बहुविषयक डेटा विज्ञान का क्षेत्र है जो डेटा से अधिकतम ज्ञान उत्पन्न करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करता है। फार्माकोमेट्रिक्स (PMX) एक अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त उपकरण है जो रोग की प्रगति, फार्माकोकिनेटिक्स, और जोखिम कारकों का वर्णन करता है। चूंकि उत्पन्न डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ती जा रही है, PMX मॉडल के लिए आवश्यक संगणनात्मक प्रयास भी बढ़ रहा है। इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग (ML) जैसी संगणनात्मक रूप से कुशल विधियाँ चिकित्सा में तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही हैं। हालाँकि, वर्तमान में, ML PMX का एक एकीकृत भाग नहीं है, विभिन्न कारणों से। इस लेख के लक्ष्य हैं (i) ML वर्गीकरण विधियों का परिचय देना, (ii) विशिष्ट अनुसंधान प्रश्नों के आधार पर सह-परिवर्तनीयों की पहचान के लिए ML वर्गीकरण विश्लेषण के उदाहरण प्रदान करना, (iii) ML और PMX के संभावित संबंधों की जांच के लिए एक नैदानिक रूप से प्रासंगिक उदाहरण की जांच करना, और (iv) नैदानिक निर्णय समर्थन उपकरण विकसित करने के लिए ML और PMX कार्यों का संक्षेप प्रस्तुत करना।