对的药物相互作用的了解越多，其造成的负面影响就越小 _医生

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除了培训所需的生物医学记载外，分子信息、药物警戒社交媒体和生物医学图像可以为药物-药物相互作用的分析提供重要的见解。例如，有一个模型通过整合生物医学图形和文本来研究蛋白质-蛋白质相互作用。此外，一些模型使用蛋白质-蛋白质相互作用网络来促进药物-药物相互作用提取性能。因此，有效整合来自不同资源的数据并指导它们在深度学习模型中的使用将是一个具有挑战性和关键的研究课题。

可解释的建模模型的可解释性对于开发可靠的药物-药物相互作用提取方法很重要。在科学家们看来，未来的研究主题应该包括如何解释深度模型并理解模型可以将不可信预测转化为可信预测的原因。药物-药物相互作用总是会引起影响患者健康的药物不良反应；因此，它们已成为患者安全和药物管理中的一个严重问题。卫生专业人员了解的药物-药物相互作用的信息越多，药物-药物相互作用造成的负面影响就越小。

在医疗实践中，尽快从生物医学记载中提取药物-药物相互作用对药物警戒具有重要意义。深度学习方法已广泛应用于生物医学信息学。科学家们的评论中讨论了一些成功的药物-药物相互作用提取研究范式。虽然在药物-药物相互作用提取领域，深度学习的研究还处于起步阶段，存在一定的挑战，但深度学习在药物-药物相互作用提取中的应用将有很大的发展前景。皮肤是器官最有力的保护。

它充当防水罩，保护身体免受极端温度、紫外线和有害化学物质的伤害。此外，皮肤产生的维生素D具有多种重要功能，例如在吸收钙和促进骨骼健康方面发挥重要作用。然而，身体的这一重要部分可能会受到多种因素的影响，例如污染、免疫力差、病毒、不健康的生活方式和紫外线。因此，各种皮肤病都会发生。皮肤病是重要的公共卫生问题，也是世界范围内最普遍的疾病之一。

它们影响来自不同国家和种族的所有性别和年龄的人。在本次网络研讨会中，英国国际皮肤病学基金会的顾问表示，近十亿人的皮肤状况主要由六七种常见皮肤病引起。然而，由于多种因素，例如身体残疾、年老、生理问题、气候条件、就业、距离、皮肤科医生稀缺，尤其是在农村地区和发展中国家或中国等拥挤的国家，并不总是能够接触到皮肤科医生。此外，诊断时间长、根据皮肤科医生的经验进行主观诊断以及高昂的费用也阻碍了人们接受皮肤科护理。

这些问题的替代解决方案通常是通过视频会议或发送图像咨询皮肤科医生。但是，通过发送患者图像咨询皮肤科医生可能会因为共享个人数据而导致与隐私相关的问题。通过视频会议进行咨询需要互联网连接。此外，由于他们已经提供亲自护理，因此对于皮肤科医生来说非常耗时。此外，通过视频会议进行诊断仍基于主观决定，可能导致误诊。为了克服所有这些问题，需要自动化方法从图像中检测和分类皮肤病。

【对的药物相互作用的了解越多，其造成的负面影响就越小】自动化方法还可以通过定量值提高诊断准确性，并按时提供具有成本效益和准确的治疗。此外，自动化方法有助于将疾病诊断为非接触式，这在疾病具有传染性或同时患有传染性疾病时非常可取。可以使用自动化方法而不依赖于时间和位置。然而，皮损的视觉特征非常相似。这种相似性使得很难从图像中选择有用的特征。因此，高度依赖病变特征的自动图像分类是一项具有挑战性的任务。

对的药物相互作用的了解越多，其造成的负面影响就越小

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