Ученые создали ИИ-модель для прогнозирования стоимости публичных фармкомпаний

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 стомости 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 интрференции): 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.