26.05.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Искусственный интеллект научился предсказывать стоимость публичных фармацевтических компаний

New drugs and stock market

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. Российские исследователи разработали модель машинного обучения для прогнозирования реакции фармацевтического рынка на анонсы результатов клинических испытаний лекарственных препаратов. Научная статья опубликована в журнале Scientific Reports.

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 исследователей восполнил этот пробел и предложил новый фреймворк, нацеленный на получение прогнозов рыночных изменений. Учёные 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.