Fully convolutional architectures for multi-part body segmentation

Treballs finals del Màster de Fonaments de Ciència de Dades, Facultat de matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2018, Tutor: Meysam Madadi i Sergio Escalera Guerrero[en] Since the appearance of the baseline Fully Convolutinal Network (FCN), convolution architectures usage has spread widely among Deep Neural Networks: from classification tasks to object tracking, they are found ubiquitously in the Deep Learning field. In this study, three different convolutional architectures are studied with regard its application to the semantic segmentation of the human body: ICNet, a different resolution cascade network, SegNet, a encoder-decoder network, and Stacked Hourglass, a specially purposed network for the human body. For this purpose, the SURREAL (Synthetic hUmans foR REAL tasks) dataset, which consists of synthetically rendered but realistic images of people, is used. As a result, is shown that the best performing network for this task is the Stacked Hourglass. Due to its continuous refinement of the output and the use of the full network for inference a 55.3% mIoU is achieved on the 24 body part dataset

Unsupervised Embedded Gesture Recognition Based on Multi-objective NAS and Capacitive Sensing

Gesture recognition has become pervasive in many interactive environments. Recognition based on Neural Networks often reaches higher recognition rates than competing methods at a cost of a higher computational complexity that becomes very challenging in low resource computing platforms such as microcontrollers. New optimization methodologies, such as quantization and Neural Architecture Search are steps forward for the development of embeddable networks. In addition, as neural networks are commonly used in a supervised fashion, labeling tends to include bias in the model. Unsupervised methods allow for performing tasks as classification without depending on labeling. In this work, we present an embedded and unsupervised gesture recognition system, composed of a neural network autoencoder and K-Means clustering algorithm and optimized through a state-of-the-art multi- objective NAS. The present method allows for a method to develop, deploy and perform unsupervised classification in low resource embedded devices

Efficient Neural Network Inference for Resource Constrained Devices

Els avenços de la darrera dècada en l'aprenentatge profund han suposat un gran salt en els resultats d'última generació pel que fa a tasques com la classificació d'imatges, la traducció d'idiomes i moltes altres. Tanmateix, amb aquest èxit, hi ha hagut un augment relacionat en la complexitat i la mida del model, que ha incrementat els requisits de maquinari tant per a la formació com per a la inferència (tant generalment com inicialment limitats a les GPU). A més, les capacitats del maquinari (rendiment OPS, memòria, rendiment, latència, energia) han suposat una limitació inicial per desplegar aplicacions en plataformes i aplicacions amb recursos limitats, com ara plataformes mòbils o incrustades. Hi ha hagut moltes iniciatives per reduir el temps de formació i els costos energètics, i millorar l'eficiència de les dades durant la fase de desenvolupament. Igualment, també hi ha hagut una investigació profunda per optimitzar els models d'aprenentatge profund amb un enfocament en la inferència i el desplegament: disminució de la complexitat del model, la mida, la latència i el consum de memòria. En aquesta direcció, hi ha cinc mètodes d'optimització que han destacat: poda, quantificació, cerca d'arquitectura neuronal, operacions eficients i destil·lació. Paral·lelament, per tal de permetre el desplegament d'inferència en plataformes de maquinari especialitzades, han aparegut nous frameworks (com ara CMSIS-NN o uTensor per a MCUS, i TF Lite per a plataformes mòbils). Aquests marcs inclouen diverses característiques per al desplegament de models, però el més important, el punt crucial és si admeten les operacions i optimitzacions específiques del model, assegurant el desplegament final de l'aplicació. Tot plegat, des dels procediments d'optimització fins als marcs de conversió i desplegament, el procediment per desenvolupar models eficients basats en NN i desplegar-los en maquinari restringit ha millorat sens dubte, encara que amb algunes limitacions. En aquest sentit, aquesta tesi s'emmarca en aquestes millores i limitacions: en primer lloc, amb el desenvolupament i millora de tècniques d'optimització de NN, i en segon lloc, amb l'ús i desenvolupament de programari per portar els models optimitzats. Tot amb un focus especial en tres casos industrials i pràctics que són els principals motors dels desenvolupaments: la interacció home-màquina d'automoció, ITM en dispositius mòbils i guia broncoscòpia. En el primer cas, mostrem el desplegament i l'optimització de RNN a les MCU, així com l'ús i la millora de l'optimització bayesiana i els mètodes NAS per oferir xarxes mínimes però de bon rendiment. En conjunt, oferim un marc per convertir i desplegar xarxes automàticament en MCU basades en Cortex-M. En el segon entorn, utilitzem operacions de quantificació i eficients per portar una xarxa ITM als dispositius mòbils per a una inferència eficient, proporcionant millores en la latència fins a 100 vegades amb només una pèrdua de precisió del 3%. Finalment, desenvolupem una xarxa de guia de broncoscòpia eficient amb poda estructurada i operacions eficients, que proporciona una reducció de x4 de mida NN i una millora del ~14% en la precisió per a la localització de la posició.Los avances de la última década en el aprendizaje profundo han supuesto un gran salto en los resultados del estado del arte en tareas como la clasificación de imágenes, la traducción de idiomas y muchas otras. Sin embargo, con tal éxito, ha habido un aumento en la complejidad y el tamaño de los modelos, lo que ha incrementado los requisitos de hardware tanto para el entrenamiento como para la inferencia. Además, las capacidades del hardware (rendimiento OPS, memoria, rendimiento, latencia, energía) han supuesto una limitación inicial para implementar aplicaciones en plataformas y aplicaciones con recursos limitados, como plataformas móviles o integradas. Ha habido muchas iniciativas para reducir el tiempo de capacitación y los costos de energía, y mejorar la eficiencia de los datos durante la fase de desarrollo. Del mismo modo, también ha habido una investigación profunda para optimizar los modelos de aprendizaje profundo con un enfoque en la inferencia y el despliegue: la disminución de la complejidad, el tamaño, la latencia y el consumo de memoria del modelo. En esa dirección, se han destacado cinco métodos de optimización: poda, cuantización, búsqueda de arquitectura neuronal, operaciones eficientes y destilación. Paralelamente, con el fin de permitir el despliegue de la inferencia en plataformas de hardware especializadas, han aparecido nuevos marcos (como CMSIS-NN o uTensor para MCUS y TF Lite para plataformas móviles). Esos marcos incluyen varias características para la implementación de modelos, pero lo más importante es que el punto crucial es si admiten las operaciones y optimizaciones específicas del modelo, lo que garantiza la implementación final de la aplicación. En general, desde los procedimientos de optimización hasta los marcos de conversión e implementación, el procedimiento para desarrollar modelos eficientes basados en NN e implementarlos en hardware restringido sin duda ha mejorado, aunque todavía con algunas limitaciones. En tal sentido, esta tesis se enmarca en dichas mejoras y limitaciones: primero, con el desarrollo y mejora de técnicas de optimización de NN, y segundo, con el uso y desarrollo de software para portar los modelos optimizados. Todo ello con especial foco en tres casos industriales y prácticos que son los principales impulsores de los desarrollos: interacción hombre-máquina en automoción, ITM en dispositivos móviles y guía broncoscópica. En el primer caso, mostramos la implementación y optimización de RNN en MCU, así como el uso y la mejora de la optimización bayesiana y los métodos NAS para ofrecer redes mínimas pero de buen rendimiento. En total, ofrecemos un marco para convertir e implementar automáticamente redes en MCU basadas en Cortex-M. En el segundo entorno, empleamos la cuantificación y operaciones eficientes para llevar una red ITM a dispositivos móviles para una inferencia eficiente, proporcionando mejoras en la latencia de hasta 100x con solo una pérdida de precisión del 3 %. Finalmente, desarrollamos una red de guía de broncoscopia eficiente con poda estructurada y operaciones eficientes, que proporciona una reducción de x4 del tamaño de NN y una mejora de ~ 14% en la precisión para la localización de la posición.Last decade advances in deep learning have supposed a great leap in state-of-the-art results with regard to tasks such as image classification, language translation, and many others. However, with such success, there has been a related increase in model complexity and size, which has incremented the hardware requirements both for training and inference (both generally and initially limited to GPUs). Moreover, the hardware capabilities (OPS performance, memory, throughput, latency, energy) have supposed an initial limitation to deploying applications in resource-constrained platforms and applications, such as mobile or embedded platforms. There have been many initiatives to reduce training time, and energy costs, and improve data efficiency during the development phase. Equally, there has also been profound research to optimize deep learning models with a focus on inference and deployment: decreasing model complexity, size, latency, and memory consumption. In such direction, there are five optimization methods that have stood out: pruning, quantization, neural architecture search, efficient operations, and distillation. In parallel, in order to enable inference deployment in specialized hardware platforms, new frameworks have appeared (such as CMSIS-NN or uTensor for MCUS, and TF Lite for mobile platforms). Those frameworks include several features for the deployment of models, but most importantly, the crucial point is if they support the specific model operations and optimizations, ensuring the final application deployment. All in all, from optimization procedures to conversion and deployment frameworks, the procedure of developing efficient NN-based models and deploying them to constrained hardware has certainly improved, albeit with still some limitations. In such a sense, this thesis is framed by such improvements and limitations: first, with the development and improvement of NN optimization techniques, and second, with the use and development of software for porting the optimized models. All with a special focus on three industrial and practical cases which are the main drivers of the developments: automotive human-machine interaction, ITM in mobile devices, and bronchoscopy guidance. In the first case, we show the deployment and optimization of RNNs in MCUs, as well as the usage and improvement of Bayesian optimization and NAS methods to deliver minimal but well-performing networks. Altogether we deliver a framework for automatically converting and deploying networks in Cortex-M-based MCUs. In the second environment, we employ quantization and efficient operations to bring an ITM network to mobile devices for efficient inference, providing improvements in latency up to 100x with only a 3% accuracy loss. Finally, we develop an efficient bronchoscopy guidance network with structured pruning and efficient operations, that provides a reduction of x4 of NN size and an improvement of ~14% in accuracy for position localization

Revisió sistemàtica sobre IA per a tasques ADAS en plataformes amb recursos limitats

El sector de l'automoció continua avançant cap a la millora en l'àmbit tecnològic del cotxe autònom. Una part significativa incorpora la Intel·ligència Artificial (IA) mitjançant la implementació de xarxes neuronals en xips específics que permeten al vehicle desenvolupar tasques, com per exemple la detecció de semàfors i senyals, dels marges de carretera, de vianants, ciclistes, motos, i altres vehicles. Des del Departament de Microelectrònica i Sistemes Electrònics de la UAB s'ha realitzat una revisió sistemàtica de les solucions existents per a avaluar l'avançament d'aquesta tecnologia. Les seves conclusions deriven en una necessitat d'incrementar la recerca en aquest àmbit per a fer la implementació d'algorismes de IA en l'electrònica d'automòbils més eficient en termes de precisió, dimensions i energia consumida.El sector de la automoción continúa avanzando hacia la mejora a nivel tecnológico del coche autónomo. Una parte significativa incorpora la Inteligencia Artificial (IA) mediante la implementación de redes neuronales en chips específicos que permiten al vehículo desarrollar tareas, como por ejemplo la detección de semáforos y señales, de los márgenes de carretera, de peatones, ciclistas, motos, y otros vehículos. Desde el Departamento de Microelectrónica y Sistemas Electrónicos de la UAB se ha realizado una revisión sistemática de las soluciones existentes para evaluar el adelanto de esta tecnología. Sus conclusiones derivan en una necesidad de incrementar la investigación en este ámbito para hacer la implementación de algoritmos de IA en la electrónica de automóviles más eficiente en términos de precisión, dimensiones y energía consumida.The automotive sector continues moving towards the autonomous car, proposing new improvements at technological level. A significant part of the advances comes from incorporating Artificial Intelligence (AI) through the efficient implementation of neural networks in specific application chips, which allows the vehicle to implement different essential tasks, such as the detection of traffic lights and signals, road margins, pedestrians, cyclists, motorcycles, cars, buses, trucks and other vehicles. The Department of Microelectronics and Electronic Systems at the UAB has carried out a systematic review of the existing solutions to evaluate the advancement of this technology. Their conclusions point to the need to increase research in this area in order to make the implementation of AI algorithms in automobile electronics more efficient in terms of precision, dimensions and energy consumed

Efficient Neural Network Inference for Resource Constrained Devices

Els avenços de la darrera dècada en l’aprenentatge profund han suposat un gran salt en els resultats d’última generació pel que fa a tasques com la classificació d’imatges, la traducció d’idiomes i moltes altres. Tanmateix, amb aquest èxit, hi ha hagut un augment relacionat en la complexitat i la mida del model, que ha incrementat els requisits de maquinari tant per a la formació com per a la inferència (tant generalment com inicialment limitats a les GPU). A més, les capacitats del maquinari (rendiment OPS, memòria, rendiment, latència, energia) han suposat una limitació inicial per desplegar aplicacions en plataformes i aplicacions amb recursos limitats, com ara plataformes mòbils o incrustades. Hi ha hagut moltes iniciatives per reduir el temps de formació i els costos energètics, i millorar l’eficiència de les dades durant la fase de desenvolupament. Igualment, també hi ha hagut una investigació profunda per optimitzar els models d’aprenentatge profund amb un enfocament en la inferència i el desplegament: disminució de la complexitat del model, la mida, la latència i el consum de memòria. En aquesta direcció, hi ha cinc mètodes d’optimització que han destacat: poda, quantificació, cerca d’arquitectura neuronal, operacions eficients i destil·lació. Paral·lelament, per tal de permetre el desplegament d’inferència en plataformes de maquinari especialitzades, han aparegut nous frameworks (com ara CMSIS-NN o uTensor per a MCUS, i TF Lite per a plataformes mòbils). Aquests marcs inclouen diverses característiques per al desplegament de models, però el més important, el punt crucial és si admeten les operacions i optimitzacions específiques del model, assegurant el desplegament final de l’aplicació. Tot plegat, des dels procediments d’optimització fins als marcs de conversió i desplegament, el procediment per desenvolupar models eficients basats en NN i desplegar-los en maquinari restringit ha millorat sens dubte, encara que amb algunes limitacions. En aquest sentit, aquesta tesi s’emmarca en aquestes millores i limitacions: en primer lloc, amb el desenvolupament i millora de tècniques d’optimització de NN, i en segon lloc, amb l’ús i desenvolupament de programari per portar els models optimitzats. Tot amb un focus especial en tres casos industrials i pràctics que són els principals motors dels desenvolupaments: la interacció home-màquina d’automoció, ITM en dispositius mòbils i guia broncoscòpia. En el primer cas, mostrem el desplegament i l’optimització de RNN a les MCU, així com l’ús i la millora de l’optimització bayesiana i els mètodes NAS per oferir xarxes mínimes però de bon rendiment. En conjunt, oferim un marc per convertir i desplegar xarxes automàticament en MCU basades en Cortex-M. En el segon entorn, utilitzem operacions de quantificació i eficients per portar una xarxa ITM als dispositius mòbils per a una inferència eficient, proporcionant millores en la latència fins a 100 vegades amb només una pèrdua de precisió del 3%. Finalment, desenvolupem una xarxa de guia de broncoscòpia eficient amb poda estructurada i operacions eficients, que proporciona una reducció de x4 de mida NN i una millora del ~14% en la precisió per a la localització de la posició.Los avances de la última década en el aprendizaje profundo han supuesto un gran salto en los resultados del estado del arte en tareas como la clasificación de imágenes, la traducción de idiomas y muchas otras. Sin embargo, con tal éxito, ha habido un aumento en la complejidad y el tamaño de los modelos, lo que ha incrementado los requisitos de hardware tanto para el entrenamiento como para la inferencia. Además, las capacidades del hardware (rendimiento OPS, memoria, rendimiento, latencia, energía) han supuesto una limitación inicial para implementar aplicaciones en plataformas y aplicaciones con recursos limitados, como plataformas móviles o integradas. Ha habido muchas iniciativas para reducir el tiempo de capacitación y los costos de energía, y mejorar la eficiencia de los datos durante la fase de desarrollo. Del mismo modo, también ha habido una investigación profunda para optimizar los modelos de aprendizaje profundo con un enfoque en la inferencia y el despliegue: la disminución de la complejidad, el tamaño, la latencia y el consumo de memoria del modelo. En esa dirección, se han destacado cinco métodos de optimización: poda, cuantización, búsqueda de arquitectura neuronal, operaciones eficientes y destilación. Paralelamente, con el fin de permitir el despliegue de la inferencia en plataformas de hardware especializadas, han aparecido nuevos marcos (como CMSIS-NN o uTensor para MCUS y TF Lite para plataformas móviles). Esos marcos incluyen varias características para la implementación de modelos, pero lo más importante es que el punto crucial es si admiten las operaciones y optimizaciones específicas del modelo, lo que garantiza la implementación final de la aplicación. En general, desde los procedimientos de optimización hasta los marcos de conversión e implementación, el procedimiento para desarrollar modelos eficientes basados en NN e implementarlos en hardware restringido sin duda ha mejorado, aunque todavía con algunas limitaciones. En tal sentido, esta tesis se enmarca en dichas mejoras y limitaciones: primero, con el desarrollo y mejora de técnicas de optimización de NN, y segundo, con el uso y desarrollo de software para portar los modelos optimizados. Todo ello con especial foco en tres casos industriales y prácticos que son los principales impulsores de los desarrollos: interacción hombre-máquina en automoción, ITM en dispositivos móviles y guía broncoscópica. En el primer caso, mostramos la implementación y optimización de RNN en MCU, así como el uso y la mejora de la optimización bayesiana y los métodos NAS para ofrecer redes mínimas pero de buen rendimiento. En total, ofrecemos un marco para convertir e implementar automáticamente redes en MCU basadas en Cortex-M. En el segundo entorno, empleamos la cuantificación y operaciones eficientes para llevar una red ITM a dispositivos móviles para una inferencia eficiente, proporcionando mejoras en la latencia de hasta 100x con solo una pérdida de precisión del 3 %. Finalmente, desarrollamos una red de guía de broncoscopia eficiente con poda estructurada y operaciones eficientes, que proporciona una reducción de x4 del tamaño de NN y una mejora de ~ 14% en la precisión para la localización de la posición.Last decade advances in deep learning have supposed a great leap in state-of-the-art results with regard to tasks such as image classification, language translation, and many others. However, with such success, there has been a related increase in model complexity and size, which has incremented the hardware requirements both for training and inference (both generally and initially limited to GPUs). Moreover, the hardware capabilities (OPS performance, memory, throughput, latency, energy) have supposed an initial limitation to deploying applications in resource-constrained platforms and applications, such as mobile or embedded platforms. There have been many initiatives to reduce training time, and energy costs, and improve data efficiency during the development phase. Equally, there has also been profound research to optimize deep learning models with a focus on inference and deployment: decreasing model complexity, size, latency, and memory consumption. In such direction, there are five optimization methods that have stood out: pruning, quantization, neural architecture search, efficient operations, and distillation. In parallel, in order to enable inference deployment in specialized hardware platforms, new frameworks have appeared (such as CMSIS-NN or uTensor for MCUS, and TF Lite for mobile platforms). Those frameworks include several features for the deployment of models, but most importantly, the crucial point is if they support the specific model operations and optimizations, ensuring the final application deployment. All in all, from optimization procedures to conversion and deployment frameworks, the procedure of developing efficient NN-based models and deploying them to constrained hardware has certainly improved, albeit with still some limitations. In such a sense, this thesis is framed by such improvements and limitations: first, with the development and improvement of NN optimization techniques, and second, with the use and development of software for porting the optimized models. All with a special focus on three industrial and practical cases which are the main drivers of the developments: automotive human-machine interaction, ITM in mobile devices, and bronchoscopy guidance. In the first case, we show the deployment and optimization of RNNs in MCUs, as well as the usage and improvement of Bayesian optimization and NAS methods to deliver minimal but well-performing networks. Altogether we deliver a framework for automatically converting and deploying networks in Cortex-M-based MCUs. In the second environment, we employ quantization and efficient operations to bring an ITM network to mobile devices for efficient inference, providing improvements in latency up to 100x with only a 3% accuracy loss. Finally, we develop an efficient bronchoscopy guidance network with structured pruning and efficient operations, that provides a reduction of x4 of NN size and an improvement of ~14% in accuracy for position localization.Universitat Autònoma de Barcelona. Programa de Doctorat en Enginyeria Electrònica i de Telecomunicaci

BIM-23A760 influences key functional endpoints in pituitary adenomas and normal pituitaries: molecular mechanisms underlying the differential response in adenomas

Chimeric somatostatin/dopamine compounds such as BIM-23A760, an sst2/sst5/D2 receptors-agonist, have emerged as promising new approaches to treat pituitary adenomas. However, information on direct in vitro effects of BIM-23A760 in normal and tumoral pituitaries remains incomplete. The objective of this study was to analyze BIM-23A760 effects on functional parameters (Ca2+ signaling, hormone expression/secretion, cell viability and apoptosis) in pituitary adenomas (n = 74), and to compare with the responses of normal primate and human pituitaries (n = 3–5). Primate and human normal pituitaries exhibited similar sst2/sst5/D2 expression patterns, wherein BIM-23A760 inhibited the expression/secretion of several pituitary hormones (specially GH/PRL), which was accompanied by increased sst2/sst5/D2 expression in primates and decreased Ca2+ concentration in human cells. In tumoral pituitaries, BIM-23A760 also inhibited Ca2+ concentration, hormone secretion/expression and proliferation. However, BIM-23A760 elicited stimulatory effects in a subset of GHomas, ACTHomas and NFPAs in terms of Ca2+ signaling and/or hormone secretion, which was associated with the relative somatostatin/dopamine-receptors levels, especially sst5 and sst5TMD4. The chimeric sst2/sst5/D2 compound BIM-23A760 affects multiple, clinically relevant parameters on pituitary adenomas and may represent a valuable therapeutic tool. The relative ssts/D2 expression profile, particularly sst5 and/or sst5TMD4 levels, might represent useful molecular markers to predict the ultimate response of pituitary adenomas to BIM-23A760.This work has been funded by the following grants: Junta de Andalucía (BIO-0139, CTS-1406, PI-639-2012); Ministerio de Economía y Competitividad, Gobierno de España (BFU2013-43282) ; Proyectos de Investigación en Salud FIS, funded by Instituto de Salud Carlos III (PI13-00651, co-funded by ERDF/ESF, “Investing in your future”); Instituto de Salud Carlos III, Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad ‘CIBERobn’; and Ayuda Merck Serono 2013 (to RML and JPC). Department of Veterans Affairs, Veterans Health Administration, Office of Research and Development Merit Award and the National Institutes of Health: R21AG031465 and R01DK088133 (to RDK).Peer reviewe

A 12-gene pharmacogenetic panel to prevent adverse drug reactions: an open-label, multicentre, controlled, cluster-randomised crossover implementation study

© 2023Background: The benefit of pharmacogenetic testing before starting drug therapy has been well documented for several single gene–drug combinations. However, the clinical utility of a pre-emptive genotyping strategy using a pharmacogenetic panel has not been rigorously assessed. Methods: We conducted an open-label, multicentre, controlled, cluster-randomised, crossover implementation study of a 12-gene pharmacogenetic panel in 18 hospitals, nine community health centres, and 28 community pharmacies in seven European countries (Austria, Greece, Italy, the Netherlands, Slovenia, Spain, and the UK). Patients aged 18 years or older receiving a first prescription for a drug clinically recommended in the guidelines of the Dutch Pharmacogenetics Working Group (ie, the index drug) as part of routine care were eligible for inclusion. Exclusion criteria included previous genetic testing for a gene relevant to the index drug, a planned duration of treatment of less than 7 consecutive days, and severe renal or liver insufficiency. All patients gave written informed consent before taking part in the study. Participants were genotyped for 50 germline variants in 12 genes, and those with an actionable variant (ie, a drug–gene interaction test result for which the Dutch Pharmacogenetics Working Group [DPWG] recommended a change to standard-of-care drug treatment) were treated according to DPWG recommendations. Patients in the control group received standard treatment. To prepare clinicians for pre-emptive pharmacogenetic testing, local teams were educated during a site-initiation visit and online educational material was made available. The primary outcome was the occurrence of clinically relevant adverse drug reactions within the 12-week follow-up period. Analyses were irrespective of patient adherence to the DPWG guidelines. The primary analysis was done using a gatekeeping analysis, in which outcomes in people with an actionable drug–gene interaction in the study group versus the control group were compared, and only if the difference was statistically significant was an analysis done that included all of the patients in the study. Outcomes were compared between the study and control groups, both for patients with an actionable drug–gene interaction test result (ie, a result for which the DPWG recommended a change to standard-of-care drug treatment) and for all patients who received at least one dose of index drug. The safety analysis included all participants who received at least one dose of a study drug. This study is registered with ClinicalTrials.gov, NCT03093818 and is closed to new participants. Findings: Between March 7, 2017, and June 30, 2020, 41 696 patients were assessed for eligibility and 6944 (51·4 % female, 48·6% male; 97·7% self-reported European, Mediterranean, or Middle Eastern ethnicity) were enrolled and assigned to receive genotype-guided drug treatment (n=3342) or standard care (n=3602). 99 patients (52 [1·6%] of the study group and 47 [1·3%] of the control group) withdrew consent after group assignment. 652 participants (367 [11·0%] in the study group and 285 [7·9%] in the control group) were lost to follow-up. In patients with an actionable test result for the index drug (n=1558), a clinically relevant adverse drug reaction occurred in 152 (21·0%) of 725 patients in the study group and 231 (27·7%) of 833 patients in the control group (odds ratio [OR] 0·70 [95% CI 0·54–0·91]; p=0·0075), whereas for all patients, the incidence was 628 (21·5%) of 2923 patients in the study group and 934 (28·6%) of 3270 patients in the control group (OR 0·70 [95% CI 0·61–0·79]; p <0·0001). Interpretation: Genotype-guided treatment using a 12-gene pharmacogenetic panel significantly reduced the incidence of clinically relevant adverse drug reactions and was feasible across diverse European health-care system organisations and settings. Large-scale implementation could help to make drug therapy increasingly safe. Funding: European Union Horizon 2020