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J-GLOBAL ID：202002276149527886   整理番号：20A2365608

医師がCOVID-19治療を援助する: mlおよび新規MCDM法による生物学的要求に基づく最も重要な患者への最良回復血漿輸血のための救済フレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Helping doctors hasten COVID-19 treatment: Towards a rescue framework for the transfusion of best convalescent plasma to the most critical patients based on biological requirements via ml and novel MCDM methods

著者 (14件)： Albahri O.S. (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia) ,  Al-Obaidi Jameel R. (Department of Biology, Faculty of Science and Mathematics, Universiti Pendidikan Sultan Idris, Tanjong Malim, Perak 35900, Malaysia) ,  Zaidan A.A. (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia) ,  Albahri A.S. (Informatics Institute for Postgraduate Studies (IIPS), Iraqi Commission for Computers and Informatics (ICCI), Baghdad, Iraq) ,  Zaidan B.B. (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia) ,  Salih Mahmood M. (Department of Computer Science, Computer Science and Mathematics College, Tikrit University, Tikrit 34001, Iraq) ,  Qays Abdulhadi (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia) ,  Dawood K.A. (Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Seri Kembangan, Malaysia) ,  Mohammed R.T. (Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Seri Kembangan, Malaysia) ,  Abdulkareem Karrar Hameed (Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Parit Raja, Malaysia) ,  Aleesa A.M. (Faculty of Electronic and Electrical Engineering, Universiti Tun Hussein Onn, Batu Pahat, Johor 86400, Malaysia) ,  Alamoodi A.H. (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia) ,  Chyad M.A. (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia) ,  Zulkifli Che Zalina (Department of Computing, Faculty of Arts, Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan, Tanjung Malim 35900, Malaysia)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 196  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,悪化コロナウイルス病-2019(COVID-19)の脅威から回復した人々は,血液中で循環するコロナウイルスに対する抗体を有する。このように,これらの抗体の悪化患者への輸血は,それらの免疫系のブーストを,理論的に助けることができる。生物学的に,最も重症のCOVID-19患者を救うために回復血漿(CP)輸血を可能にするためには,2つの挑戦が必要である。第1に,回復対象は,ドナー選択血漿基準を満たし,国家健康要求と既知の標準ルーチン手順に適合する必要がある。第2に,多基準意思決定(MCDM)問題を,最も適切なCPの選択とCOVID-19患者の優先順位付けにおいて考慮すべきである。本論文では,機械学習と新しいMCDM法を用いて,生物学的要求に基づいて,COVID-19の最も重要な患者への最良のCPの輸血のための救助フレームワークを提示した。提案したフレームワークを,2つの異なる連続段階(即ち,試験および開発)に基づいて説明した。テストにおいて,ABO適合性を,4つの血液型,すなわちA,B,ABおよびOにドナーを分類した後に評価し,CP試験リストリポジトリを精製するために,投与のための血漿の適合性および安全性を示した。発達相は患者とドナー側を含む。患者側では, prioritization学/蛋白質バイオマーカーと動脈血中の酸素分圧の比率を,オピニオンスコア法による主観的および客観的決定として知られる新規MCDM法に基づき,動脈血における酸素の分圧の比率と,収縮した患者決定マトリックスを用いて,優先順位付けを行った。次に,最も緊急の必要のある患者を,4つの血液型に分類し,ドナー側の試験相から試験CPリストとマッチさせた。その後,CP試験リストの優先順位付けを,収縮CP決定行列を用いて実行した。COVID-19の対応する前炎患者に対する最も適切なCPを同定するために知能統合概念を提案し,医師は治療を援助した。提案したフレームワークは,患者および医療部門の影響から,非常に急速に広がるCOVID-19の効果的なケアおよび予防を提供する利点を意味する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 酸素 ,  *血漿 ,  血液型 ,  抗体 ,  タンパク質 ,  分圧 ,  *輸血 ,  *多基準意思決定 ,  血清学的検査 ,  バイオマーカー ,  機械学習 ,  ドナー【臓器移植】
準シソーラス用語： 免疫系 ,  コロナウイルス ,  酸素分圧 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： COVID-19 ,  痙攣性プラズマ処理 ,  血清学的診断 ,  蛋白質バイオマーカー ,  機械学習 ,  MCDM ,  SODOSM

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (11件)： 医師 ,  治療 ,  援助 ,  ML ,  MCDM ,  生物学 ,  患者 ,  回復 ,  血漿 ,  輸血 ,  フレームワーク