個別化高血圧治療のための時間事例ベース推論【JST・京大機械翻訳】

Jalali Niloofar; Agboola Stephen; Jethwani Kamal; Zeid Ibrahim; Kamarthi Sagar

文献

J-GLOBAL ID：202102268697841122 整理番号：21A1821292

個別化高血圧治療のための時間事例ベース推論【JST・京大機械翻訳】

Temporal Case-Based Reasoning for Personalized Hypertensive Treatment

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資料名：
号： IMECE2016 ページ： Null 発行年： 2017年
JST資料番号： A0478C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くの現在の問題は,以前の問題の解を参照して解くことができる。事例ベース推論(CBR)は,過去から類似の問題を検索し,過去の問題の解を適応し,新しい問題を解決する方法の1つである。CBRを適用する最近の研究は,時間とともに変化する最も効果的な解を検索するためのパラメータとして時間を含む。このアプローチは,正確な診断または治療体制を見つけるための歴史的証拠を探る必要がある健康管理分野でより有用である。したがって,本研究では,時間ベースのCBRを適用して,高血圧患者における薬物療法の結果を追跡し,処方として最も効果的な薬物を見つける。最初に,各患者の医療記録におけるエピソードは,最古のエピソードが最初にエピソードシーケンスに置かれ,最新のエピソードが最後に置かれるように,年代的に順序付けされている。各患者の最初のエピソードは診断の最初の事例であると仮定した。新しい患者が検査を行うとき,彼/彼女の状態(健康状態)を過去の患者の初期状態と比較した。したがって,検索プロセスは,患者記録における最初のエピソードで,新しい患者の現在の状態と最も類似した患者の間の類似性を計算する。マッチング患者のための治療の多様性のため,最良の治療は,異なる治療の有効性を知ることなく決定できなかった。したがって,マッチング患者のその後のエピソードを,新しい患者のための最良の治療を見つけるために調査した。これは,新しい患者に対する良好な治療を見つけるために,全てのマッチング患者からの治療の組み合わせの使用を必要とする。治療を最初の訪問のために定義した後に,新しい患者の記録を将来の症例検索のために図書館に保存した。この方法は,長期間にわたる患者の病歴を追跡することにより,慢性疾患を有する患者の個別化治療への新しいアプローチである。高血圧患者を治療するための現在のアプローチは,疾患を管理するための証拠に基づくガイドラインを使用する。しかし,この方法はより一般的であり,実験室結果と身体検査パラメータのようなすべての患者の特性を考慮していない。現在のアプローチでは,患者間の類似性は活用できない。処理体制の変化はリスクパラメータのみに基づいている。しかし,この方法では,いくつかのパラメータが投薬の効率のためにチェックされている。対照的に,提案したCBRベースの方法は,類似の患者に対してよく働くものに基づく治療を個人化する。本論文では,高血圧患者の臨床記録をボストンベース病院により提供した。予備的結果は,提案した手法が高血圧治療に対する良好な推奨を与えることを確認した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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循環系疾患の薬物療法 , 医用情報処理

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