RecoMed:高血圧治療薬のための知識を意識したレコメンダーシステム【JST・京大機械翻訳】

Sajde Maryam; Malek Hamed; Mohsenzadeh Mehran

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200256055280 整理番号：22P0027698

RecoMed:高血圧治療薬のための知識を意識したレコメンダーシステム【JST・京大機械翻訳】

RecoMed: A Knowledge-Aware Recommender System for Hypertension Medications

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年01月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

【背景と目的】高医学多様性は,医師の意思決定プロセスにおいて混乱または疑いを引き起こす処方のために,常に重要な挑戦であった。本論文は,他の医師によって処方された薬剤が,他の医師によって処方されているか,また,他の薬剤が質問の1つに加えて推奨できるかどうかについての情報を提供することによって,高血圧の処方過程において医師を助けるためにRecoMedと呼ばれる医療推薦システムを開発することを目的とする。【方法】開発した方法には2つのステップがある:最初に,相関ルールマイニングアルゴリズムを採用して,医学相関ルールを見つける。第2ステップは,グラフマイニングとクラスタリングにより,ATCコードによる豊富な推薦を提示し,そのものがいくつかのステップから成る。最初に,初期グラフを歴史的処方データから構築した。次に,データ剪定を第2ステップで実行し,その後,高い反復率の薬剤を一般的な医療従事者の離散化で除去した。次に,医薬品はATCコードと呼ばれるよく知られた医学分類システムに適合し,豊富な推薦を提供する。最後に,DBSCANとLouvainアルゴリズムは,最終ステップで薬物をクラスタする。【結果】推奨薬のリストは,システムの出力として提供され,医師は患者の臨床症状に基づき,1つ以上の薬剤を選択することができる。高血圧薬に関連したクラス2の薬剤のみを用いて,システムの性能を評価した。このシステムから得た結果を,この分野における専門家によってレビューし,確認した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般

, ,

前のページに戻る