اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدنظام طبي خبير في التداخلات الدوائية من أجل الاستخدام الآمن و الفعال للأدوية
Medical Expert System For Drugs Interactions For Safe And Effective Use Of Drugs
2871
9 99
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تقدم هذه الأطروحة حلا جديداً يسمح للأطباء بمعرفة التداخلات الدوائية آخذة بالحسبان العوامل الأخرى المؤثرة مثل عمر المريض و وزنه و حالته الفيزيولوجية و المرضية. يتميز الحل بكونه تزايدياً ليس على مستوى إغناء قاعدة البيانات بالمعلومات عن التداخلات الدوائية فقط بل بقدرته على استنتاج تداخلات أكثر تعقيداً من خلال نظام خبير مدمج قادر على ذلك. إِذ يمكن للنظام استنتاج التداخلات بين الأدوية من خلال معرفته بمكوناتها و معرفته بالتداخلات المحتملة بين المكونات أو بين العائلات الدوائية. يعمل النظام بطرائق ثلاث إِذ يستطيع تحديد هل الأدوية التي يتناولها المريض حالياً لها آثار جانبية قد تكون السبب في مرضه؟ كما أنه يستطيع تنبيه الطبيب إلى وجود تداخلات بين الأدوية التي يرغب بوصفها للمريض مع الأدوية التي يتناولها المريض حالياً أو مع الحالة المرضية أو الفيزيولوجية للمريض كما يمكنه طرح أدوية بديلة عن الأدوية التي تسبب التداخلات. كما أن الحل يقدم خدمات إضافية مثل الربط بين الاسم التجاري و الاسم العلمي للدواء و العكس، و الربط بين الأدوية و الأمراض.
This paper presents a new solution that allows the doctors to know drug interactions, considering other affecting factors such as the patient's age, weight, physiological and pathological condition. This solution is characterized by being incremental, not only by enriching the database with drug interactions information, but also by its ability to conclude other interactions through a built-in expert system. The system concludes drugs interactions based on its active substrates and the potential interactions between them or between the drugs families. The system serves in three ways; it determines whether the patient illness is possibly due to the medications he is on. It alerts the doctor to the interaction of the newly prescribed medication with the patient’s medications, and to its influence on the patient’s physiological or pathological condition. Besides, it suggests alternative drugs when needed. The solution offers additional services such as binding between the brand name and the generic drug, and between drugs and diseases.
المراجع المستخدمة
I.H. Ahmed-Jushuf, K.W. Ah-See, S.P. Allison, M.N. Badminton, et al; British National Formulary BNF; 2010; edition 59; London; Published by BMJ Group Tavistock Square, London C1H 9JP, UK and RPS Publishing
Robert A. Raschke, MD, MS; Bea Gollihare, MS, RN; et al. A Computer Alert System to Prevent Injury From Adverse Drug Events 1994; 1317-1318
P G Nightingale, D Adu, N T Richards, M Peters; Implementation of rules based computerized beside prescribing and administration: intervention study 2000; 750-752
قيم البحث
اقرأ أيضاً
خلفية البحث : تعد الوصفات الدوائية غير الملائمة عوامل اختطار هامة تترافق مع ازدياد التاثيرات الدوائية الضائرة والمراضة واستنفاد مصادر الرعاية الصحية لمجتمع المرضى المسنين ثم تطوير معايير بيير كمرجعية وإطار عام معتمد لتقييم مامونية الرعاية الدوائية المقدة للمسنين
يقدم هذا البحث نظاماً خبيراً جديداً لتحديد الجزء المصاب بالعطل في نظام القدرة الكهربائي و لتحليل أداء نظام الحماية (زواجل و قواطع). يتطلب النظام الخبير المقدم معلومات حول تكوين نظام القدرة الكهربائي و حول حالات تلامسات قواطع الدارة و زواجل الحماية (م
فتوحة / مغلقة). يستطيع النظام الخبير المقدم تحديد الجزء المصاب بالعطل بسرعة و بدقة عالية لأجل كافة أنواع الأعطال، متضمنة الأعطال المتزامنة (Simultaneousfaults)، في نظام القدرة الكهربائي. النظام الخبير المقدم عام، أي يمكن استخدامه مع أي نظام قدرة كهربائي، و ذلك لأنه قمنا بفصل الحقائق (Facts) عن القواعد (Rules) بشكل كامل. لكتابة و اختبار النظام الخبير المقدم تم استخدام بيئة تطوير النظم الخبيرة CLIPS (آلة الإنتاج المتكاملة بلغة سي) التي تستخدم الربط الأمامي في الاستنتاج (forward chaining ).
لقد تم اختبار أداء النظام الخبير المقدم على ثلاث أنظمة قدرة كهربائية اختبارية (IEEE–6 bustest system و IEEE–9 bustest system و IEEE–14 bustest system) و قد أبدى النظام الخبير المقدم أداءً مميزاً لأجل كافة الأنظمة المختبرة. لكن، تم في هذا البحث عرض نتائج أداء النظام الخبير لأجل نظام قدرة كهربائي اختباري ذي تسع قضبان تجميع (IEEE–9 bustest system).
تم تطوير نظام خبير لإعراب مفردات الجمل العربية دون تشكيل. يقوم النظام أولاً بإيجاد تصريف الكلمات و نوعها باستخدام أداة (Microsoft (ATK، ويستمد خبرته من قواعد اللغة العربية في إيجاد إعراب مفردات الجمل الإسمية. استجاب النظام بشكل صحيح بنسبة جيدة جداً و
تمت مقارنة النتائج الصادرة عنه مع نتائج خبير باللغة العربية.
تيلميزارتان من خافضات الضغط المثبطة لمستقبلات أنجيوتنسين II نمط AT1, وقد
أظهرت الدراسات له تداخلات دوائية مختلفة الأهمية، و قد هدفت هذه الدراسة لاختبار
دور بعض المواد الفعالة المؤثرة في نواقل الاندفاع و الدفع و انزيمات الاستقلاب في
امتصاص تيلميزا
رتان من الأمعاء ما قبل تأثير العبور الكبدي. طبقت لدى الجرذان تقنية
الإرواء المعوي مع الاعتيان الوريدي بإرواء تيلميزارتان ضمن اللمعة المعوية و قياس
تركيزه و كميته مع الزمن.
قمنا في هذا البحث بإدخال خوارزمية اختيار السمات المستندة على الضبط
regularization للاستفادة من خصائص الخلخلة و تجميع السمات و ادراجه في مهمة تصنيف الصور الطبية، باستخدام الطريقة المعتمدة على خلخلة المجموعة group sparsity
التي تُمكن من الإبقاء أو ال
حذف على مجموعة كاملة من السمات. إن الفكرة الأساسية في خلخلة المجموعة هي حذف السمات التي لا تؤثر على عملية الاستعادة بدلاً من الإبقاء على هذه السمات و اعطائها أوزان قليلة، و بالتالي تعتبر كخوارزمية لتحسين النظام عن طريق زيادة دقة النتائج بالإضافة الى تخفيض المتطلبات الزمنية و التخزينية التي يحتاجها النظام.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
