Do you want to publish a course? Click here

Medical Expert System For Drugs Interactions For Safe And Effective Use Of Drugs

نظام طبي خبير في التداخلات الدوائية من أجل الاستخدام الآمن و الفعال للأدوية

3226   9   99   0 ( 0 )
 Publication date 2012
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

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.


Artificial intelligence review:
Research summary
تقدم هذه الأطروحة نظامًا طبيًا خبيرًا يهدف إلى تحسين استخدام الأدوية بشكل آمن وفعال من خلال الكشف عن التداخلات الدوائية. يأخذ النظام في الاعتبار عوامل متعددة مثل عمر المريض، وزنه، حالته الفيزيولوجية والمرضية. يتميز النظام بقدرته على استنتاج تداخلات دوائية معقدة باستخدام قاعدة بيانات محدثة ونظام خبير مدمج. يمكن للنظام تحديد ما إذا كانت الأدوية التي يتناولها المريض حاليًا تسبب آثارًا جانبية، تنبيه الطبيب إلى التداخلات المحتملة بين الأدوية الجديدة والأدوية الحالية، واقتراح بدائل دوائية. كما يقدم النظام خدمات إضافية مثل الربط بين الأسماء التجارية والعلمية للأدوية والربط بين الأدوية والأمراض. يعتمد النظام على نموذج هرمي يعتمد على بنية المواد الفعالة والعائلات الدوائية، مما يسهل عملية التحديث والاستنتاج. يهدف النظام إلى دعم الأطباء في اتخاذ قرارات طبية دقيقة وسريعة، وتحسين الأداء من خلال معالجة التداخلات على مستوى المادة الفعالة والعائلة الدوائية.
Critical review
تعد هذه الأطروحة خطوة مهمة نحو تحسين سلامة المرضى من خلال الكشف عن التداخلات الدوائية. ومع ذلك، يمكن تحسين النظام بطرق عدة. أولاً، يمكن تعزيز دقة النظام من خلال دمج تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات الكبيرة واستخلاص الأنماط. ثانيًا، يمكن إضافة ميزات تفاعلية مثل واجهة مستخدم أكثر سهولة وتفاعلية لتسهيل استخدام النظام من قبل الأطباء. ثالثًا، يمكن تحسين النظام ليشمل تحليلات الجرعات الدوائية وتأثيراتها المحتملة، مما يزيد من دقة التنبؤ بالتداخلات. أخيرًا، يمكن توسيع النظام ليشمل بيانات من مصادر متعددة مثل السجلات الصحية الإلكترونية والمختبرات لتحسين دقة التنبؤات.
Questions related to the research
  1. ما هي العوامل التي يأخذها النظام في الاعتبار عند تحليل التداخلات الدوائية؟

    يأخذ النظام في الاعتبار عدة عوامل مثل عمر المريض، وزنه، حالته الفيزيولوجية والمرضية، والأدوية التي يتناولها حاليًا.

  2. كيف يمكن للنظام تحسين دقة التنبؤ بالتداخلات الدوائية؟

    يمكن تحسين دقة التنبؤ بالتداخلات الدوائية من خلال دمج تقنيات التعلم الآلي، إضافة تحليلات الجرعات الدوائية، وتوسيع النظام ليشمل بيانات من مصادر متعددة مثل السجلات الصحية الإلكترونية والمختبرات.

  3. ما هي الخدمات الإضافية التي يقدمها النظام؟

    يقدم النظام خدمات إضافية مثل الربط بين الأسماء التجارية والعلمية للأدوية، والربط بين الأدوية والأمراض، واقتراح بدائل دوائية.

  4. ما هي التحديات التي تواجه الأنظمة السابقة في معالجة التداخلات الدوائية؟

    تواجه الأنظمة السابقة تحديات مثل دقة النموذج، القدرة على التحديث بسرعة، السرعة في الأداء، الديناميكية في المعالجة، العوامل المؤثرة في العلاج، والتفاعل مع الطبيب.


References used
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
rate research

Read More

Background: Inappropriate prescriptions are important risk factors associated with increased adverse drug effects, morbidity, and depletion of health care resources for the elderly patient community, then the development of Beyer criteria as a reference and an approved general framework for assessing the safety of drug care administered to the elderly.
This paper introducesa new expert system (ES) for faulted section determination in electrical power system andinterpretingthe performance of the protective system (relays and circuit breakers). The introducedESrequiresinformation about the power sy stem configuration and about the contacts status (open/closed) of the circuit breakers and protective relays. It can determine the faulted section quickly and accurately for all types of faults including simultaneous faults. It is general, i.e.it can be usedwith any power system,due to the separation between the Facts and Rules. The introducedES isdeveloped and tested by CLIPS environment (C Language Integrated Production System) which uses forward chaining to derive conclusion. The performance of the introduced ES is tested for several power systems, IEEE–6 bustest system, IEEE–9 bustest system andIEEE–14 bustest system, and it shows a distinct performance for all tested systems. But for space limitation, we present in this paper the performance results of the introduced ES for the IEEE–9 bustest system only.
An expert system was developed to consider words' grammar case in Arabic phrases without diacritics. First, the system gets words' morphology and tags using Microsoft tool (ATK), then it depends on Arabic grammar to get words' grammar case in nominal phrases. The system gave a very good results as they compared with Arabic language expert.
Telmisartan is an antihypertensive drug that inhibits angiotensin II receptors type AT1. Studies showed drug interactions with different potentials. This study was intended to investigate the role of some active ingredients acting on influx, efflu x and metabolizing enzymes in intestinal absorption of telmisartan prior to hepatic-pass effect. Intestinal perfusion with venous sampling technique was applied in rats by perfusing telmisartan in intestinal lumen, and measuring its concentration and amount versus time.
In this research we introduce a regularization based feature selection algorithm to benefit from sparsity and feature grouping properties and incorporate it into the medical image classification task. Using this group sparsity (GS) method, the wh ole group of features are either selected or removed. The basic idea in GS is to delete features that do not affect the retrieval process, instead of keeping them and giving these features small weights. Therefore, GS improves system by increasing accuracy of the results, plus reducing space and time requirements needed by the system.
comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا