ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نظام 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

3140   9   99   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2012
والبحث باللغة العربية
 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.


ملخص البحث
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.
قراءة نقدية
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.
أسئلة حول البحث
  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.


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.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا