Geri Dön

Detecting and classifying drug interaction using data mining techniques

Veri madenciliği tekniklerini kullanarak ilaç etkileşiminin düzenlenmesi ve sınıflandırılması

  1. Tez No: 675840
  2. Yazar: BARAA TAHA YASEEN YASEEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Günümüzde, tıbbi sorunları olan kişilerin tedavisinde kullanılabilecek binlerce onaylı ilaç bulunmaktadır. Bu nedenle reçetelerde bulunan , Ilaç Kullanım Uyarıları ve Önlemler bölümü, hasta yönetimine etkileri olduğu için, ciddi ya da başka bir şekilde klinik olarak önemli olan farklı istenmeyen yan etkiler ve diğer potansiyel güvenlik tehlikelerini tanımlamak ve açıklamak için tasarlanmıştır. Bu tezde, önerilen araç hastanın cinsiyet, yaş, hamilelik, hastanın yaşadığı mevcut hastalıklar, mevcut ilaçlar ve yeni teşhis edilen hastalıklar gibi hastanın kişisel bilgilerini temel olarak alır ve mevcut hastaya uygun önerilen açıklamaları, bilgileri ve ilaçları verir. Önerilen araç iki ana aşamadan oluşmaktadır: Veri toplama ve veri işleme. Veri edinme aşamasında, ilaç bilgisi DINTO, DrugBank, RxNorm ve FDA dahil olmak üzere farklı kaynaklardan toplanmıştır. Ayrıca, önerilen aracın performansını farklı senaryolarda değerlendirmek için bir dizi test çeşidi tasarlanmıştır. Test çeşitleri verimliliği % 96 doğrulukla ve önerilen aracın etkinliği ile göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, there are thousands of approved drugs that can be used for treating people who have medical problems. Therefore, drug Warnings and Precautions section is intended to identify and describe a discrete set of adverse reactions and other potential safety hazards that are serious or are otherwise clinically significant because they have implications for prescribing decisions or for patient management. In this thesis, proposed tool takes the patient personal information, such as gender, age, pregnancy, the current diseases that the patient suffers from, the current drugs, and the newly diagnosed disease as input and returns the suggested drugs that suit the current patient state. The proposed tool consists of two main phases: data acquisition and data processing. In data acquisition phase, drug information has been collected from different sources including DINTO, DrugBank, RxNorm, and FDA. Moreover, a number of test cases have been designed for evaluating the performance of the proposed tool in different scenarios. The test cases have shown the efficiency with accuracy 96% and effectiveness of the proposed tool

Benzer Tezler

  1. Protein/amino asit dizilimlerinin yapay zeka ile değerlendirilmesinde yeni yaklaşımların geliştirilmesi

    Development of new approaches to evaluate protein/amino acid sequences with artificial intelligence

    TALHA BURAK ALAKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  2. Derin öğrenme yöntemleri ile uydu görüntülerinden gemilerin tespiti ve sınıflandırılması

    Detection and classification of ships from satellite images using deep learning methods

    MEHMET SAMİ TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Savunma ve Savunma TeknolojileriKırıkkale Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ENES AYAN

  3. Detecting and classifying fabric defects with computer-vision algorithms

    Bilgisayar-görme algoritmaları ile kumaş hatalarının tespiti ve sınıflandırılması

    FATMA GÜNSELİ ÇIKLAÇANDIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMİH UTKU

  4. Detecting and classifying transmission line faults by using artificial neural network

    Yapay sinir ağının kullanılması ile iletim hattı hatalarının tespit edilmesi ve sınıflandırılması

    HUSSEIN AL-HUSSEINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DOĞAN ÇALIKOĞLU

  5. Recognition and classification of human activities using wearable sensors

    Giyilebilir duyucularla insan aktivitelerinin algılanması ve sınıflandırılması

    ARAS YURTMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. BİLLUR BARSHAN