Geri Dön

Adverse drug reaction detection using word embedding

Word embeddıng kullanarak advers ilaç reaksiyonu tespiti

  1. Tez No: 799845
  2. Yazar: SALAH YOUNUS JABER ALHILALI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KARAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

İlaç kullanımına istenmeyen tepkiler, advers ilaç reaksiyonları (ADR'ler) olarak bilinir ve klinik deney başarısızlıklarının yaklaşık %20'sinden sorumludur. Olumsuz ilaç tepkileri, yaygın olarak mevcut ilaç araştırmalarının ilerlemesinde önemli bir engel olarak görülmektedir. Yaygın olmayan ancak aşırı durumlarda, genellikle ADR'ler olarak bilinen advers ilaç reaksiyonları ölümcül olabilir veya yüksek oranda etkisiz hale getirebilir. ADR'leri etkili bir şekilde tahmin etmek için, vektörleştirilmiş ilaçlar ve ürettikleri yan etkiler için bir sınıflandırma sistemi geliştirmemiz gerekiyordu. Örnek olarak karaciğer hasarını kullanarak, sonunda her bir KG ilacı için ilaca bağlı karaciğer hasarı olasılığını hesaplayabildik. Modelimize göre ADR riski daha yüksek olan ilaçlar hakkındaki tahminlerimizi doğrulamak için ilgili literatürü taradık.

Özet (Çeviri)

Unwanted responses to medication use are known as adverse drug reactions (ADRs), and they account for around 20% of clinical trial failures. Adverse medication responses are commonly seen as a key hurdle to the advancement of current drug research. In uncommon but extreme cases, adverse drug reactions, often known as ADRs, may be fatal or highly incapacitating. To effectively forecast ADRs, we needed to develop a classification system for vectorized medications and the adverse effects they produce. Using liver damage as an example, we were eventually able to calculate the likelihood of drug-induced liver damage for each of the KG medications. We did a search of the relevant literature to confirm our estimates about the medications with a greater risk of the ADR, according to our model.

Benzer Tezler

  1. Bağlı veri ile istenmeyen ilaç etkileşimlerinin tespiti için bir sistem

    A system for the detection for the detection of adverse drug interaction with linked data

    ERKAN YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. AHMET EGESOY

  2. Shelf arrangement via data mining techniques and a case study

    Veri madenciliği teknikleri ile raf düzenleme ve bir vaka çalışması

    ZEYNEP CEYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SENİYE ÜMİT OKTAY FIRAT

  3. Çocuklarda helicobacter pylori enfeksiyonu eradikasyonunda klasik tedavi ve ardışık tedavinin etkinliğinin karşılaştırılması ve primer klaritromisin direncinin araştırılması

    Comparison of sequential and classical therapy for helicobacter pylori eradication in children and investigation of clarithromycin resistance

    CAHİT BARIŞ ERDUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    GastroenterolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM ÖZTÜRK

  4. Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Tıp ve Diş Hekimliği fakültesi son sınıf öğrencilerinin farmakovijilans hakkında bilgi ve görüşlerinin incelenmesi

    Analyzing the knowledge and opinion of final year student of medical and dentistry faculty in Ankara Yildirim Beyazit University towards pharmacovigilance

    AYŞE BÜŞRA ABUSSUUTOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eczacılık ve FarmakolojiÇukurova Üniversitesi

    Tıbbi Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF KARATAŞ

    PROF. DR. ASLI FAHRİYE CEYLAN

  5. Detecting and classifying drug interaction using data mining techniques

    Veri madenciliği tekniklerini kullanarak ilaç etkileşiminin düzenlenmesi ve sınıflandırılması

    BARAA TAHA YASEEN YASEEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ