Adverse drug reaction detection using word embedding
Word embeddıng kullanarak advers ilaç reaksiyonu tespiti
- Tez No: 799845
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- 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
- 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
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AHMET EGESOY
- 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
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SENİYE ÜMİT OKTAY FIRAT
- 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
2011
GastroenterolojiDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM ÖZTÜRK
- 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
2022
Eczacılık ve FarmakolojiÇukurova ÜniversitesiTıbbi Farmakoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF KARATAŞ
PROF. DR. ASLI FAHRİYE CEYLAN
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ