Herb-Drug Interactions: A Holistic Decision Support System in Healthcare

要約

補完代替医療は通常、従来の薬剤と併用して使用され、副作用や場合によっては死に至る場合もあります。
さらに、ハーブと薬物の相互作用の可能性が非常に高いため、医療専門家が相互作用を記憶したり、データベースで手動で検索したりすることができなくなります。
意思決定支援システムは、臨床医が患者ケアにおいて診断および治療上の決定を下すのを支援するために使用できる強力なツールです。
したがって、ハーブと薬物の相互作用を特定するために独自のハイブリッド意思決定支援システムが設計され、人工知能技術を適用して新たな可能性のある相互作用を特定しました。
このような場合に使用される一般的なルール エンジンを強化するために、さまざまな機械学習モデルが使用されます。
したがって、提案されたシステムを使用すると、医療システム内の人々の最初の窓口である薬局コミュニティは、より適切かつ正確な治療上の決定を下し、起こり得る有害事象を軽減できるようになります。

要約(オリジナル)

Complementary and alternative medicine are commonly used concomitantly with conventional medications leading to adverse drug reactions and even fatality in some cases. Furthermore, the vast possibility of herb-drug interactions prevents health professionals from remembering or manually searching them in a database. Decision support systems are a powerful tool that can be used to assist clinicians in making diagnostic and therapeutic decisions in patient care. Therefore, an original and hybrid decision support system was designed to identify herb-drug interactions, applying artificial intelligence techniques to identify new possible interactions. Different machine learning models will be used to strengthen the typical rules engine used in these cases. Thus, using the proposed system, the pharmacy community, people’s first line of contact within the Healthcare System, will be able to make better and more accurate therapeutic decisions and mitigate possible adverse events.

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