Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số Công nghệ TT 2015 (2015) Trang: 179-188
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận:19/09/2015

Ngày chấp nhận: 10/10/2015

 

Title:

Recommender system for creating a prescription

Từ khóa:

Hệ thống gợi ý, luật kết hợp, kê đơn thuốc

Keywords:

Recommender systems, MedRES, association rules, drug prescribing

ABSTRACT

This subject uses the association rule-based recommender method to build the recommender system (MedRES – Medicine Recommender System) for the process of creating a prescription. The MedRES was built for the purpose of helping physicians choose the appropriate medicinal products to prescribe in the shortest period of time. The MedRES helps the young doctors with less experience can learn the prescribing method from other doctors. From the data set of prescription transactions, this research applies the Apriori mining algorithm to build a model on each disease. This model is a set of association rules, which represents the relationship between the drug's active ingredients.The MedRES system has good suggestions in most cases even for new doctors. The MedRES was evaluated at 2 phases: the model construction phase (the models were evaluated by experts) as well as the phase of evaluating the system after construction. In the phase after construction, the system was evaluated by using the Given-N method with the indices recall, precision and F1.

TÓM TẮT

Nghiên cứu này ứng dụng phương pháp gợi ý dựa trên luật kết hợp để xây dựng hệ thống gợi ý (MedRES – Medicine Recommender System) cho quá trình tạo đơn thuốc của bác sĩ. MedRES được xây dựng với mục đích giúp bác sĩ chọn được các sản phẩm thuốc phù hợp để kê đơn trong khoảng thời gian ngắn nhất. MedRES cũng giúp các bác sĩ trẻ, ít kinh nghiệm có thể học hỏi phương pháp kê đơn của các bác sĩ khác. Từ tập dữ liệu giao dịch về đơn thuốc, nghiên cứu này áp dụng giải thuật khai mỏ Apriori để xây dựng mô hình cho từng bệnh. Mô hình này chính là tập các luật kết hợp, nó biểu diễn mối liên quan giữa các hoạt chất của thuốc. Hệ thống MedRES gợi ý tốt trong đa số trường hợp kể cả đối với bác sĩ mới. MedRES được đánh giá ở 2 giai đoạn: giai đoạn xây dựng mô hình (các mô hình được đánh giá bởi các chuyên gia) cũng như giai đoạn đánh giá hệ thống sau khi xây dựng. Ở giai đoạnsau khi xây dựng, hệ thống được đánh giá bằng phương pháp Given-N với các chỉ số F1.

 

Các bài báo khác
Số 43 (2016) Trang: 126-134
Tải về
Số Công nghệ TT 2017 (2017) Trang: 164-170
Tải về
Số 42 (2016) Trang: 18-27
Tải về
24 (2021) Trang: 172-178
Tạp chí: Hội thảo quốc gai về một số vấn đề chọn lọc của CNTT&TT @, Thái Nguyên, Tháng 12 năm 2021
(2021) Trang: 291-298
Tạp chí: Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), HCM, 2021
14 (2021) Trang: 43-49
Tạp chí: Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), TP. HCM, ngày 23-24/12/2021
(2019) Trang: 119-126
Tạp chí: Hội nghị nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin, Huế, 6/2019
3(4) (2019) Trang: 1-19
Tạp chí: Journal of Information & Telecommunication
(2018) Trang: 255-265
Tạp chí: Intelligent Information and Database Systems
(2017) Trang: 124-130
Tạp chí: FAIR 2017 - Đà Nẵng - 8/2017
 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...