Geri Dön

DETECTING POLYPHARMACY AND ADVERSE DRUG EFFECTS WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS (GCN)

GRAFİK KONVOLUSİYONEL AĞLAR (GCN) İLE POLİFARMASİNİN VE YAN İLAÇ ETKİLERİNİN TESPİTİ

  1. Tez No: 916756
  2. Yazar: OMAR NABEEL DARA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Karmaşık tıbbi durumların yönetiminde, polifarmasi olarak adlandırılan bir uygulamayla aynı anda birçok ilaç sağlamak gelenekseldir. Bununla birlikte, ciddi ilaç etkileşimleri ve olumsuz reaksiyonlar açısından önemli riskler mevcuttur. Polifarmasinin zararlı sonuçlarını belirlemek ve ele almak, hastaları korumak ve sağlık hizmeti sonuçlarını iyileştirmek için önemlidir. Bu tez, Grafik Evrişimsel Ağlar (GCN) kullanarak polifarmasinin yan etkilerini tespit etmek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önerdiğimiz tıbbi etkileşim ağında, ilaçlar düğüm görevi görürken, farmakolojik özellikler kenar görevi görecek ve ilaç-ilaç sezgilerini kolaylaştıracaktır. GCN, grafik formatındaki sosyal bilginin temsilleriyle uyumlu, karmaşık bir öğrenme tekniğidir. Farmakolojik olumsuz etkileri tahmin etmede ve temel sezgisel temsiller elde etmede potansiyel kullanımlara sahiptir. Metodolojimizi doğrulamak için belgelenmiş olumsuz etkilerle açıklanan kapsamlı bir hasta reçete kayıtları veri kümesi kullanılarak deneyler gerçekleştirildi. Bu istatistiklerin bölümlerini kullanarak, GCN gösterisinin performansını değerlendirmek için bir düzensizlik çerçevesi oluşturduk. Karmaşıklık ağı, programın olayları kategorize etmedeki etkinliğini göstermektedir. Araştırmamız, polifarmasiyi olumsuz sonuçlara bağlayan genişleyen kanıt gövdesine katkıda bulunmaktadır. Kardiyovasküler sistemi hedefleyen ilaçlar %94,12 GCN yöntemi doğruluğu, %86,56 kesinlik, %88,56 F1-Puanı, %89,74 AUC ve %87,92 geri çağırma elde etmiştir. Solunum hedefli ilaçlar için GCN tekniği %86,35 geri çağırma, %93,38 doğruluk, %85,64 kesinlik, %89,79 F1-Puanı ve %91,85 eğri altında alan (AUC) elde etmiştir. Ek olarak, nöroprotektif ilaçlar için GCN yaklaşımı %95,27 doğruluk, %88,36 kesinlik, %86,49 F1-Puanı, %88,83 AUC ve %84,73 geri çağırma elde etti. Bu çalışma, polifarmasinin zararlı sonuçlarını belirlemek ve azaltmak için veri odaklı bir yaklaşım sunarak farmakovijilansı, hasta güvenliğini ve sağlık hizmeti karar alma süreçlerini önemli ölçüde ilerletmektedir.

Özet (Çeviri)

In the management of intricate medical conditions, it is customary to provide many drugs simultaneously, a practice referred to as polypharmacy. Nonetheless, significant risks of severe drug interactions and adverse reactions are present. Identifying and addressing the detrimental consequences of polypharmacy is essential to protect patients and enhance healthcare outcomes. This thesis presents a novel approach for detecting polypharmacy side effects using Graph Convolutional Networks (GCN). In our suggested medicinal interaction network, drugs will serve as nodes, while pharmacological features will function as edges, facilitating drug-drug intuitions. GCN is a sophisticated learning technique that aligns with representations of social knowledge in graph format. It possesses potential uses in predicting pharmacological adverse effects and obtaining fundamental intuitive representations. Experiments were performed using an extensive dataset of patient prescription records annotated with documented adverse effects to confirm our methodology. Utilising portions of this statistics, we constructed a disarray framework to assess the performance of the GCN show. The confusion network illustrates the program's efficacy in categorising occurrences. Our research contributes to the expanding corpus of evidence connecting polypharmacy to negative outcomes. Pharmaceuticals aimed at the cardiovascular system attained a GCN method accuracy of 94.12%, precision of 86.56%, F1-Score of 88.56%, AUC of 89.74%, and recall of 87.92%. For respiratory-targeting drugs, the GCN technique achieved a recall of 86.35%, an accuracy of 93.38%, a precision of 85.64%, an F1-Score of 89.79%, and an area under the curve (AUC) of 91.85%. Additionally, for neuroprotective pharmaceuticals, the GCN approach achieved an accuracy of 95.27%, precision of 88.36%, F1-Score of 86.49%, AUC of 88.83%, and recall of 84.73%. This study significantly advances pharmacovigilance, patient safety, and healthcare decision-making by offering a data-driven approach to identify and mitigate the detrimental consequences of polypharmacy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    423

    Temel boyutlarıyla müziksel işitmenin incelenmesi

    Research in musical audibility with it's basic dimensions

    MEHLİKA DÜNDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MüzikGazi Üniversitesi

    SAADETTİN ÜNAL

  2. Tez No

    431

    Boğazdan izole edilen coliform bakterilerin B- laktamaz enzim aktivitelerinin tesbit edilmesi ve B-laktamaz pozitif coliformların penisilinetkisinin inaktivasyonunun in vitro deneylerle gösterilmesi

    The Detection of beta-lactamasa activity of coliform bacteria isolated from th roat cultures and slovving the inactivation of penicilin by this beta lactamase produced by this caliform organisms

    GÜVEN URAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MikrobiyolojiGazi Üniversitesi

    Genel Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN BERKMAN

  3. Tez No

    346

    Çorum toprak sanayii malzeme sahası olarak Sazköy killerinin etüdü

    The Investigation of the Sazköy clays as meterial deposit for Çorum brick and the industry

    METİN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Yapı Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RECEP KILIÇ

  4. Tez No

    557

    5 Cl Pu-Be nötron kaynağı kullanarak aktivasyon analizi ile analizi mümkün olan elementlerin dedeksiyon limitlerinin tespiti

    Investigation of the possibility in analysis of elements by activation analysis and determination of detection limits of proposed elements using a 5 Cl Pu-Be neutron source

    İSMET ÇELENK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Nükleer MühendislikGazi Üniversitesi

    DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN

  5. Tez No

    675

    Zeytinyağı ve pirina yağında bulunan triterpenik dialkol (Eritrodiol ve Uvaol) niceliklerinden yararlanılarak zeytinyağına katılan pirina yağının tespiti üzerinde araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    PEMBE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. KEMAL ÜNAL

Geri Dön