Публікація:
Перспективи використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та відстеження побічних ефектів лікарських засобів

dc.contributor.authorШвиденко, А. О.
dc.date.accessioned2024-08-24T07:41:52Z
dc.date.available2024-08-24T07:41:52Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThis work studies the use of artificial intelligence (AI) algorithms for predicting and monitoring the side effects of medicinal drugs. The first algorithm considers the use of a Geometric Self Expressive Model (GSEM) with data from the SIDER and OFFSIDES databases. In GSEM, the focus is on a matrix approach to predict the likelihood of drug side effects. It is also proposed to use the AI algorithm in post-clinical observation and in collecting patient data from social networks and forums for discussion. This research demonstrates the potential of AI as a complement to traditional methods with the aim of enhancing the safety of medical treatment.
dc.identifier.citationШвиденко А. О. Перспективи використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та відстеження побічних ефектів лікарських засобів / А. О. Швиденко ; наук. керівник к. т. н., доц. Н. М. Сердюк // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 5. – С. 83–84. – DOI: https://doi.org/10.30837/IYF.PCEIP.2024.083.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.30837/IYF.PCEIP.2024.083
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/28006
dc.language.isouk
dc.publisherХНУРЕ
dc.subjectпобічний ефект лікарських засобів
dc.subjectлікарський засіб
dc.titleПерспективи використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та відстеження побічних ефектів лікарських засобів
dc.typeThesis
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
KITS_T5_RiM_2024_83-84.pdf
Розмір:
195.89 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: