Journal of Mazandaran University of Medical Sciences
مجله دانشگاه علوم پزشکی مازندران
J Mazandaran Univ Med Sci
Medical Sciences
http://jmums.mazums.ac.ir
1
admin
1735-9260
1735-9279
fa
jalali
1394
7
1
gregorian
2015
10
1
25
129
online
1
fulltext
fa
پیشبینی مقدار تجویز داروی اریتروپویتین در بیماران همودیالیزی- رویکرد دادهکاوی
Data Mining Approach in Prediction of Erythropoietin Dosage in Hemodialysis Patients
مهندسی پزشکی
Biomedical engineering
پژوهشي-کامل
Research(Original)
سابقه و هدف: نارسایی کلیه منجر به کاهش عملکرد کلیهها میشود و این امر در درازمدت منجر بهبیماری مزمنکلیه میگردد. یکی ازعوارض بیماری مزمن کلیه تخریب برگشتناپذیر کلیهها (رسیدن به مرحله پایانی بیماری کلیه) است. یکی از شایعترین راههای درمان بیماران دچار نارسایی کلیوی، همودیالیز است. بهعلاوه یکی از مسائل اصلی در همودیالیز، کمخونی ناشی از کمبود ترشح اریتروپویتین از کلیهها است که معمولا با داروی اریتروپویتین صناعی، درمان میشود. از سوی دیگر انتخاب دوز مناسب داروی اریتروپویتین جهت مقابله با کم خونی بیماران همودیالیزی، و با توجه به قیمت بالا و عوارض این دارو، از اهمیت بالایی برخوردار است. لذا این پژوهش به منظور پیشبینی دوز داروی اریتروپویتین و شناسایی عوامل اثرگذار بر انتخاب دوز مناسب این دارو از رویکردهای داده کاوی بهره برده و آنها را بر روی داده جمعآوریشده از بیماران همودیالیزی اعمال میکند.
مواد و روشها:. دادههای پژوهش از مرکز دیالیزی در تهران جمعآوریشده است. فرض میشود ورودی مسئله، مشخصه های شش ماهه متوالی از بیمار به همراه مقدار داروی اریتروپویتین مورد استفاده تاکنون است. جهت اعمال رویکردهای دادهکاوی بر این دادهها، آن را تبدیل به یک بردار ویژگی مشخصه نموده و از روشهای ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی برای پیشبینی مقدار تجویز دارو استفاده میشود.
یافتهها: نتایج حاصل از این تحقیق نشان میدهد مقادیر داروی تجویز شده در ماههای قبل بر مقدار دارو در ماه بعدی تاثیرگذار است. الگوریتم جنگل تصادفی با متوسط صحت 90 درصد و ماشین بردار پشتیبان با متوسط صحت 79 درصد در بهترین حالت، قادر به پیشبینی دوز داروی تجویزی هستند.
استنتاج: این تحقیق با شناسایی ویژگیهای مؤثر بر درمان بیماران همودیالیزی وکنترل کمخونی، سبب صرفهجویی در هزینه و زمان شده و از عوارض ناشی از تجویز بیش از حد دارو و افزایش هموگلوبین بیمار، خواهد کاست.
Background and purpose: Kidney failure reduces the kidney function and in long term it leads to chronic kidney disease. One of the main complications of this disease is irreversible damage to the kidneys (end-stage kidney disease) and hemodialysis is the main method used to treat advanced kidney failure. The main problem associated with hemodialysis is treating anemia caused by lack of erythropoietin secretion in kidney which is usually treated by synthetic erythropoietin. On the other hand, choosing the right dosage of erythropoietin is important because it is expensive and could have some complications. This research aimed at predicting the dosage of erythropoietin and identifying affecting factors.
Materials and methods: Data was collected from a dialysis center in Tehran and data mining methods were used. The input variables were measured in the past 6 months of treating patients with erythropoietin. The sequential data was then converted to the bag of features (BOF) format. Then support vector machines and random forest were applied on the BOF to predict the erythropoietin dosage.
Results: The amount of medication in previous months was found to be an important factor in determining the appropriate dosage of erythropoietin for the next month. In optimal condition, random forest and SVM could predict the erythropoietin dosage with an average accuracy of 90% and 79%, respectively.
Conclusion: This study identified the factors influencing the treatment and control of anemia in hemodialysis patients. These results could be of great benefit in prescribing the proper dosage of erythropoietin, and reducing the treatment cost and duration. Moreover, it helps to prevent the complications caused by excessive use of erythropoietin such as increase in hemoglobin level.
Data mining, prediction, erythropoietin, hemodialysis patients
26
35
http://jmums.mazums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-29-359&slc_lang=fa&sid=1
Akram
Tavousi
اکرم
طاوسی
100319475328460053485
100319475328460053485
No
MSc Student in Medical Informatics, Faculty of Medical Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
دانشجوی کارشناسی ارشد انفورماتیک پزشکی، دانشکده علوم پزشکی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
Mohammad Mehdi
Sepehri
محمد مهدی
سپهری
mehdi.sepehri@modares.ac.ir
100319475328460053486
100319475328460053486
Yes
Hospital Management Research Center, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran Associate Professor, Department of Healthcare Systems Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
2. دانشیار، گروه مهندسی سیستمهای سلامت، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران 3. مرکز تحقیقات مدیریت بیمارستانی، دانشگاه علوم پزشکی ایران، تهران، ایران
Tahereh
Malakoutian
طاهره
ملکوتیان
100319475328460053487
100319475328460053487
No
Assistant Professor, Department of Internal Medicine, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran
استادیار، گروه داخلی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی ایران، تهران، ایران
Toktam
Khatibi
توکتم
خطیبی
100319475328460053488
100319475328460053488
No
Assistant Professor, Department of Industrial Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
استادیار، گروه مهندسی سیستمهای سلامت، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران