İlaç İlaç Etkileşimlerinin Jordan Elman Ağları Kullanılarak Sınıflandırılması

Authors : Fırat HARDALAÇ, Uğurhan Kutbay KUTBAY

Pages : 0-0

Doi:10.17341/gummfd.87747

View : 63 | Download : 11

Publication Date : 2014-03-27

Article Type : Research Paper

Abstract :İlaç kullanımı birçok risk içermektedir. Bu riskler hastanede yatış için kabul alanların aldıkları ilaçla ilgili problemler, hastanede yatış sırasında alınan ilaca bağlı sorunlar, taburcu edilmeden alınan ilaç problemleri, medikal hatalar ve ilaç ilaç etkileşimleri(İİE)dir [1]. İİE’lerin ölümcül etkilerinden dolayı, FDA (U.S. Food and Drug Administration) ve EMEA (European Medicines Agency) bu alanda çalışmalar yapmaktadır [2]. Lazarou ve arkadaşlarına göre hastanede yatan hastaların %6,7’sinde, %0,32’lik bir oranda ölümcül İİE tespit edilmiştir [3]. İİE’den dolayı ölümlerin ABD’ye maliyeti yıllık 136milyar$ olmaktadır [4]. İİE’lerin ölümcül etkilerinin önüne geçilmesi için bu çalışmada İİE’lerin yapay sinir ağlarıyla sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada Jordan Elman Ağları bazı İİE’lere uygulanmış ve sınıflandırma işlemi 1000 adımda eğitilmiştir. Eğitimin 149 adım sonunda Levenberg Marquardt öğrenme algortimasıyla 0,0305’lik bir MSE ile Jordan ağı oluşturulmuş ve ağın test sonucu 0,8177’lik korelasyon katsıyısı elde edilmiştir. Bu çalışma ayrıca Türkiye Cumhuriyeti Bilim Sanayi ve Teknolji Bakanlığı tarafından 00912.STZ.2011-1 kod numaralı “İlaç Etkileşimleri” projesi olarak desteklenmiştir.
Keywords : Sınıflandırma, yapay sinir ağları, jordan elman ağları, ilaç ilaç etkileşimleri, levenberg marquardt

ORIGINAL ARTICLE URL