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2018 년 3 월 12 일
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유타 대학교
처방약의 유형에 따라 치료 목표를 달성 할 확률을 예측하고 전자 의료 기록과 연결하여 부작용 등을 비교합니다
카지노사이트. (임원 및 CEO : Higachi라고 불리는 Higashihara Toshiaki / Highinafter)는 최근 유타 대학 (대통령 : David W. Pershing)과 협력하여 "당뇨병 치료를위한 처방약 선택 지원 시스템"을 개발했습니다. 기계 학습 분석을 사용 하여이 시스템은 각 유형의 처방약에 대해 당뇨병의 전형적인 지표 인 HBA1C 값을 사용합니다.*12Hitachi Group
![[이미지] 처방 선택 지원 대시 보드](0312h-1.jpg)
처방 선택 지원 대시 보드
미국에서는 당뇨병 환자의 수는 23.1 백만이며, 65 세 이상의 4 명 중 1 명이 당뇨병으로 진단된다고합니다. 당뇨병 환자의 약 절반은 의료 지침 (HBA1C 값이 7%미만)에 의해 설정된 치료 목표를 충족하지 않습니다. 개인은 개인 건강 보험을 사용하기 때문에 보험 상환 자격이있는 약물에 제한이있을 수 있거나 보험 정책으로 인해 일정량의 자체 지불이 초과 될 때까지 보험이 상환되지 않을 수 있습니다. 치료 방법과 처방약의 선택에 따라 경제적 부담이 증가 할 수 있으며, 이는 치료 중단 또는 치료 약물의 변화로 이어지는 요인 중 하나 일 수 있습니다.
이러한 이유로, 최근 의료 환경에서, 의료 분야에서는 공유 의사 결정 (공유 의사 결정)의 개념이 점점 더 중요 해지고 있으며, 여기서 환자들은 치료 계획의 의사 결정에 참여하고 결정에 따라 결정에 따라 치료를 받는다. 이 시스템은 환자와 의사가 처방약의 효과뿐만 아니라 환자와 의사가 처방약을 선택할 수있는 시스템으로서 장기적으로 지속적인 치료의 재정적 부담을 고려하여 환자와 의사가 치료 계획을 결정할 수있는 효과적인 지원 도구가 될 것으로 예상됩니다.
이 시스템은 지난 11 월 유타 대학교와 공동으로 개발 된 기계 학습을 사용하여 당뇨병 약물의 효과를 예측하고 비교하는 기술입니다.*2유타 대학 의료 의사 결정 지원 시스템 (OpenCDS*3) 및 차세대 의료 커뮤니케이션 표준 HL7® FHIR®*4를 사용하여 HL7 FHIR 호환 전자 의료 기록에 연결될 수있는 처방약 선택 지원 시스템입니다. 이 시스템을 개발할 때 학습에 사용되는 데이터와 항목의 수를 늘려서 "당뇨병 의약품의 영향을 예측하고 비교하는 기술"의 예측 성능도 개선되었습니다*5. 이 시스템은 다양한 머신 러닝 모델을 전자 의료 기록과 연결하기위한 플랫폼으로도 사용할 수 있습니다.
![[이미지] 당뇨병 치료를위한 처방 선택 지원 시스템](0312h-2.jpg)
당뇨병 치료 처방 선택에 대한 지원 시스템
Hitachi와 유타 대학교는이 시스템의 효과를 보여주기 위해 협업 연구에서 계속 협력 할 것이며,이 기술의 적용을 포함하여 의료 서비스를 활용하는 의료 정보학을 통해 의사를 지원하고 환자에게 더 나은 의료 서비스를 실현하는 데 기여할 것입니다.
이 결과 중 일부는 3 월 12 일부터 15 일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 의료 정보 협회 인 AMIA 2018 Informatics Summit에서 발표 될 예정입니다 (3 월 13 일부터 16 일 일본 시간).
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