Сибирский федеральный университет

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Искусственный интеллект. Формирование будущего; Краснодар; Краснодар

Год издания: 2024

Ключевые слова: machine learning, drug interactions, patient characteristics, Medication history, predictive model, patient safety

Аннотация: In this study, a machine learning model was developed to predict potential drug interactions by analyzing patient characteristics and medication history from electronic health records. The model, trained on a large dataset [1], demonstrated high accuracy in identifying interactions, thereby enhancing patient safety and clinical decision-making. The findings of this study have significant implications for improving patient care and medication management practices.

Журнал: Искусственный интеллект. Формирование будущего

Номера страниц: 8-10

Место издания: Краснодар

• Al Sagheer Mohammed Muanis Ismael (Siberian Federal University)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)