Recommending What Drug to Prescribe Next for Accurate and Explainable Medical Decisions

药品 计算机科学 相似性(几何) 编码(集合论) 机器学习 数据科学 数据挖掘 医学 人工智能 药理学 图像(数学) 集合(抽象数据类型) 程序设计语言
作者
Panagiotis Symeonidis,Stergios Chairistanidis,Markus Zanker
标识
DOI:10.1109/cbms52027.2021.00021
摘要

Patients with complex diseases (i.e., cancer, diabetes, etc.) often follow a therapeutic that consists of multiple drugs, focusing at different human targets such as genes, proteins, etc. There is already related work in medical research for drug-target prediction and drug re-purposing. In this paper, we try to provide both accurate and explainable drug recommendations. In particular, we develop models to help doctors screen candidate drugs and their possible substitutes more comprehensively, by providing also robust explanations. To do this, we build a heterogeneous information network to capture the latent associations between patients, their therapeutics, the drugs used, and diseases nodes by using a meta path-based similarity measure. Based on previous similar patients' historical drug treatments, we can provide personalized drug recommendations along with explanations to support critical medical decisions. Demo code for our hybrid meta-based explanations can be found here. We have performed experiments on three real life data sets, which show that we can increase drastically the explainability of our drug recommendations by using more historical data, whereas the recommendations' accuracy still remains at a high level.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
归雁发布了新的文献求助10
2秒前
山山以川发布了新的文献求助10
2秒前
黄柠檬完成签到 ,获得积分10
4秒前
aurora完成签到,获得积分10
4秒前
李爱国应助nenoaowu采纳,获得10
4秒前
一颗小草发布了新的文献求助10
7秒前
jasmineee完成签到,获得积分10
8秒前
李健的粉丝团团长应助jjj采纳,获得10
9秒前
Huang完成签到,获得积分10
11秒前
13秒前
秋水完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
14秒前
所所应助归雁采纳,获得10
14秒前
meini发布了新的文献求助10
15秒前
20秒前
glimmen完成签到,获得积分10
20秒前
123456完成签到,获得积分10
20秒前
haimianbaobao完成签到 ,获得积分10
25秒前
28秒前
万能图书馆应助秋qiu采纳,获得10
30秒前
cdercder应助煜晟采纳,获得10
30秒前
Andy_111完成签到,获得积分10
33秒前
35秒前
陈川杰发布了新的文献求助10
35秒前
36秒前
36秒前
李爱国应助哈哈欢采纳,获得10
37秒前
38秒前
李在猛完成签到 ,获得积分10
39秒前
如意蚂蚁完成签到,获得积分10
41秒前
秋qiu发布了新的文献求助10
42秒前
jjj发布了新的文献求助10
44秒前
李健的小迷弟应助李在猛采纳,获得10
47秒前
社牛小柯完成签到,获得积分10
49秒前
科研通AI5应助铲子采纳,获得10
50秒前
华仔应助毅诚菌采纳,获得10
52秒前
秋qiu完成签到,获得积分10
53秒前
中九完成签到 ,获得积分10
58秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
CRC Handbook of Chemistry and Physics 104th edition 1000
Izeltabart tapatansine - AdisInsight 600
Introduction to Comparative Public Administration Administrative Systems and Reforms in Europe, Third Edition 3rd edition 500
Distinct Aggregation Behaviors and Rheological Responses of Two Terminally Functionalized Polyisoprenes with Different Quadruple Hydrogen Bonding Motifs 450
Individualized positive end-expiratory pressure in laparoscopic surgery: a randomized controlled trial 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3761774
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3305573
关于积分的说明 10134709
捐赠科研通 3019590
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1658226
邀请新用户注册赠送积分活动 792019
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 754751