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Drug-Treatment Generation combinatorial Algorithm Based on Machine Learning and Statistical Methodologies

Open Journal of Applied Sciences 2023年第4期13卷 548-561页

作者： Karen Gishyan Institute for Informatics and Automation Problems NAS RA Yerevan Armenia

Finding out the desired drug combinations is a challenging task because of the number of different combinations that exist and the adversarial effects that may arise. In this work, we generate drug combinations over multiple stages using distance calculation metrics from supervised learning, clustering, and a statistical similarity calculation metric for deriving the optimal treatment sequences. The combination generation happens for each patient based on the characteristics (features) observed during each stage of treatment. Our approach considers not the drug-to-drug (one-to-one) effect, but rather the effect of group of drugs with another group of drugs. We evaluate the combinations using an FNN model and identify future improvement directions.

关键词： combinatorial treatments Health Informatics Machine Learning

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