Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
Математическое моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическое моделирование, 2025, том 37, номер 2, страницы 99–110
DOI: https://doi.org/10.20948/mm-2024-02-08
(Mi mm4600)
 

Ранговая модель оценки рисков полифармакотерапии

Ю. Н. Орловa, Т. В. Сиваковаa, Н. Л. Шимановскийbc

a Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
b Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
c Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Список литературы:
Аннотация: Формулируется модель оценки риска последствий от приема нескольких лекарственных средств в рамках подхода, использующего интеллектуальную обработку инструкций по применению препаратов. Модель использует также ранговые оценки относительной тяжести побочных эффектов и сходной фармакодинамики при приеме нескольких препаратов. На примере лечения хронической сердечной недостаточности показано использование данной модели как основы для разработки системы поддержки принятия врачебных решений в области полифармакотерапии. Присвоение ранга паре «лекарство – последствие» проводится с учетом частоты возникновения побочных эффектов, пола и возраста пациента. Модель допускает автоматическую коррекцию рангов в рамках персонализированного подхода, когда ранг тяжести последствий повышается, если пациент имеет соответствующие сопутствующие заболевания. Совместимость нескольких препаратов определяется на основе графовой модели, когда соединяются между собой только те вершины (т.е. препараты), для которых суммарный ранг последствий по каждому из возможных побочных эффектов меньше критического уровня, принятого в ранговой модели за единицу. Поэтому задача совместимости препаратов сводится к выделению полносвязных подграфов, поскольку необходимым, хотя и не достаточным, условием совместимости n препаратов является их попарная совместимость. Этот подход позволяет существенно снизить вычислительную сложность задачи, поскольку кластеризация на уровне полной связности снижает размерность по возможному числу одновременно применяемых препаратов.
Ключевые слова: полифармакотерапия, хроническая сердечная недостаточность, ранговая модель, оценка риска.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 23-75-30012
Работа выполнена при поддержке гранта РНФ, проект № 23-75-30012.
Поступила в редакцию: 05.08.2024
Исправленный вариант: 05.11.2024
Принята в печать: 11.11.2024
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Ю. Н. Орлов, Т. В. Сивакова, Н. Л. Шимановский, “Ранговая модель оценки рисков полифармакотерапии”, Матем. моделирование, 37:2 (2025), 99–110
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{OrlSivShi25}
\by Ю.~Н.~Орлов, Т.~В.~Сивакова, Н.~Л.~Шимановский
\paper Ранговая модель оценки рисков полифармакотерапии
\jour Матем. моделирование
\yr 2025
\vol 37
\issue 2
\pages 99--110
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4600}
\crossref{https://doi.org/10.20948/mm-2024-02-08}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm4600
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v37/i2/p99
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Математическое моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:34
    PDF полного текста:1
    Список литературы:3
    Первая страница:1
     
      Обратная связь:
    math-net2025_03@mi-ras.ru
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025