协会规则和模拟回火算法的应用,以优化传统中医实习计划

科学领域:

• 药理学 药理学是指药理学的学科.
• 计算机科学 计算机科学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 传统中医 (TCM) 在中国有2000年的历史.
• 目前的TCM安排方法 (字母表,经验) 阻碍了分发效率.
• 由于缺乏用于TCM分发的自动化系统,因此需要优化.

研究的目的:

• 使用计算机算法开发一个优化的传统中医药安置计划 (TCMPS).
• 提高药剂师的工作效率和改善患者护理.

主要方法:

• 利用2022年处方数据集来分析TCM使用频率和关联.
• 应用关联规则算法 (ARA) 来识别频繁的TCM组合.
• 使用模拟回火算法 (SAA) 来计算最佳的TCMPS.
• 使用2023年处方数据集验证了TCMPS.

主要成果:

• 分析了10601份涉及360种中医药的处方;Danggui是最常见的.
• ARA确定了78个关键的TCM配对,具有特定的支持和信心值.
• 美国航空公司计算出了一个最佳的TCMPS,其相关性和值为14.183,距离和值为3.292.
• 优化的TCMPS在理论上提高了约50%的剂量效率.

结论:

• 成功应用了ARA和SAA以优化TCM在药房中的放置.
• 新的TCMPS显著提高了发行效率,并减少了患者的等待时间.
• 这种方法提高了服务质量,提高了患者满意度,并为智能药物开发提供了一个模型.