4.1. KẾT LUẬN.
Trong luận văn này, tác giả hướng tới mục đích là tìm hiểu và nghiên cứu phương pháp khai phá dữ liệu để tìm ra phản ứng có hại của thuốc để xây dựng một phần mềm áp dụng các phương pháp đã nghiên cứu, từ đó hỗ trợ cán bộ nghiệp vụ trong lĩnh vực cảnh giác dược trong việc đưa ra những nhận định ban đầu về những thuốc có cả khả năng xảy ra các phản ứng có hại của thuốc. Phần mềm được xây dựng với đầy đủ các tính năng cho phép người dùng có thể sử dụng để phân tích dữ liệu. Phần mềm hỗ trợ tính năng nhận dữ liệu phân tích từ các file excel, dữ liệu trong các file excel này được chuẩn hóa phát hiện các lỗi và được chỉnh sửa trước khi đưa vào CSDL ADR dùng cho các tính năng phân tích. Tính năng phân tích được xây dựng để lưu lại kết quả của các lần thực hiện và hỗ trợ tính tra cứu, xem lại kết quả về sau.
Các đóng góp chính của luận văn:
- Nghiên cứu và thử nghiệm thuật toán khai phá dữ liệu Apriori cho bài toán phát hiện phản ứng có hại của thuốc.
- Nghiên cứu và áp dụng phương pháp FDA, phương pháp WHO- UCM kết hợp với thuật toán khai phá dữ liệu để giải bài tốn phát hiện tín hiệu ADR trong lĩnh vực cảnh giác dược.
- Lập trình thử nghiệm các phương pháp để tìm thuốc có phản ứng ADR.
4.2. ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
Do q trình tìm hiểu cịn nhiều thiếu sót và khơng có nghiệp vụ trong lĩnh vực Cảnh giác dược nên kết quả thử nghiệm phần mềm chưa được như mong muốn. Luận văn và phần mềm có thể có thể cải thiện tiếp ở những nghiên cứu sau, hướng phát triển đề tài:
- Thử nghiệm và cải thiện phần mềm với các số liệu thực tế được thu thập từ tất cả các cơ cở khám chữa bệnh báo cáo.
- Nghiên cứu sâu hơn về nghiệm vụ và nhu cầu thực tế trong lĩnh vực cảnh giác dược để hoàn thiện phần mềm nhằm tăng độ chính xác của kết quả dự đoán và áp dụng và thực tế.
- Cải tiến phần mềm bằng phương pháp khai phá dữ liệu hiệu quả hơn so với thuật toán Apriori.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Hoàng Thị Kim Huyền (chủ biên) (2011), Dược lâm sàng, NXB Y học, tr. 87
[2] Ralph I., Jeffrey E., Aronson K. (2000), Adverse drug reactions: definitions, diagnosis and management, The Lancet, 356, pp. 1255-1259 [3] World Health Organization (2006), The safety of medicines in public health programmes: Pharmacovigilance an essential tool, pp. 7-35
[4] GS.TS. Lê Quang Cường, “Hướng dẫn quốc gia về cản giác dược” – Thứ trưởng Bộ Y tế, 2015.
[5] US.FDA, “FDA Overview”, 2012
[6] The Importance of Pharmacovigilance, WHO 2002
[7] Đặng Thị Thu Hiền, “Bài giảng khai phá dữ liệu”, Trường Đại học Thủy Lợi, 2016.
[8] Đặng Xuân Thọ, “Bài giảng khai phá dữ liệu”, Trường Đại học Sư
Phạm Hà Nội, 2017.
[9] Trần Hùng Cường, Ngô Đức Vĩnh, “Tổng quan về phát hiện tri thức và
khai phá dữ liệu”, Trường Đại học Công Nghiệp Hà Nội, 2011.
[10] GS. Nguyễn Văn Tuấn - Giáo sư y khoa Một trong những hiểu lầm phổ
biến trong diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) và relative risk (RR), Đại học New South Wales - Viện nghiên cứu y khoa Garvan, Sydney, Australia.
[11] Janez Stare, Delphine Maucort-Boulch, Odds Ratio, Hazard Ratio and Relative Risk, Metodoloski zvezki, Vol. 13, No. 1, 2016.
[12] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
[13] Wayne W. LaMorte, MD, PhD, MPH, Confidence Intervals for Risk Ratios and Odds Ratios, Boston University School of Public Health, 2016