Bakgrund: Behandling för vissa medicinska tillstånd sker stegvis, där ett läkemedel rekommenderas som initial terapi och andra läkemedel följer. Sekventiellt mönster mining är en data mining teknik som används för att identifiera mönster av beställda händelser. Mål: Att avgöra om sekventiellt mönster gruvbrytning är effektiv för att identifiera tidsmässiga samband mellan läkemedel och exakt förutsäga nästa medicinering sannolikt att ordineras för en patient. Design: Vi fick in uppgifter från Blue Cross Blue Shield of Texas för patienter som förskrivits minst ett diabetesläkemedel mellan 2008 och 2011 och delade in dessa i ett träningsset (90 % av patienterna) och testset (10 % av patienterna). Vi tillämpade CSPADE algoritmen för att bryta sekventiella mönster av diabetes läkemedel recept både på läkemedelsklass och generiska läkemedel nivå och ranka dem efter stödstatistik. Vi utvärderade sedan exaktheten av de förutsägelser som gjordes för vilken diabetesmedicin en patient sannolikt skulle ordineras nästa gång. Resultat: Vi identifierade 161.497 patienter som förskrivits minst ett diabetesläkemedel. Vi lyckades bryta stegvisa mönster av farmakologisk behandling som var förenliga med riktlinjer. Inom tre försök kunde vi förutsäga den medicin som förskrivits för 90,0% av patienterna när man gjorde förutsägelser per läkemedelsklass, och för 64,1% när man gjorde förutsägelser på den generiska läkemedelsnivån. Dessa resultat var stabila under 10-faldig korsvalidering, från 89,1 %-90,5% på läkemedelsklassen och 63,5-64,9% på den generiska läkemedelsnivån. Att använda 1 eller 2 poster i patientens medicinering historia ledde till mer exakta förutsägelser än att inte använda någon historia, men att använda hela historien var ibland värre. Slutsats: Sekventiellt mönster gruvbrytning är en effektiv teknik för att identifiera tidsmässiga samband mellan läkemedel och kan användas för att förutsäga nästa steg i en patients medicinering regim. Exakta förutsägelser kan göras utan att använda patientens hela medicineringshistorik.
Wright och Al. använde en data-mining metod för att identifiera samband mellan diabetes läkemedel REF.
The use of sequential pattern mining to predict next prescribed medications
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}