Resumen

Estudiar las relaciones entre medicamentos puede proporcionar información más profunda para la construcción y mantenimiento de bases de datos biomédicas y ofrecer referencias más importantes para el tratamiento de enfermedades y el desarrollo de medicamentos. El modelo de investigación se ha expandido desde el enfoque anterior en un cierto medicamento hacia el análisis sistemático de la red farmacéutica formada entre medicamentos. El modelo de red es adecuado para el estudio de la relación no lineal de la relación farmacéutica mediante el modelado del aprendizaje de datos. La minería de reglas de asociación se utiliza para encontrar las correlaciones potenciales entre los diferentes conjuntos de datos masivos. Por lo tanto, basándose en el modelo de red, esta investigación propuso un algoritmo para la interacción de medicamentos bajo reglas de asociación mejoradas, que logró un análisis preciso y la toma de decisiones sobre la relación entre medicamentos. Al mismo tiempo, esta investigación aplicó el algoritmo de reglas de asociación establecido para analizar la relación entre la medicina china y la medicina para enfermedades mentales y llevó

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Relaciones de medicamentos; Bases de datos biomédicas; Tratamiento de enfermedades; Desarrollo de medicamentos; Modelo de red; Minería de reglas de asociación
• Keywords:Drug relationships; Biomedical databases; Disease treatment; Drug development; Network model; Association rule mining