تحلیل نرم افزار تداخل یاب دارویی با استفاده ازuml

در دهه‌های اخیر، با پیشرفت‌ چشم‌گیر علوم پزشکی و داروسازی و بهبود دسترسی بیماران به طیف وسیع داروهای جدید، خطرات ناشی از تداخلات دارویی نیز افزایش یافته است. تداخلات دارویی پیش بینی نشده می‌توانند اثرات جانبی جدی را متوجه بیمار کرده و یا کیفیت درمان را تحت تاثیر قرار دهند. همچنین افرادی با شرایط ویژه همچون زنان باردار یا شیرده، افراد دارای حساسیت‌های خاص ویا مبتلا به بیماری‌های زمینه‌ای، نه تنها با خطرات تداخل دارویی مواجه هستند بلکه محتمل است در صورت مصرف ناآگاهانه داروها، بروز تاثیرات جانبی شدید و یا اختلال جدی در سلامت خود را تجربه کنند. با پیشرفت فزاینده علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات، امکانات نوینی برای پاسخ به نیازهای پیچیده و حیاتی سلامت ایجاد شده‌اند. این پیشرفت‌ها اکنون امکان ارائه راهکارهای مبتنی بر علوم داده و یادگیری ماشین برای مدیریت و تشخیص تداخل دارویی را فراهم کرده‌اند. هدف این پژوهش، معرفی و تبیین نرم افزار تشخیص تداخل دارویی به ‌وسیله نمودارهای uml است. این تحلیل نه تنها به درک عمیق‌تر از تاثیراستفاده از ابزار نرم افزاری تداخلات دارویی کمک خواهد کرد بلکه به توضیح ضرورت هماهنگی این ابزار با چالش‌ها، نیازها و الزامات بومی می‌پردازد.

analysis of drug interaction software using uml

in recent decades, with the remarkable progress of medical and pharmaceutical sciences and the improvement of patients access to a wide range of new drugs, the risks of drug interactions have also increased. unpredicted drug interactions can cause serious side effects to the patient or affect the quality of treatment. also, people with special conditions such as pregnant or lactating women, people with special sensitivities or suffering from underlying diseases, not only face the risks of drug interactions, but it is also possible that if they use drugs unknowingly, they may experience severe side effects or a serious disorder in their health. to experience with the increasing progress of computer science and information technology, new facilities have been created to respond to complex and vital health needs. these advances have now made it possible to provide solutions based on data science and machine learning for drug interaction management and diagnosis. the purpose of this research is to introduce and explain the drug interaction detection software using uml diagrams. this analysis will not only help in a deeper understanding of the impact of using the software tool of drug interactions, but also explains the necessity of coordinating this tool with local challenges, needs and requirements.