Journal of information and communication convergence engineering
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제15권2호
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pp.85-90
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2017
Expert systems for health diagnosis are only for medical experts who have deep knowledge in the field but we need a self-checking pre-diagnosis system for preventive public health monitoring. Korea Traditional Medicine is popular in use among Korean public but there exist few available health information systems on the internet. A computerized self-checking diagnosis system is proposed to reduce the social cost by monitoring health status with simple symptom checking procedures especially for Korea Traditional Medicine users. Based on the national reports for disease/symptoms of Korea Traditional Medicine, we build a reliable database and devise an intelligent inference engine using fuzzy c-means clustering. The implemented system gives five most probable diseases a user might have with respect to symptoms given by the user. Inference results are verified by Korea Traditional Medicine doctors as sufficiently accurate and easy to use.
Objective & Method : To identify current state of bee venom therapy(BVT) research as a treatment of autoimmune diseases, we reviewed the PubMed electronic database. 9 articles with clinical implications were discussed. Results : BVT is reported as effective in the treatment of such autoimmune related diseases as rheumatoid arthritis and insulin dependent diabetes mellitus in animal experiment, The lack of evidence on BVT as a treatment of multiple sclerosis deters us from reaching any determination. There also lacks firm evidences of immune response regulative or anti inflammatory mechanism of BVT. No clinicla trial was found. Conculsion : This review raises the urgent need of study to provide scientific and clinical evidences.
In this study, we propose an efficient expert system (ES) construction mechanism by using dynamic knowledge map (DKM) and database management systems (DBMS). Generally, traditional ES and ES developing tools has some limitations such as, 1) a lot of time to extend the knowledge base (KB), 2) too difficult to change the inference path, 3) inflexible use of inference functions and operators. First, to overcome these limitations, we use DKM in extracting the complex relationships and causal rules from human expert and other knowledge resources. Then, elation database (RDB) and its management systems will help to transform the relationships from diagram to relational table. Therefore, our mechanism can help the ES or KBS (Knowledge-Based Systems) developers in several ways efficiently. In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our mechanism. Experimental results with various disease show that the mechanism is superior in terms of extension ability and flexible inference.
The treatment of Atopic dermatitis and its untapped herbal elements are recognized as possible solutions to incurable diseases stemming from overdosage of chemical drugs. Synthesizing clinical results from the Oriental medicine with scientific results from the field of Molecular biology is in the mainstream. The main goal of this research is, by objectifying the methodology of abstracting information into a compendium, to establish knowledge-based database on natural materials mingling every single related information from both Oriental and Western medicine. The constructed system, ATODERM, is the first database system about the medical herb for the treatment of Atopic Dermatitis which bearing the integrated information on Oriental medicine and Western medicine. The construction of this database renders new ways of treatment and prescriptions for researchers in the field of the Oriental medicine. Using the database that has been intensively accumulated, the possibility of creating the plausible cure for the disease can be anticipated.
Objectives: Chronic fatigue syndrome (CFS) is a debilitating illness impairing seriously quality of life, while CFS would be an optimized target disorder of Korean medicine. This study aims to present the recent information especially in aspect of medical policy and new diagnosis criteria for CFS. Methods: The literature survey was conducted using the terms of "chronic fatigue syndrome", "myalgic encephalomyelitis" and "fibromyalgia" in PubMed database and Google database in its entirety from January 2011 to February 2019. The in-depth review was made focusing on the changes in policy and medical perspective for CFS. Results: Recently large medical attentions and researches for CFS have been existed worldwide. By supporting of USA government, IOM made a report which leaded to a turning point in clinical practices and research in 2015. This report recommended a new name of CFS to systemic exertion intolerance disease (SEID), and new diagnostic criteria focusing on post-exertional malaise, unrefreshing sleep, cognitive impairment and orthostatic intolerance. The medical perspective also was changed into "a serious, chronic, complex, systemic disease" from a psychological-like disorder, and then UAS and EU governments sharply increased the research grants. Conclusions: This study provided practitioners in Korean medicine (KM) a core information about the recent changes in CFS-related perspectives. This review would be helpful for KM-derived researches or therapeutics development for CFS.
Weiner, Joseph P.;Schwartz, David;Shao, Meng;Osborn, Virginia;Choi, Kwang;Schreiber, David
Radiation Oncology Journal
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제35권2호
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pp.137-143
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2017
Purpose: To analyze the utilization and fractionation of extreme hypofractionation via stereotactic body radiotherapy (SBRT) in the treatment of prostate cancer. Materials and Methods: Data was analyzed on men diagnosed with localized prostate cancer between 2004-2012 and treated with definitive-intent radiation therapy, as captured in the National Cancer Database. This database is a hospital-based registry that collects an estimated 70% of all diagnosed malignancies in the United States. Results: There were 299,186 patients identified, of which 4,962 (1.7%) were identified as receiving SBRT as primary treatment. Of those men, 2,082 had low risk disease (42.0%), 2,201 had intermediate risk disease (44.4%), and 679 had high risk disease (13.7%). The relative utilization of SBRT increased from 0.1% in 2004 to 4.0% in 2012. Initially SBRT was more commonly used in academic programs, though as time progressed there was a shift to favor an increased absolute number of men treated in the community setting. Delivery of five separate treatments was the most commonly utilized fractionation pattern, with 4,635 patients (91.3%) receiving this number of treatments. The most common dosing pattern was $725cGy{\times}5fractions$ (49.6%) followed by $700cGy{\times}5fractions$ (21.3%). Conclusions: Extreme hypofractionation via SBRT is slowly increasing acceptance. Currently $700-725cGy{\times}5fractions$ appears to be the most commonly employed scheme. As further long-term data regarding the safety and efficacy emerges, the relative utilization of this modality is expected to continue to increase.
Karve, Sudeep;Lorenzo, Maria;Liepa, Astra M;Hess, Lisa M;Kaye, James A;Calingaert, Brian
Journal of Gastric Cancer
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제15권2호
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pp.87-104
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2015
Purpose: To assess real-world treatment patterns, health care utilization, costs, and survival among Medicare enrollees with locally advanced/unresectable or metastatic gastric cancer receiving standard first-line chemotherapy. Materials and Methods: This was a retrospective analysis of the Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare linked database (2000~2009). The inclusion criteria were as follows: (1) first diagnosed with locally advanced/unresectable or metastatic gastric cancer between July 1, 2000 and December 31, 2007 (first diagnosis defined the index date); (2) ${\geq}65$ years of age at index; (3) continuously enrolled in Medicare Part A and B from 6 months before index through the end of follow-up, defined by death or the database end date (December 31, 2009), whichever occurred first; and (4) received first-line treatment with fluoropyrimidine and/or a platinum chemotherapy agent. Results: In total, 2,583 patients met the inclusion criteria. The mean age at index was $74.8{\pm}6.0years$. Over 90% of patients died during follow-up, with a median survival of 361 days for the overall post-index period and 167 days for the period after the completion of first-line chemotherapy. The mean total gastric cancer-related cost per patient over the entire post-index follow-up period was United States dollar (USD) $70,808{\pm}56,620$. Following the completion of first-line chemotherapy, patients receiving further cancer-directed treatment had USD 25,216 additional disease-related costs versus patients receiving supportive care only (P<0.001). Conclusions: The economic burden of advanced gastric cancer is substantial. Extrapolating based on published incidence estimates and staging distributions, the estimated total disease-related lifetime cost to Medicare for the roughly 22,200 patients expected to be diagnosed with this disease in 2014 approaches USD 300 millions.
Hepatitis is a major public health problem all around the world. This paper proposes an automatic disease diagnosis system for hepatitis based on Genetic Algorithm (GA) Wavelet Kernel (WK) Extreme Learning Machines (ELM). The classifier used in this paper is single layer neural network (SLNN) and it is trained by ELM learning method. The hepatitis disease datasets are obtained from UCI machine learning database. In Wavelet Kernel Extreme Learning Machine (WK-ELM) structure, there are three adjustable parameters of wavelet kernel. These parameters and the numbers of hidden neurons play a major role in the performance of ELM. Therefore, values of these parameters and numbers of hidden neurons should be tuned carefully based on the solved problem. In this study, the optimum values of these parameters and the numbers of hidden neurons of ELM were obtained by using Genetic Algorithm (GA). The performance of proposed GA-WK-ELM method is evaluated using statical methods such as classification accuracy, sensitivity and specivity analysis and ROC curves. The results of the proposed GA-WK-ELM method are compared with the results of the previous hepatitis disease studies using same database as well as different database. When previous studies are investigated, it is clearly seen that the high classification accuracies have been obtained in case of reducing the feature vector to low dimension. However, proposed GA-WK-ELM method gives satisfactory results without reducing the feature vector. The calculated highest classification accuracy of proposed GA-WK-ELM method is found as 96.642 %.
Objective: This research reviews and investigates the trends in recent clinical studies of polycystic kidney disease (PKD) in China. Method: We searched for clinical studies discussing Oriental medicine-based treatments for PKD in the China National Knowledge Infrastructure (CNKI) database. Thirteen clinical articles published from 2001 to 2019 were analyzed. The search focused on the authors, publication year, type of study, purposes of study, method and duration of treatment, evaluation criteria, and results of the selected articles. Results: Of the articles from the database, 9 case series and 4 randomized controlled trials (RCTs) were analyzed. Ten articles used herbal medicine; 4 used herbal medicine for external use. Gamigyejibokryeong-hwan was the most common herbal prescription. The most frequently used herb was Polia Sclerotium (茯苓), and Cnidii Rhizoma (川芎) was employed in all the external uses. All 13 studies confirmed the efficacy of Oriental medicine treatments. Conclusion: 1. Scientifically designed and more varied clinical studies are required to develop treatments for PKD. 2. The current study could be used as basic data in future clinical studies on treatment and further studies of PKD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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