تحليل نرم افزار تداخل ياب دارويي با استفاده از UML

Analysis of Drug Interaction Software using UML

در دهه‌هاي اخير، با پيشرفت‌ چشم‌گير علوم پزشكي و داروسازي و بهبود دسترسي بيماران به طيف وسيع داروهاي جديد، خطرات ناشي از تداخلات دارويي نيز افزايش يافته است. تداخلات دارويي پيش بيني نشده مي‌توانند اثرات جانبي جدي را متوجه بيمار كرده و يا كيفيت درمان را تحت تأثير قرار دهند. همچنين افرادي با شرايط ويژه همچون زنان باردار يا شيرده، افراد داراي حساسيت‌هاي خاص ويا مبتلا به بيماري‌هاي زمينه‌اي، نه تنها با خطرات تداخل دارويي مواجه هستند بلكه محتمل است در صورت مصرف ناآگاهانه داروها، بروز تأثيرات جانبي شديد و يا اختلال جدي در سلامت خود را تجربه كنند. با پيشرفت فزاينده علوم كامپيوتر و فناوري اطلاعات، امكانات نويني براي پاسخ به نيازهاي پيچيده و حياتي سلامت ايجاد شده‌اند. اين پيشرفت‌ها اكنون امكان ارائه راهكارهاي مبتني بر علوم داده و يادگيري ماشين براي مديريت و تشخيص تداخل دارويي را فراهم كرده‌اند. هدف اين پژوهش، معرفي و تبيين نرم افزار تشخيص تداخل دارويي به ‌وسيله نمودارهاي UML است. اين تحليل نه تنها به درك عميق‌تر از تاثيراستفاده از ابزار نرم افزاري تداخلات دارويي كمك خواهد كرد بلكه به توضيح ضرورت هماهنگي اين ابزار با چالش‌ها، نيازها و الزامات بومي مي‌پردازد.

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.