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Algorithm and System for improving the medication adherence of tuberculosis patients

机译：提高结核病患者用药依从性的算法和系统

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Tuberculosis (TB) is one of the top 10 causes of death in the world and is a major health threat in the developing countries. There are two ways to reduce death from tuberculosis. One is rapid and accurate diagnosis and the other is DOTS (Directly observed treatment, short-course), which is the tuberculosis (TB) control strategy recommended by the World Health Organization. In this paper, we propose the AI algorithm for the effective management of the tuberculosis patient by using DOTS. For this purpose, we used the patient's real time medication data. Additionally, we divided two phased for the prediction of medication adherence, one is the screening phase and the other is the medication monitoring phase. We think that is a way to reduce the overall cost of treating tuberculosis patients.
机译：结核病是世界上十大死亡原因之一，也是发展中国家的主要健康威胁。有两种减少结核病死亡的方法。一种是快速而准确的诊断，另一种是DOTS（直接观察到的短程治疗），这是世界卫生组织建议的结核病控制策略。在本文中，我们提出了使用DOTS有效地管理结核病患者的AI算法。为此，我们使用了患者的实时用药数据。此外，我们将预测药物依从性的阶段分为两个阶段，一个阶段是筛查阶段，另一个阶段是药物监测阶段。我们认为这是一种降低治疗结核病患者总成本的方法。

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