दवा ओवरडोज अंतर्दृष्टियों के लिए AI-संचालित पैटर्न खनन: अप्रिओरी और FP-Growth का लाभ उठाना

संयुक्त राज्य अमेरिका में आकस्मिक दवा से संबंधित मौतों की बढ़ती दर गंभीर सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियाँ उत्पन्न करती है, विशेष रूप से चल रही ओपियोइड संकट के बीच। यह अध्ययन डेटा खनन तकनीकों का उपयोग करता है, खासकर अप्रिओरी और FP-Growth एल्गोरिदम, ओवरडोज मामलों में शामिल दवा संयोजनों का विश्लेषण करने के लिए “AccidentalDrugRelatedDeaths” डेटा सेट का उपयोग करते हुए। पूरी पूर्व-प्रसंस्करण और डेटा को लेनदेन के फॉर्मेट में परिवर्तित करने के बाद, हम सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले पदार्थों के बीच लगातार पैटर्न और संघों को पहचानते हैं। एक तुलना दिखाती है कि एल्गोरिदम की दक्षता और उपयोगिता में अंतर है, FP-Growth बेहतर स्केलेबिलिटी और मेमोरी दक्षता प्रदान करता है, जबकि अप्रिओरी छोटे डेटा सेटों के लिए सरल है। हमारे परिणाम महत्वपूर्ण दवा इंटरएक्शन पैटर्न को उजागर करते हैं जो नैदानिक क्रियाओं और नीति निर्णयों में मार्गदर्शन कर सकते हैं। यह अध्ययन सार्वजनिक स्वास्थ्य विश्लेषण और 2025 में ओवरडोज रोकथाम के लिए संघ नियम खनन के अनुप्रयोग पर वर्तमान अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करता है (पटेल मोहम्मद, 2023; उस्मानी एट अल., 2025)।