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Optimizing HIV / AIDS Antiretroviral Therapy with genetic Algorithm 10

Optimizing HIV / AIDS Antiretroviral Therapy with Genetic Al...

引用

10th IEEE Uttar Pradesh Section International Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering, UPCON 2023

作者： Rai, Anjani Kumar Pundir, Sumit Shrivastava, Anurag Kumar, C Praveen Mehta, Ankit Singh, Pankaj Institute of Engineering & Technology Gla University Mathura India Graphic Era Deemed to Be University Department of Computer Science & Engineering Uttarakhand Dehradun India Saveetha School of Engineering Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences Tamilnadu Chennai India Institute of Aeronautical Engineering Department of Computer Science and Engineering Telangana Hyderabad India Lloyd Institute of Engineering & Technology Greater Noida India Lloyd Law College Greater Noida India

ISBN: (纸本)9798350382471

By using genetic algorithms (GAs) to enhance the efficacy of antiretroviral therapy (ART) regimens, this investigation aims to transform HIV / AIDS treatment practices. An interpretivism philosophy serves as the foundation for the deductive approach, which uses a design for descriptive studies and additional data gathering. The project is organized around four main theme areas: validation as well as comparative evaluation, GA improvement of ART, modeling using computers for HIV / AIDS development, and viability as well as execution of customized medicine. To mimic the course of the disease, a mathematical model is constructed and integrated with particular to patient parameters. GAs is used to methodically investigate various treatment choices while taking into account variables including the amount of virus, CD4 population count, and medication resistance characteristics. Validation and a comparison compare GA-optimized treatments to traditional ART procedures while scrutinizing the model's forecasts against data from clinical studies. Clinical viability, patient compliance, savings, and medication resistance management are covered as practical factors for implementation. Despite being optimistic, this research admits its possible drawbacks, which include reliance on supplementary data and modeling difficulties for viral processes. Future research is advised to involve transdisciplinary collaboration, greater integration of information, and long-term clinical studies, including investigations of real-world deployment. © 2023 IEEE.

关键词： antiviral combination computer model GA-optimized genetic algorithmic algorithms mathematical framework

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