Nástroj Výhody Nevýhody
Power BI - Velmi jednoduché na
Azure Machine Learning Studio algoritmů filtrovat dle pravděpodobnosti pro jednotlivé anomálie - Složitější architektura
v porovnáním se
Signalligence - Výsledky Lze filtrovat dle pravděpodobnosti
- Složitá práce pro připravení
konfiguračních json souborů
- Lze pracovat s predikovanou hodnotou
- Složitější architektura v porovnání s Power BI
- Závislost na dodavateli ML řešení, je zde vendor lock - Dodavatel je nový hráč
na trhu
1.9 Deployment
Deployment neboli nasazení do produkce spočívá v updatování vytvořené pomocí “interface pipeline” v kapitole 1.8.2 Příprava na Real-time interface pipeline, viz. Obrázek číslo 29.
Obrázek 29 Změna Interface pipeliny na Real-time interface pipeline (autor: Miroslav Lutovský) Updatování nám přidá do modelu(pipeliny) modely „Web service input“ a „Web service output“. Tyto dva moduly slouží pro vstup a výstup dat. Real-time pipeline můžeme vidět na obrázku číslo 30 (Li et al. 2021).
Obrázek 30 Real-time interface pipeline s modelem Boosted Decission Tree (autor: Miroslav Lutovský)
Tímto krokem jsem připravili naší pipelinu na Deploy/nasazení. Posledním prerekvizitou je vytvoření zdroje (compute), na kterém poběží real-time interface pipeline. Následně již můžeme provést samostatné nasazení. Po tomto nasazení napojíme zdroj a výstup (Li et al.
2021).
Závěr
Hlavním cílem byla analýza vybrané aplikace elektronické preskripce a identifikace rizikové oblasti. Vytvoření monitorovacích pravidel nad rizikovou oblastí a pomocí vybraného Machine Learningového algoritmu, abychom mohli předcházet nežádoucím stavům u vybrané oblasti.
K dosažení tohoto cíle bylo nutné disponovat znalostmi z těchto oblastí eReceptu, Machine Learningu a Datové analýzy.
Nejdříve byla provedena analýza oblasti eReceptu, díky čemuž byly např. modelovány procesy, v rámci elektronické preskripce. V eReceptu byla vybrána riziková oblast spotřeby antiinfektiv. Tato oblast byla náležitě popsána. V rámci Evropy bylo provedeno srovnání spotřeby.
Poté bylo nutné načerpat znalosti ohledně architektury a principů, na kterých stojí. Po načerpání znalostí principů byla popsána současná architektura řešení. Poté byla navržena budoucí architektura a ta obsahovala 3 řešení (Power BI, Signalligence a Azure Machine Learning Studio). Všechna 3 řešení byla ověřena se SÚKL tak, že mohou být použita v jejich prostředí.
EDA analýza objevila, jaké sloupce lze použít pro aplikování ML algoritmů. Bylo zde zjištěno, že nepovinná pole lékaři nevyplňují, což je škoda, jelikož by jinak šli použít pro další případy použití ML Algoritmů. Proto se autor této práce na základě načerpaných znalostí domnívá, že by bylo třeba upravit nezbytné zákony, které by nařizovaly povinně vyplňovat další atributy o pacientech.
V následném modelování byly připraveny jednotlivé modely, které dosahovaly až 0,9 koeficientu determinace. Byla navržena pozorovací pravidla. Ve finální fázi byly vytvořeny i dashboardy pro jednotlivé výsledky hledání anomálií, v nástroji Power BI. Po vyhodnocení jednotlivých kritérií se jeví jako nejvhodnější řešení, postavené na Azure Machine Learningu.
Z pohledu autora došlo k naplnění hlavního cíle práce, kde zjistil, že je možné aplikovat ML algoritmy nad daty z eReceptu. Též došlo k naplnění dílčích cílů. V rámci práce byly navrženy velice poutavé dashboardy, s kterými bude interagovat uživatel tohoto řešení. Co se týká samotného řešení pro hledání anomálií, může sloužit pro pochopení spotřeby Antiinfektiv v České republice.
Použitá literatura
1. Anon., 2007. Zákon o léčivech a o změnách některých souvisejících zákonů (zákon o léčivech) [online]. 5 2007. [vid. 2020-05-25]. Dostupné z: https://www.psp.cz/sqw/sbirka.sqw?cz=378&r=2007
2. BERKA, Petr, 2003. Dobývání znalostí z databází. Praha: Academia. ISBN 80-200-1062-9.
3. BISWAS, Jeevan, 2018a. The Value of Exploratory Data Analysis. KDnuggets [online]. [vid. 2020-11-28]. Dostupné z: https://www.kdnuggets.com/the-value-of-exploratory-data-analysis.html/
4. BISWAS, Jeevan, 2018b. What Is Machine Learning As A Service (MLaaS)?
Analytics India Magazine [online]. [vid. 2020-11-29]. Dostupné z: https://analyticsindiamag.com/what-is-machine-learning-as-a-service-mlaas/
5. BRUTHANS, Jan, 2019. The past and current state of the Czech outpatient electronic prescription (eRecept). International Journal of Medical Informatics [online]. 123,
49–53 [vid. 2021-04-03]. ISSN 1386-5056. Dostupné
z: doi:10.1016/j.ijmedinf.2019.01.003
6. DATA SCIENCE PROJECT MANAGEMENT, 2021. CRISP-DM. Data Science Project Management [online]. [vid. 2021-04-29]. Dostupné z: https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/
7. FIGUEIRÊDO, Ilan, Lílian Lefol Nani GUARIEIRO a Erick Giovani Sperandio NASCIMENTO, 2020. Multivariate Real Time Series Data Using Six Unsupervised Machine Learning Algorithms. Anomaly Detection - Recent Advances, Issues and Challenges [online]. [vid. 2021-04-03]. Dostupné z: doi:10.5772/intechopen.94944 8. FORBES ČESKO, 2020. Dvacet nejhodnotnějších firem světa? Nejvíc rostl Netflix a Chanel. Forbes [online] [vid. 2021-05-02]. Dostupné z: https://forbes.cz/20-nejhodnotnejsich-firem-sveta-nejvic-rostl-netflix-a-chanel/
9. GARTNER, 2019. Magic Quadrant for Enterprise Low-Code Application Platforms.
Gartner [online] [vid. 2020-10-21]. Dostupné
z: https://www.gartner.com/en/documents/3956079/magic-quadrant-for-enterprise-low-code-application-platf
10. GARTNER, 2020. 2020 Gartner Magic Quadrant Cloud AI Development Services.
H2O.ai [online]. [vid. 2021-03-23]. Dostupné
z: https://www.h2o.ai/resources/white-paper/2020-gartner-mq-cloud-ai/
11. GARTNER, 2021a. Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. Gartner [online] [vid. 2021-02-25]. Dostupné z:
https://www.gartner.com/en/documents/3980852/magic-quadrant-for-analytics-and-business-intelligence-p
12. GARTNER, 2021b. Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services. Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services [online] [vid. 2021-03-23]. Dostupné z: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-25C36W9W&ct=210226&st=sb
13. GRAND VIEW RESEARCH, 2020. Low-Code Application Development Platform Market Size Worth $86.92 Billion By 2027: Grand View Research, Inc. Grand View
Research [online] [vid. 2020-10-18]. Dostupné
z:
https://www.prnewswire.com/news-releases/low-code-application- development-platform-market-size-worth-86-92-billion-by-2027-grand-view-research-inc-301122662.html
14. CHAPMAN, Pete, Julian CLINTON, Randy KERBER, Thomas KHABAZA, Thomas REINARTZ, Colin SHEARER a Rüdiger WIRTH, 1999. CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide [online]. Pittsburgh: One Oxford Centre. Dostupné z: https://www.the-modeling-agency.com/crisp-dm.pdf
15. KHAN, Samir, Chun Fui LIEW, Takehisa YAIRI a Richard MCWILLIAM, 2019.
Unsupervised anomaly detection in unmanned aerial vehicles. Applied Soft Computing [online]. 83, 105650 [vid. 2021-04-03]. ISSN 1568-4946. Dostupné z: doi:10.1016/j.asoc.2019.105650
16. LACKO, Ľuboslav, 2019. Strojové učení: S učitelem i bez něj [online] [vid. 2020-11-04]. Dostupné z: https://businessworld.cz/bi-a-data/strojove-uceni-s-ucitelem-i-bez-nej-14868
17. LAROSE, Daniel T. a Chantal D. LAROSE, 2014. Discovering Knowledge in Data:
An Introduction to Data Mining. B.m.: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-470-90874-7.
18. LI, Blanca, Peter LU, Alex BUCK, J-MARTENS a Larry FRANKS, 2021. Tutorial:
Designer - deploy no-code models - Azure Machine Learning [online] [vid. 2021-06-23]. Dostupné z: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-designer-automobile-price-deploy
19. LIKEBUPT, PETERCLU, J-MARTENS, NIBACCAM, JIAYUEHU, NSCHONNI a SDGILLEY, 2020. Decision Forest Regression: Module Reference - Azure Machine Learning [online] [vid. 2021-06-23]. Dostupné z: https://docs.microsoft.com/en-
us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/decision-forest-regression
20. LOVELOCK, John-David, Grigory BETSKOV, Stephanie BAGHDASSARIAN, Dean BLACKMORE, Adrian O’CONNELL, Vanitha DSILVA, Neha GUPTA, Ranjit ATWAL, Linglan WANG a Nolan REILLY, 2020. Gartner Market Databook, 4Q20 Update. Gartner [online] [vid. 2021-05-03]. Dostupné z: https://www.gartner.com/en/documents/3994808/gartner-market-databook-4q20-update
21. MARKTAB, ASHISHARORA1909, C.J. GRONLUND, Nick SCHONNING, Kent SHARKEY, Nevil TYSON, Gary ERICSON, Josée MARTENS, Sheri GILLEY, KJPOULTON a William Anton ROHM, 2020. What is the Team Data Science Process? Microsoft Docs [online] [vid. 2021-02-25]. Dostupné z: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/overview
22. MARVIN, Rob, 2018. The Best Low-Code Development Platforms. PCMAG [online]
[vid. 2020-10-18]. Dostupné z: https://www.pcmag.com/picks/the-best-low-code-development-platforms
23. MAWER, Chloe, 2017. The Value of Exploratory Data Analysis. KDnuggets [online].
[vid. 2020-12-26]. Dostupné z: https://www.kdnuggets.com/the-value-of-exploratory-data-analysis.html/
24. MBI, nedatováno. M505 : Metodika CRISP–DM. Management Byznys Informatiky
[online] [vid. 2020-05-22]. Dostupné
z: https://mbi.vse.cz/public/cs/obj/METHOD-113
25. MCKINSEY, 2020. How six companies are using technology and data to transform themselves | McKinsey [online] [vid. 2021-05-02]. Dostupné z:
https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our- insights/how-six-companies-are-using-technology-and-data-to-transform-themselves#
26. MICROSOFT, 2020a. Algoritmy strojového učení | Microsoft Azure. Azure [online]
[vid. 2020-11-04]. Dostupné z: https://azure.microsoft.com/cs-cz/overview/machine-learning-algorithms/
27. MICROSOFT, 2020b. Cenová kalkulačka | Microsoft Azure. Microsoft Azure [online] [vid. 2020-10-24]. Dostupné z: https://azure.microsoft.com/cs-cz/pricing/calculator/
28. MICROSOFT, 2020c. Co je strojové učení? | Microsoft Azure. Microsoft Azure [online] [vid. 2020-10-28]. Dostupné z: https://azure.microsoft.com/cs-cz/overview/what-is-machine-learning-platform/
29. ODBOR HLAVNÍHO ARCHITEKTA EGOVERNMENTU, MV ČR, 2016. Metodika výpočtu TCO ICT služeb VS v3.7 [online]. 25. leden 2016. B.m.: Ministerstvo Vnitra ČR. [vid. 2021-03-23]. Dostupné z: https://www.mvcr.cz/soubor/metodika-tco-ict-sluzeb-vs-pdf.aspx
30. PETERCLU a OLPROD, 2020. Co je Azure Machine Learning Studio? - Azure Machine Learning [online] [vid. 2021-06-21]. Dostupné z: https://docs.microsoft.com/cs-cz/azure/machine-learning/overview-what-is-machine-learning-studio
31. PHILIP, Ancy, 2020. Anomaly detection (preview). Microsoft Power BI Blog [online] [vid. 2021-04-18]. Dostupné z: https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/anomaly-detection-preview/
32. PIATETSKY, Gregory, 2014. CRISP-DM, still the top methodology for analytics, data mining, or data science projects. KDnuggets [online]. Blog. [vid. 2020-05-17].
Dostupné z: https://www.kdnuggets.com/crisp-dm-still-the-top-methodology-for-analytics-data-mining-or-data-science-projects.html/
33. POUR, Jan, Miloš MARYŠKA, Iva STANOVSKÁ a Zuzana ŠEDIVÁ, 2018. Self Service Business Intelligence: Jak si vytvořit vlastní analytické, plánovací a reportingové aplikace. Praha: Grada Publishing a.s. ISBN 978-80-271-0816-9.
34. PROKEŠ, Michal, 2017. Spotřeby a náklady na ATB používaná v humánní medicíně v ČR 2008-2016 a jejich základní vyhodnocení podle metodiky ECDC [online]. 2017. B.m.: SÚKL. Dostupné z: http://www.sukl.cz/file/86852_1_1 35. REKONSTRUKCE STÁTU, 2021. Digitalizace státu | Rekonstrukce státu.
rekonstrukcestatu.cz [online] [vid. 2021-05-03]. Dostupné
z: https://www.rekonstrukcestatu.cz/temata/prosazujeme-protikorupcni-zakony/digitalizace
36. REN, Hansheng, Bixiong XU, Yujing WANG, Chao YI, Congrui HUANG, Xiaoyu KOU, Tony XING, Mao YANG, Jie TONG a Qi ZHANG, 2019. Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft. Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining [online]. 3009–3017 [vid. 2021-06-23]. Dostupné z: doi:10.1145/3292500.3330680
37. REVUE, I. C. T., 2020. ICT Revue. ICT Revue [online] [vid. 2021-05-03]. Dostupné z: //ictrevue.ihned.cz/
38. RIBEIRO, Mauro, Katarina GROLINGER a Miriam CAPRETZ, 2015. MLaaS:
Machine Learning as a Service. In: [online]. Dostupné z: doi:10.1109/ICMLA.2015.152
39. RIEMLOVÁ, Martina, 2021. Pandemie urychlila nástup moderních technologií.
Pracovníky čeká rekvalifikace. iDNES.cz [online] [vid. 2021-05-03]. Dostupné z:
https://www.idnes.cz/ekonomika/domaci/rekvalifikace-automatizace-digitalizace-prace-profese-moderni-technologie.A210423_091100_ekonomika_rie 40. ŘÍČKOVÁ, Veronika, 2020. Datová analytika v praxi: Na VŠE začali exkluzivně
vzdělávat profesní magistry. Digibiz [online]. [vid. 2021-05-03]. Dostupné z: https://digibiz.cz/datova-analytika-v-praxi-na-vse-zacali-exkluzivne-vzdelavat-profesni-magistry/
41. SOUKUPOVÁ, Andrea a Aneta HAUSHALTEROVÁ, 2019. Odposlouchává nás Facebook? Jak se vyhnout sledování v on-line světě. Studenta.cz [online] [vid. 2021-05-02]. Dostupné z: https://www.studenta.cz/life/millennials/odposlouchava-nas-
facebook-jak-se-vyhnout-sledovani-von-line/r~1bd34ff60e8111e9b474ac1f6b220ee8/
42. SÚKL, 2018a. Informace o postupu zřízení přístupu k Registru léčivých přípravků s omezením pro předepisování a výdej IPLP s obsahem konopí | Elektronické preskripce. eRecept [online] [vid. 2020-05-24]. Dostupné z: https://www.epreskripce.cz/informace-o-postupu-zrizeni-pristupu-k-registru-lecivych-pripravku-s-omezenim-pro-predepisovani
43. SÚKL, 2018b. Mobilní aplikace pro lékaře - videonávod | Elektronické preskripce [online] [vid. 2020-05-24]. Dostupné z: https://www.epreskripce.cz/mobilni-aplikace-pro-lekare-videonavod
44. SÚKL, 2018c. Registrované klientské systémy pro lékaře a lékárníky | Elektronické
preskripce [online] [vid. 2020-05-24]. Dostupné
z: https://www.epreskripce.cz/registrovane-klientske-systemy-pro-lekare-lekarniky
45. SÚKL, 2018d. Webová a mobilní aplikace pro práci s CÚeR - PACIENT | Elektronické preskripce [online] [vid. 2020-05-25]. Dostupné z: https://www.epreskripce.cz/webova-mobilni-aplikace-pro-praci-s-cuer-pacient 46. SÚKL, 2019. Antibiotická politika ČR, Státní ústav pro kontrolu léčiv. SÚKL [online]
[vid. 2020-10-25]. Dostupné z: http://www.sukl.cz/antibioticka-politika-cr
47. SÚKL, 2020a. Počet vystavených eReceptů překročil hranici 200 milionů | Elektronické preskripce. epreskripce [online] [vid. 2020-11-03]. Dostupné
z: https://www.epreskripce.cz/aktuality/pocet-vystavenych-ereceptu-prekrocil-hranici-200-milionu
48. SÚKL, 2020b. Statistika elektronické preskripce - rok 2020. Statistika elektronické preskripce - rok 2020 [online] [vid. 2020-05-16]. Dostupné z: https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNGNmZjA4OGItZTZhOC00NmMzLW IzZmQtMjhmZGVkY2EyYmJlIiwidCI6IjNkZTg4OTUyLTgxOTItNDg1Yi1iZTQ5LW RkY2JlOTc4ZDA5MCIsImMiOjh9
49. SÚKL, 2020c. Webová a mobilní aplikace pro práci s CÚeR - LÉKÁRNÍK | Elektronické preskripce [online] [vid. 2020-05-25]. Dostupné z: https://www.epreskripce.cz/webova-mobilni-aplikace-pro-praci-s-cuer-lekarnik 50. VITALION, 2020. Antiinfektivum - Léky. Vitalion.cz [online] [vid. 2020-10-25].
Dostupné z: https://leky.vitalion.cz/antiinfektivum/
51. WHOCC, 2018. WHOCC - Structure and principles. WHOCC [online] [vid. 2020-10-24]. Dostupné z: https://www.whocc.no/atc/structure_and_principles/
I
Přílohy
Zde jsou přiložené materiály, které byly použity při tvorbě této diplomové práce.
Příloha A: Kód použitý při zpracovávání dat
Zde se nachází výpis zdrojového kódu použitého při čištění databáze.
DELETE
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_ATC]
WHERE [KOD] NOT IN ('J','J01','J01A', … ,'S03CA05','S03CA06')
DELETE hvl
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG] hvl
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_ATC] atc ON hvl.ATC_WHO = atc.KOD WHERE atc.KOD IS NULL
DELETE iplp
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP_IPLP_SLOZKA] iplp
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG] hvl ON iplp.HVLPREG_KOD = hvl.KOD WHERE hvl.KOD IS NULL
WHILE 1 = 1 BEGIN
PRINT 'Start 1' + CONVERT(VARCHAR(25), GETDATE(), 120) DELETE TOP (100000) LP
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP] LP
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP_IPLP_SLOZKA] iplp ON iplp.[PREDPIS_LP_ID]
= lp.[PREDPIS_LP_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG] hvlp ON hvlp.[KOD] = lp.[HVLPREG_KOD]
WHERE iplp.[PREDPIS_LP_ID] IS NULL AND hvlp.[KOD] IS NULL IF @@ROWCOUNT < 100000 BREAK
END
WHILE 1 = 1 BEGIN
PRINT 'Start 1' + CONVERT(VARCHAR(25), GETDATE(), 120) DELETE TOP (100000) P
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS] P
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP] LP ON LP.[PREDPIS_ID] = P.[PREDPIS_ID]
WHERE LP.[PREDPIS_ID] IS NULL IF @@ROWCOUNT < 100000 BREAK END
Výpis zdrojového kódu pro výběr dat na přípravu datasetu
SELECT
,p.[PACIENT_NOTIFIKACE]
,p.[ZRUSENI_DATUMCASZRUSENI]
,p.[ZP_ID]
,lp.[PRIDRUZENADIAGNOZA_KOD]
,lp.[IPLP_CESTAPODANI]
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS] p
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_PSC] psc ON p.[PRED_PZS_ADRESA_OKRES] = psc.[OKRES]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP] lp ON p.[PREDPIS_ID] = lp.[PREDPIS_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG] hvlp ON hvlp.[KOD] =lp.[HVLPREG_KOD]
WHERE year(p.[DATUMVYSTAVENI]) = 2019 UNION
,p.[ZRUSENI_DATUMCASZRUSENI]
,p.[ZP_ID]
,lp.[PRIDRUZENADIAGNOZA_KOD]
,lp.[IPLP_CESTAPODANI]
,iplp_hvlp.[BRAILLOVO_PISMO]
,iplp_hvlp.[CESTA]
,iplp_hvlp.[NEOMEZ]
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS] p
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_PSC] psc ON p.[PRED_PZS_ADRESA_OKRES] = psc.[OKRES]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP] lp ON p.[PREDPIS_ID] = lp.[PREDPIS_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP_IPLP_SLOZKA] iplp ON iplp.[PREDPIS_LP_ID]
= lp.[PREDPIS_LP_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG] iplp_hvlp ON iplp_hvlp.[KOD] = iplp.[HVLPREG_KOD]
WHERE year(p.[DATUMVYSTAVENI]) = 2019 AND iplp.[MNOZSTVI] is not null Výpis zdrojového kódu k získání dat pro finální dataset
SELECT
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS] p
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_PSC] psc ON p.[PRED_PZS_ADRESA_OKRES] = psc.[OKRES]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP] lp ON p.[PREDPIS_ID] = lp.[PREDPIS_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG_ANTIIFEKTIVA] hvlp ON hvlp.[KOD]
=lp.[HVLPREG_KOD]
WHERE year(p.[DATUMVYSTAVENI]) = 2019 AND p.[STAV] = 5 UNION
FROM [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS] p
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_PSC] psc ON p.[PRED_PZS_ADRESA_OKRES] = psc.[OKRES]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP] lp ON p.[PREDPIS_ID] = lp.[PREDPIS_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[PREDPIS_LP_IPLP_SLOZKA] iplp ON iplp.[PREDPIS_LP_ID]
= lp.[PREDPIS_LP_ID]
LEFT JOIN [ERECEPT_BI].[dbo].[CIS_HVLPREG_ANTIIFEKTIVA] iplp_hvlp ON iplp_hvlp.[KOD] = iplp.[HVLPREG_KOD]
WHERE year(p.[DATUMVYSTAVENI]) = 2019 AND iplp.[MNOZSTVI] is not null AND p.[STAV] = 5
Příloha B: ATC skupiny použitých systémových léčiv
V příloze B se nachází ATC skupiny systémových léčiv.
ATC Anglický název Český_název
J ANTIINFECTIVES FOR
SYSTEMIC USE Antiinfektiva pro systémovou aplikaci J01 ANTIBACTERIALS FOR
SYSTEMIC USE Antibakteriální léčiva pro systémovou aplikaci J01A TETRACYCLINES Tetracykliny
J01AA TETRACYCLINES Tetracykliny J01AA01 DEMECLOCYCLINE Demeklocyklin J01AA02 DOXYCYCLINE Doxycyklin J01AA03 CHLORTETRACYCLINE Chlortetracyklin J01AA04 LYMECYCLINE Lymecyklin J01AA05 METACYCLINE Metacyklin J01AA06 OXYTETRACYCLINE Oxytetracyklin J01AA07 TETRACYCLINE Tetracyklin J01AA08 MINOCYCLINE Minocyklin J01AA09 ROLITETRACYCLINE Rolitetracyklin J01AA10 PENIMEPICYCLINE Penimepicyklin J01AA11 CLOMOCYCLINE Klomocyklin J01AA12 TIGECYCLINE Tigecyklin J01AA20 COMBINATIONS OF
TETRACYCLINES Kombinace tetracyklinů J01AA56 OXYTETRACYCLINE,
COMBINATIONS Oxytetracyklin, kombinace
J01B AMPHENICOLS Amfenikoly
J01BA AMPHENICOLS Amfenikoly
J01BA01 CHLORAMPHENICOL Chloramfenikol J01BA02 THIAMPHENICOL Thiamfenikol J01BA52 THIAMPHENICOL,
COMBINATIONS Thiamfenikol, kombinace J01C
BETA-LACTAM ANTIBACTERIALS,
PENICILLINS Beta-laktamová antibiotika, peniciliny J01CA PENICILLINS WITH EXTENDED
SPECTRUM Peniciliny se širokým spektrem
J01CA01 AMPICILLIN Ampicilin
J01CA02 PIVAMPICILLIN Pivampicilin J01CA03 CARBENICILLIN Karbenicilin J01CA04 AMOXICILLIN Amoxicilin J01CA05 CARINDACILLIN Karindacilin J01CA06 BACAMPICILLIN Bakampicilin
J01CA07 EPICILLIN Epicilin
J01CA08 PIVMECILLINAM Pivmecilinam J01CA09 AZLOCILLIN Azlocilin J01CA10 MEZLOCILLIN Mezlocilin
J01CA11 MECILLINAM Mecilinam
J01CA12 PIPERACILLIN Piperacilin J01CA13 TICARCILLIN Tikarcilin J01CA14 METAMPICILLIN Metampicilin J01CA15 TALAMPICILLIN Talampicilin J01CA16 SULBENICILLIN Sulbenicilin
J01CA17 TEMOCILLIN Temocilin
J01CA18 HETACILLIN Hetacilin
J01CA20 COMBINATIONS Peniciliny se širokým spektrem, kombinace J01CA51 AMPICILLIN, COMBINATIONS Ampicilin, kombinace
J01CE BETA-LACTAMASE SENSITIVE
PENICILLINS Peniciliny citlivé k působení beta-laktamáz J01CE01 BENZYLPENICILLIN Benzylpenicilin
J01CE02 PHENOXYMETHYLPENICILLIN Fenoxymethylpenicilin J01CE03 PROPICILLIN Propicilin
J01CE04 AZIDOCILLIN Azidocilin J01CE05 PHENETICILLIN Feneticilin J01CE06 PENAMECILLIN Penamecilin J01CE07 CLOMETOCILLIN Klometocilin J01CE08 BENZATHINE
BENZYLPENICILLIN Benzathin-benzylpenicilin J01CE09 PROCAINE BENZYLPENICILLIN Prokain-benzylpenicilin J01CE10 BENZATHINE
PHENOXYMETHYLPENICILLIN Benzathin-fenoxymethylpenicilin
J01CE30 COMBINATIONS Peniciliny citlivé k působení beta-laktamáz, kombinace J01CF BETA-LACTAMASE RESISTANT
PENICILLINS Peniciliny rezistentní k působení beta-laktamáz J01CF01 DICLOXACILLIN Dikloxacilin
J01CF02 CLOXACILLIN Kloxacilin J01CF03 METICILLIN Meticilin
J01CF04 OXACILLIN Oxacilin
J01CF05 FLUCLOXACILLIN Flukloxacilin
J01CG BETA-LACTAMASE INHIBITORS Inhibitory beta-laktamáz
J01CG01 SULBACTAM Sulbaktam
J01CG02 TAZOBACTAM Tazobaktam
J01CR COMBINATIONS OF PENICILLINS, INCL.
BETA-LACTAMASE INH Kombinace penicilinů, včetně inhibitorů beta-laktamáz J01CR01 AMPICILLIN AND ENZYME
INHIBITOR Ampicilin a enzymový inhibitor J01CR02 AMOXICILLIN AND ENZYME
INHIBITOR Amoxicilin a enzymový inhibitor J01CR03 TICARCILLIN AND ENZYME
INHIBITOR Tikarcilin a enzymový ihibitor J01CR04 SULTAMICILLIN Sultamicilin
J01CR05 PIPERACILLIN AND ENZYME
INHIBITOR Piperacilin a enzymový inhibitor J01CR50 COMBINATIONS OF
PENICILLINS Kombinace penicilinů J01D OTHER BETA-LACTAM
ANTIBACTERIALS Jiná beta-laktamová antibiotika
J01DB FIRST-GENERATION
CEPHALOSPORINS Cefalosporiny I. generace
J01DB01 CEFALEXIN Cefalexin
J01DB02 CEFALORIDINE Cefaloridin
J01DB03 CEFALOTIN Cefalotin
J01DB04 CEFAZOLIN Cefazolin
J01DB05 CEFADROXIL Cefadroxil
J01DB06 CEFAZEDONE Cefazedon
J01DB07 CEFATRIZINE Cefatrizin
J01DB08 CEFAPIRIN Cefapirin
J01DB09 CEFRADINE Cefradin
J01DB10 CEFACETRILE Cefacetril J01DB11 CEFROXADINE Cefroxadin
J01DB12 CEFTEZOLE Ceftezol
J01DC SECOND-GENERATION
CEPHALOSPORINS Cefalosporiny II. generace
J01DC01 CEFOXITIN Cefoxitin
J01DC02 CEFUROXIME Cefuroxim
J01DC03 CEFAMANDOLE Cefamandol
J01DC04 CEFACLOR Cefaklor
J01DC05 CEFOTETAN Cefotetan
J01DC06 CEFONICIDE Cefonicid
J01DC07 CEFOTIAM Cefotiam
J01DC08 LORACARBEF Lorakarbef J01DC09 CEFMETAZOLE Cefmetazol
J01DC10 CEFPROZIL Cefprozil
J01DC11 CEFORANIDE Ceforanid
J01DD THIRD-GENERATION
CEPHALOSPORINS Cefalosporiny III. generace
J01DD01 CEFOTAXIME Cefotaxim
J01DD02 CEFTAZIDIME Ceftazidim J01DD03 CEFSULODIN Cefsulodin J01DD04 CEFTRIAXONE Ceftriaxon
J01DD05 CEFMENOXIME Cefmenoxim
J01DD06 LATAMOXEF Latamoxef
J01DD07 CEFTIZOXIME Ceftizoxim
J01DD08 CEFIXIME Cefixim
J01DD09 CEFODIZIME Cefodizim
J01DD10 CEFETAMET Cefetamet
J01DD11 CEFPIRAMIDE Cefpiramid J01DD12 CEFOPERAZONE Cefoperazon J01DD13 CEFPODOXIME Cefpodoxim J01DD14 CEFTIBUTEN Ceftibuten
J01DD15 CEFDINIR Cefdinir
J01DD16 CEFDITOREN Cefditoren J01DD54 CEFTRIAXONE,
COMBINATIONS Ceftriaxon, kombinace J01DD62 CEFOPERAZONE, COMBINATIONS Cefoperazon, kombinace
J01DE FOURTH-GENERATION
CEPHALOSPORINS Cefalosporiny IV. generace
J01DE01 CEFEPIME Cefepim
J01DE02 CEFPIROME Cefpirom
J01DF MONOBACTAMS Monobaktamy
J01DF01 AZTREONAM Aztreonam
J01DH CARBAPENEMS Karbapenemy
J01DH02 MEROPENEM Meropenem
J01DH03 ERTAPENEM Ertapenem
J01DH51 IMIPENEM AND ENZYME
INHIBITOR Imipenem a enzymový inhibitor J01E SULFONAMIDES AND
TRIMETHOPRIM Sulfonamidy a trimethoprim J01EA TRIMETHOPRIM AND
DERIVATIVES Trimethoprim a deriváty J01EA01 TRIMETHOPRIM Trimethoprim
J01EA02 BRODIMOPRIM Brodimoprim J01EB SHORT-ACTING
SULFONAMIDES Sulfonamidy krátkodobě působící J01EB01 SULFAISODIMIDINE Sulfisomidin
J01EB02 SULFAMETHIZOLE Sulfamethizol J01EB03 SULFADIMIDINE Sulfadimidin J01EB04 SULFAPYRIDINE Sulfapyridin J01EB05 SULFAFURAZOLE Sulfafurazol J01EB06 SULFANILAMIDE Sulfanilamid J01EB07 SULFATHIAZOLE Sulfathiazol J01EB08 SULFATHIOUREA Sulfathiomočovina
J01EB20 COMBINATIONS Sulfonamidy krátkodobě působící, kombinace J01EC INTERMEDIATE-ACTING
SULFONAMIDES Sulfonamidy střednědobě působící J01EC01 SULFAMETHOXAZOLE Sulfamethoxazol
J01EC02 SULFADIAZINE Sulfadiazin J01EC03 SULFAMOXOLE Sulfamoxol
J01EC20 COMBINATIONS Sulfonamidy střednědobě působící, kombinace J01ED LONG-ACTING SULFONAMIDES Sulfonamidy dlouhodobě působící
J01ED01 SULFADIMETHOXINE Sulfadimethoxin
J01ED02 SULFALENE Sulfalen
J01ED03 SULFAMETOMIDINE Sulfametomidin J01ED04 SULFAMETOXYDIAZINE Sulfametoxydiazin J01ED05 SULFAMETHOXYPYRIDAZINE Sulfamethoxypyridazin J01ED06 SULFAPERIN Sulfaperin
J01ED07 SULFAMERAZINE Sulfamerazin J01ED08 SULFAPHENAZOLE Sulfafenazol J01ED09 SULFAMAZONE Sulfamazon
J01ED20 COMBINATIONS Sulfonamidy dlouhodobě působící, kombinace J01EE COMBINATIONS OF
SULFONAMIDES AND
TRIMETHOPRIM, INCL. Kombinace sulfonamidů a trimethoprimu, včetně derivátů J01EE01 SULFAMETHOXAZOLE AND
TRIMETHOPRIM Sulfamethoxazol a trimethoprim
J01EE02 SULFADIAZINE AND
TRIMETHOPRIM Sulfadiazin a trimethoprim J01EE03 SULFAMETROLE AND
TRIMETHOPRIM Sulfametrol a trimethoprim J01EE04 SULFAMOXOLE AND
TRIMETHOPRIM Sulfamoxol a trimethoprim J01EE05 SULFADIMIDINE AND
TRIMETHOPRIM Sulfadimidin a trimethoprim J01EE06 SULFADIAZINE AND
TETROXOPRIM Co-tetroxazin (sulfadiazin a tetroxoprim) J01EE07 SULFAMERAZINE AND
TRIMETHOPRIM Sulfamerazin a trimethoprim J01F MACROLIDES, LINCOSAMIDES
AND STREPTOGRAMINS Makrolidy, linkosamidy a streptograminy
J01FA MACROLIDES Makrolidy
J01FA01 ERYTHROMYCIN Erythromycin J01FA02 SPIRAMYCIN Spiramycin J01FA03 MIDECAMYCIN Midekamycin J01FA05 OLEANDOMYCIN Oleandomycin J01FA06 ROXITHROMYCIN Roxithromycin
J01FA07 JOSAMYCIN Josamycin
J01FA08 TROLEANDOMYCIN Troleandomycin J01FA09 CLARITHROMYCIN Klarithromycin J01FA10 AZITHROMYCIN Azithromycin
J01FA11 MIOCAMYCIN Miokamycin
J01FA12 ROKITAMYCIN Rokitamycin J01FA13 DIRITHROMYCIN Dirithromycin J01FA14 FLURITHROMYCIN Flurithromycin J01FA15 TELITHROMYCIN Telithromycin
J01FF LINCOSAMIDES Linkosamidy
J01FF01 CLINDAMYCIN Klindamycin
J01FF02 LINCOMYCIN Linkomycin
J01FG STREPTOGRAMINS Streptograminy J01FG01 PRISTINAMYCIN Pristinamycin
J01FG02 QUINUPRISTIN/DALFOPRISTIN Quinupristin/dalfopristin J01G AMINOGLYCOSIDE
ANTIBACTERIALS Aminoglykosidová antibiotika J01GA STREPTOMYCINS Streptomyciny
J01GA01 STREPTOMYCIN Streptomycin J01GA02 STREPTODUOCIN Streptoduocin J01GB OTHER AMINOGLYCOSIDES Jiné aminoglykosidy
J01GB01 TOBRAMYCIN Tobramycin
J01GB03 GENTAMICIN Gentamicin
J01GB04 KANAMYCIN Kanamycin
J01GB05 NEOMYCIN Neomycin
J01GB06 AMIKACIN Amikacin
J01GB07 NETILMICIN Netilmicin
J01GB08 SISOMICIN Sisomicin
J01GB09 DIBEKACIN Dibekacin
J01GB10 RIBOSTAMYCIN Ribostamycin
J01GB11 ISEPAMICIN Isepamicin
J01M QUINOLONE ANTIBACTERIALS Chinolonová antibakteriální léčiva J01MA FLUOROQUINOLONES Fluorochinolony
J01MA01 OFLOXACIN Ofloxacin
J01MA02 CIPROFLOXACIN Ciprofloxacin J01MA03 PEFLOXACIN Pefloxacin
J01MA04 ENOXACIN Enoxacin
J01MA05 TEMAFLOXACIN Temafloxacin J01MA06 NORFLOXACIN Norfloxacin J01MA07 LOMEFLOXACIN Lomefloxacin J01MA08 FLEROXACIN Fleroxacin J01MA09 SPARFLOXACIN Sparfloxacin J01MA10 RUFLOXACIN Rufloxacin J01MA11 GREPAFLOXACIN Grepafloxacin J01MA12 LEVOFLOXACIN Levofloxacin J01MA13 TROVAFLOXACIN Trovafloxacin J01MA14 MOXIFLOXACIN Moxifloxacin J01MA15 GEMIFLOXACIN Gemifloxacin J01MA16 GATIFLOXACIN Gatifloxacin J01MA17 PRULIFLOXACIN Prulifloxacin J01MA18 PAZUFLOXACIN Pazufloxacin J01MA19 GARENOXACIN Garenoxacin J01MB OTHER QUINOLONES Jiné chinolony
J01MB01 ROSOXACIN Rosoxacin
J01MB02 NALIDIXIC ACID Kyselina nalidixová J01MB03 PIROMIDIC ACID Kyselina piromidová J01MB04 PIPEMIDIC ACID Kyselina pipemidová J01MB05 OXOLINIC ACID Kyselina oxolinová
J01MB06 CINOXACIN Cinoxacin
J01MB07 FLUMEQUINE Flumekvin
J01R COMBINATIONS OF
ANTIBACTERIALS Kombinace antibakteriálních léčiv J01RA COMBINATIONS OF
ANTIBACTERIALS Kombinace antibakteriálních léčiv J01RA01 PENICILLINS, COMBINATIONS
WITH OTHER
ANTIBACTERIALS Peniciliny, kombinace s jinými antibakteriálními léčivy J01RA02 SULFONAMIDES,
COMBINATIONS WITH OTHER
ANTIBACTERIALS Sulfonamidy, komb.s jinými antibakt.léčivy (kromě trimethoprimu) J01RA03 CEFUROXIME, COMBINATIONS
WITH OTHER
ANTIBACTERIALS Cefuroxim, kombinace s jinými antibakteriálními léčivy J01RA04 SPIRAMYCIN, COMBINATIONS
WITH OTHER
ANTIBACTERIALS Spiramycin, kombinace s jinými antibakteriálními léčivy J01X OTHER ANTIBACTERIALS Jiná antibakteriální léčiva
J01XA GLYCOPEPTIDE
ANTIBACTERIALS Glykopeptidová antibiotika
J01XA01 VANCOMYCIN Vankomycin
J01XA02 TEICOPLANIN Teikoplanin
J01XB POLYMYXINS Polymyxiny
J01XB01 COLISTIN Kolistin
J01XB01 COLISTIN Kolistin