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人工神经网络模型在肾移植患者西罗莫司个体化给药中的应用

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目的:建立人工神经网络用于估算西罗莫司血药浓度.方法:收集56例肾移植患者口服西罗莫司的182份全血浓度数据,采用遗传算法配合动量法优化网络参数,建立人工神经网络.结果:人工神经网络平均预测误差(MPE)与平均绝对误差(MAE)分别为0.31±1.14 ng·mL-1和0.89±0.77 ng·mL-1,88.9％血药浓度数据绝对预测误差≤2.0 ng·mL-1.人工神经网络准确性及精密度优于多元线性回归及非线性混合效应模型.结论:人工神经网络可用于预测西罗莫司血药浓度,指导个体化给药.

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来源
《2013年广东省药师周大会》|2013年|272-279|共8页
会议地点广州
作者
TANG Lei; 唐蕾; FU Xiao-hua; 傅晓华; LUO Mei-juan; 罗美娟; MU Jing; 牟静; LIAO Li-wen; 廖丽文; HE Cai-ting; 何彩婷; REN Bin; 任斌;
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作者单位

广东省药学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类肾脏手术;免疫增强剂、免疫抑制剂;
关键词
肾移植; 西罗莫司; 血药浓度; 人工神经网络;

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