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目的:建立人工神经网络用于估算他克莫司血药浓度.方法:收集26例肝移植患者口服他克莫司的94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)与平均绝对预测误差( MAE)分别为(-0.11±2.81) ng/mL和(2.14±1.72) ng/mL,78.6%血药浓度数据绝对预测误差≤3.0 ng/mL.多元线性回归 MPE与 MAE分别为(0.56±2.70) ng/mL和(2.15±1.63) ng/mL,9例次(9/14,64.3%)绝对预测误差≤3.0 ng/mL.人工神经网络准确性及精密度优于多元线性回归.结论:人工神经网络预测可用于预测他克莫司血药浓度,指导个体化给药.

作者:韦炳华;叶毅芳;罗美娟;洪晓丹;李碧虹;容颖慈;任斌

来源:中国临床药理学与治疗学 2012 年 17卷 7期

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作者:
韦炳华;叶毅芳;罗美娟;洪晓丹;李碧虹;容颖慈;任斌
来源:
中国临床药理学与治疗学 2012 年 17卷 7期
标签:
他克莫司 肝移植 人工神经网络
目的:建立人工神经网络用于估算他克莫司血药浓度.方法:收集26例肝移植患者口服他克莫司的94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)与平均绝对预测误差( MAE)分别为(-0.11±2.81) ng/mL和(2.14±1.72) ng/mL,78.6%血药浓度数据绝对预测误差≤3.0 ng/mL.多元线性回归 MPE与 MAE分别为(0.56±2.70) ng/mL和(2.15±1.63) ng/mL,9例次(9/14,64.3%)绝对预测误差≤3.0 ng/mL.人工神经网络准确性及精密度优于多元线性回归.结论:人工神经网络预测可用于预测他克莫司血药浓度,指导个体化给药.