利用GA-BP神经网络预测新疆癫痫患儿拉莫三嗪血药浓度

摘要：

目的 构建拉莫三嗪血药浓度的遗传-反向genetic algorithm back propagation,GA-BP神经网络预测模型,初步为需要调整拉莫三嗪使用剂量或不能进行拉莫三嗪血药浓度监测的患儿提供浓度预测,可以根据个体化情况在临床中有效地制定给药方案.方法 收集自治区人民医院2015年10月-2021年4月就诊的规律服用拉莫三嗪15d以上癫痫患者病例总计201例.收集相关数据,构建GA-BP神经网络模型预测拉莫三嗪血药浓度.结果 32个样本的预测结果与实际浓度相比,平均预测误差(mean prediction error,MPE)为 0.17％,平均绝对误差(mean absolute prediction error,MAE)为 1.26％,32 个预测误差(prediction error,PE)均小于10％,小于15％的概率为100％,血药浓度预测值与实测值之间的相关系数为0.9995,预测结果较理想.结论 反向传播神经网络可用于预测新疆癫痫患儿拉莫三嗪血药浓度,有待应用于临床,辅助个体化给药.

关键词：GA-BP神经网络、拉莫三嗪、血药浓度

所属期刊栏目：52

分类号：R971.6(药品)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金2016D01C097

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：847-851