基于遗传规划与进化策略的华法林剂量预测模型
张宇祯1
陶砚蕴2
谢诚3
薛领3
张其银1
蒋彬1
1.苏州大学附属第一医院心血管内科,苏州,2150062.苏州大学 智能结构与系统研究所,苏州,2151313.苏州大学附属第一医院药学部,苏州,215006
摘要：提出一种基于遗传规划(genetic programming,GP)和进化策略(evolution strategy,ES)的学习方法,命名为遗传规划-进化策略(GPES),建立更准确的华法林剂量预测模型.纳入247例汉族患者. GP进化复杂特征提取,ES进化模型系数,组成模型,得出预测的华法林维持剂量,与线性回归模型、国际华法林药物基因组学联合会模型,及三种机器学习方法相比较. GPES的均方误差(MSE) (1.68×10 -2)和预测值在真实值±20%范围内的比例(20%-p)(53.33%)表现最优;其平方相关系数(R2)(69.45%)为次优;GPES在上述3个指标在测试集与训练集中的差值δMSE(0.43×10 -2)和 δ20%-p(0.92%)的绝对值最小,δR2 (-10.64%)的绝对值为次小. GPES总体表现最优.因此,本研究方法GPES提高了华法林剂量预测模型的趋势相关性、精度、可用性与泛化性.
关键词：华法林精准医疗剂量预测模型机器学习进化算法
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(81700298)基础研究项目(SYS201736)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 182-186,194 )
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