应用人工神经网络法预测地高辛血药浓度

• 作者: 夏宗玲 陈荣
• 来源期刊: 中国药房
• 学科: 医学
• 关键词: 人工神经网络 地高辛 血药浓度 非线性混合效应模型
• 年，卷（期）: 2011,（42）
• 所属期刊栏目: 临床药学
• 页码范围: 3970-3972
• 页数: 3页
• 分类号: R969.1
• 语种: 中文

摘要

目的:探讨应用人工神经网络(ANN)预测地高辛血药浓度的效果和特点.方法:回顾性收集我院2008年3月-2010年3月长期口服地高辛患者的临床资料,其中84例为建模数据集,10例为验证数据集.采用反向传播人工神经网络( BPANN)法预测地高辛血药浓度,并与非线性混合效应模型(NONMEM)法预测结果进行比较,计算影响血药浓度各因素的平均影响值(MIV)并排序.结果:NONMEM和ANN法预测地高辛浓度值与测定值的相关性分别为0.851及0.946,各因素中患者血清肌酐、体重、年龄较其他因素MIV大.结论:ANN法可较好地处理各因素间复杂的关系,为血药浓度预测提供了一条有效思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈荣		13	53	3.0	7.0
2	夏宗玲		6	4	1.0	2.0