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公开(公告)号:CN119763717A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411685692.8
申请日:2024-11-23
Applicant: 复旦大学附属金山医院(上海市金山区眼病防治所、上海市金山区核化伤害应急救治中心)
IPC: G16C20/50 , G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的成人丙戊酸(VPA)谷浓度预测模型,所述的预测模型构建方法包括以下步骤:S1、数据收集和清理:采用k‑最近邻插值来填补缺失值;S2、模型建立与验证:在衍生队列中共建立了12种算法;S3、模型解释:采用了SHAP值、SHAP汇总图、全局重要性排序图和SHAP依赖图来解释;S4、模型优化:通过特征选择对其进行了改进,使用平均绝对误差(MAE)值比较这些包含特征对模型预测性能的影响。本发明通过将九个特征(VPA日剂量、末次剂量、尿酸(UA)、血小板(PLT)、联合用药、性别、体重、白蛋白(ALB)和天冬氨酸转氨酶(AST))输入模型,可预测得到VPA的谷浓度。本发明提出的简化模型,能有效预测成人VPA谷浓度,可指导临床医生选择最佳用药方案。