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GA-BP神经网络、多元线性回归预测新疆癫痫患儿拉莫三嗪血药浓度

DOI：

中文关键词: 遗传算法-反向传播神经网络多元线性回归拉莫三嗪血药浓度预测

英文关键词:

基金项目:

作者	单位
杨泽萍;马雪;李红健;赵婷;王婷婷;冯杰;于鲁海	1. 石河子大学药学院2. 新疆维吾尔自治区人民医院药学部

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中文摘要:

摘要：目的:建立遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络模型、多元线性回归模型预测新疆癫痫患儿拉莫三嗪血药浓度。方法:回顾性收集自治区人民医院2015年8月～2021年10月份就诊的296例癫痫患儿口服拉莫三嗪的稳态血药浓度以及临床资料，建立GA-BP人工神经网络模型、多元线性回归模型预测拉莫三嗪血药浓度，比较两种方法对拉莫三嗪血药浓度的预测能力。结果:多元线性回归分析结果显示影响拉莫三嗪血药浓度的因素有民族、合并用药、给药剂量、疗效以及部分生化指标（P＜0.05）;GA-BP神经网络模型对60个验证组浓度预测误差均小于10%,误差小于15%的比率是100.00%,平均预测误差（MPE）为0.000 72%,平均绝对误差（MAE）为0.45%,血药浓度预测值与实测值之间的相关系数r=0.999 8,预测结果较理想。多元线性回归模型60个浓度预测误差小于15%的比率是20.00%,MPE为2.54%,MAE为4.74%,血药浓度的预测值与实测值之间的相关系数r=0.225 2,预测结果较差。结论:与多元线性预测模型相比，GA-BP神经网络预测模型根据患者临床资料可较好的预测新疆癫痫患儿拉莫三嗪血药浓度。

英文摘要:

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