【摘 要】
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目的:近年来麻醉药物在临床上的联合应用越来越普遍,为了能给临床给药提供更有效的指导,麻醉药物相互作用及其药效学的研究也越来越深入。目前的研究中多采用响应曲面模型对麻醉药物药效学的相互作用进行分析,但不同的响应曲面模型针对不同的药物及药效有不同的效果,在临床实际应用的过程中可能会造成许多不便。本研究将使用机器学习的方法对麻醉药物的联合药效进行建立模型,为今后机器学习在麻醉药效学上的研究提供一定的理论
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目的:近年来麻醉药物在临床上的联合应用越来越普遍,为了能给临床给药提供更有效的指导,麻醉药物相互作用及其药效学的研究也越来越深入。目前的研究中多采用响应曲面模型对麻醉药物药效学的相互作用进行分析,但不同的响应曲面模型针对不同的药物及药效有不同的效果,在临床实际应用的过程中可能会造成许多不便。本研究将使用机器学习的方法对麻醉药物的联合药效进行建立模型,为今后机器学习在麻醉药效学上的研究提供一定的理论基础,还能够为麻醉医师的临床给药提供更有效、更合理的指导。研究方法:本文将之前研究得到的对丙泊酚及瑞芬太尼在食道置入仪器过程中涉及到的四种药效（LREI、IVD、LREIR和RC）分别对应的最优的响应曲面模型使用bagging方法袋外验证和留一法交叉验证进行了验证,并将其结果分别与本文所用到的bagging方法（以BP神经网络、支持向量机、决策树、K最近邻、朴素贝叶斯和Ada Boost作为基学习器）和留一法交叉验证（包括BP神经网络、支持向量机、随机森林、K最近邻、朴素贝叶斯、Ada Boost、超级学习者）的结果进行比较。结果:Bagging方法的袋外验证结果:对于LREI药效,reduce Greco模型和以SVM为基学习器的bagging方法验证集的AUC分别为0.8797、0.868,准确度分别为0.8185和0.8092,二者在预测LREI发生概率的能力上没有显示出任何显著性差异;对于IVD药效,Minto模型和以SVM为基学习器的bagging方法验证集的AUC分别为0.8777、0.8763,准确度分别为0.796和0.7925,二者在预测IVD发生概率的能力上没有显示出任何显著性差异;对于LREIR药效,Minto模型和以SVM为基学习器的bagging方法验证集的AUC分别为0.8646和0.8659,准确度分别为0.7809和0.7911,二者在预测LREIR发生概率的能力上没有显示出任何显著性差异;对于RC药效,reduce Greco模型和以SVM为基学习器的bagging方法验证集的AUC分别为0.8731,和0.8697,准确度分别为0.7898和0.7705,二者在预测RC发生概率的能力上没有显示出任何显著性差异。留一法交叉验证的结果与bagging方法袋外验证的结果类似。结论:通过研究结果表明,对于四种药效建模,无论是以支持向量机为基学习器的bagging建模方法还是以支持向量机为基础的交叉验证建模方法,较之前的最优的响应曲面模型在AUC和准确度上都没有显著性差异。对于五种响应曲面模型及文中提出的各种机器学习模型,从模型的泛化性能、预测准确度和预测误差角度来看,使用SVM建立的各种药效（LREI、IVD、LREIR和RC）模型都具有相对稳定的优良性能,具有普适性,即对于各种药效建模,都可优先考虑使用SVM方法进行建模。
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