【摘 要】
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目的提出一种基于遗传程序设计(GP)和遗传算法(GA)的人工智能算法,命名为遗传程序设计-遗传算法(GPGA),以建立更准确的华法林剂量预测模型。方法纳入100例华法林达稳态,临床
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20140293);苏州市民生科技医疗卫生应用基础研究项目(SYS201736);苏州市科协软科学研究课题(szkxkt2017-A10)
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目的提出一种基于遗传程序设计(GP)和遗传算法(GA)的人工智能算法,命名为遗传程序设计-遗传算法(GPGA),以建立更准确的华法林剂量预测模型。方法纳入100例华法林达稳态,临床信息完整,且获得CYP2C9与VKORCI基因型的汉族患者,记录其华法林稳定维持剂量(真实值)。使用GPGA算法合成并进化模型得出预测的华法林维持剂量(预测值),与本院提出的线性回归模型、目前国际公认的国际华法林药物基因组学联合会IWPC模型,及三种现有人工智能建模方法相比较。结果在各复杂度模型中,GPGA的平方相关系数(R2)、均方误差(MSE)和预测值在真实值±20%范围内的比例(20%-p)总体表现最优。GPGA得到的R2从训练集到测试集没有下降。身高和性别变量的加入并未进一步提高模型预测性能。结论 GPGA总体得到了最好的趋势相关性、精度和可用性,且泛化性强。身高和性别对华法林维持剂量无明显预测价值。
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