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申请/专利权人：安徽皖仪科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种精确用药指导系统的血药浓度预测方法，所述方法包括：获取待预测患者的临床数据；对获取到的患者数据进行预处理和特征筛选；使用处理后的数据集分别训练多元线性回归、支持向量机和XGBoost等6个血药浓度预测的机器学习模型；计算每个模型在数据集上的绝对误差，使用各个模型的绝对误差代替血药浓度作为新样本标签训练神经网络模型，该模型用于评估各个血药浓度模型的预测效果；获取模型集成的动态权值，基于多模型集成策略，获得血药浓度预测结果。本发明为患者提供个性化的血药浓度预测方法，设计了动态权值的集成策略，相较于单一模型的预测，准确性更高，鲁棒性更好。
主权项：1.一种精确用药指导系统的血药浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤，精确用药指导系统的数据采集模块获取临床数据信息，所述临床数据信息包括实际血药浓度；精确用药指导系统的数据预处理模块对获取的临床数据信息进行预处理及特征筛选，形成样本数据及数据集；使用所述样本数据分别训练精确用药指导系统的若干学习模型，获得若干血药浓度预测模型；将若干所述血药浓度预测模型分别在数据集中进行一遍推理，获得若干血药浓度预测模型在数据集中的预测血药浓度，并获取预测血药浓度度与实际血药浓度的差值的绝对误差AE，其中， ；将所述数据集作为输入值，将绝对误差AE作为标签，采用误差方向传播的方式分别训练各个血药浓度预测模型的神经网络；各个血药浓度预测模型分别通过训练后的神经网络获得各个血药浓度预测模型的绝对误差评估结果，精确用药指导系统的模型集成模块根据各个血药浓度预测模型的绝对误差评估结果获取精确用药指导系统的模型集成权重，并根据模型集成权重获得血药浓度预测结果；模型集成权重通过下式获取： ， 表示各个血药浓度预测模型的绝对误差的平均值，表示模型集成权重；所述血药浓度预测结果通过下式获取： ，其中，为血药浓度最终的预测结果，为各个模型的预测血药浓度的平均值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽皖仪科技股份有限公司 一种精确用药指导系统的血药浓度预测方法
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