应用 GA-BP 人工神经网络预测丙戊酸钠血药浓度 |
作者:张 晨1 倪穗琴1 温预关2 黄 民3 |
单位:1. 广州市第一人民医院药学部,广东 广州 510180;2. 广州市脑科医院国家药品临床研究基地,广东 广州 510370;3. 中山大学药学院药物代谢与药动学实验室, 广东 广州 510006 |
关键词:GA-BP 人工神经网络 丙戊酸钠 血药浓度预测 |
中图分类号:R97 |
文献标志码:A |
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出版年,卷(期):页码:2014,24(1):7-10, |
收稿日期:2013 - 11 - 26 |
摘要:
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目的 利用 GA-BP 人工神经网络技术预测丙戊酸钠血药浓度。 方法 收集193 例应用丙戊酸钠患者的血药浓度监测数据及其性别、身高、体重、肝肾功能、用药情况等12 个相关指标,构建 GA-BP 人工神经网络模型,预测丙戊酸钠血药浓度。 结果 30 个病例样本的预测结果表明,与实际测定浓度相比,误差值范围为0. 61 ~ 23. 33 μg / mL,误差百分率在 ±5%的为19 例, ±5% ~ ± 10%的为3 例,±10% ~ ± 15%的为4 例, ±15% ~ 依 20%的为1 例,超过 依 20%的为3 例。 结论 应用 GA-BP 人工神经网络预测丙戊酸钠血药浓度是可行的,可将其用于丙戊酸钠个体化给药的研究。
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基金项目:
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2012 年广东省医院药学研究基金(编号:2012A13)
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作者简介:
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张 晨 ,临床药师,Tel:13427545638,E-mail:zczc0308@163. com |
通讯作者: |
参考文献:
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[1] 喻东山. 丙戊酸钠在精神科临床中的应用[ J]. 医药导报,2003,22(10):671 - 672. [2 ] BeghiE. Efficacy and tolerability of the new antiepileptic drugs: comparison of two recent guidelines[J]. Lancet N eurol,2004,3(10):618 - 621. [3] Dohnal V, Ku a K, Jun D. What are artificial neural networks and what they can do[J]. Biomed Pap Med Fac Univ Palacky Olomouc Czech Repub,2005,149(2):221 - 224. [4] 刘朝晖,黄榕波,杨泽民,等. 用径向基神经网络预测丙戊酸钠血药浓度[ J] . 科学技术与工程,2008,8(3) :753 - 756. [5] 陈明. MATLAB 神经网络原理与实例精解[M]. 北京:清华大学出版社,2013:156 - 177. [6] 吴妙莲,朱正怡,王珏. 基于反向传播神经网络的癫痫儿童血清丙戊酸浓度预测研究[ J]. 中国药学杂志,2012, 47(10):766 - 770. [7] 王军,付翠香,吴伟明,等. 基于人工神经网络的丙戊酸钠个体化给药设计[ J]. 中国临床药学杂志,2013,22(1):39 - 42. [8] 邱枫,何晓静,肇丽梅,等. 人工神经网络技术预测癫痫患儿服用丙戊酸后体内药物浓度[ J]. 中国临床药理学杂志,2012,28(2):96 - 98. [9] Jiang D. Effects of CYP2C19 and CYP2C9 genotypes on pharmacokinetic variability of valproic acid in Chinese epileptic patients: nonlinear mixed - effect modeling [ J]. Eur J Clin Pharmacol,2009,65(12):1187 - 93. [10] 张瑞麟,李忠东. 癫痫患者血浆丙戊酸钠稳态谷浓度影响因素分析[ J]. 中国医院用药评价与分析,2011,11(7):629 - 931. |
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