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  • 简介:提出一种基于遗传规划(geneticprogramming,GP)和进化策略(evolutionstrategy,ES)的学习方法,命名为遗传规划-进化策略(GPES),建立更准确的华法林剂量预测模型。纳入247例汉族患者。GP进化复杂特征提取,ES进化模型系数,组成模型,得出预测的华法林维持剂量,与线性回归模型、国际华法林药物基因组学联合会模型,及三种机器学习方法相比较。GPES的均方误差(MSE)(1.68×10^-2)和预测值在真实值±20%范围内的比例(20%-p)(53.33%)表现最优;其平方相关系数(R^2)(69.45%)为次优;GPES在上述3个指标在测试集与训练集中的差值δMSE(0.43×10^-2)和δ20%-p(0.92%)的绝对值最小,δR2(-10.64%)的绝对值为次小。GPES总体表现最优。因此,本研究方法GPES提高了华法林剂量预测模型的趋势相关性、精度、可用性与泛化性。

  • 标签: 华法林 精准医疗 剂量预测模型 机器学习 进化算法