基于人工智能GPGA的华法林剂量预测模型

作者：张宇祯; 张其银; 曾现生; 王振; 蒋文平; ...生物医学工程学华法林精准医疗剂量预测模型人工智能演化算法

摘要：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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