使用人工神经网络建模镰状细胞贫血患者对羟基脲的反应
定量方法
2019-12-03 v1 机器学习
机器学习
摘要
羟基脲（HU）已被证明可有效缓解镰状细胞贫血病的症状。虽然 HU 能减轻部分患者的镰状细胞贫血相关并发症，但其他患者并未从此药获益，且因其也是一种化疗药物而经历有害效应。因此，对于负责诊治的医师而言，应将 HU 的给药视为可行方案的对象是谁，是主要问题。我们通过开发可预测患者对 HU 反应的建模技术来解决此问题，从而使无反应患者免于承受 HU 对 122 名患者血液样本中可获取的 22 项参数数值的不必要影响。利用该数据，我们开发了深度人工神经网络模型，能以 92.6% 的准确率预测受试者接受 HU 治疗后的最终 HbF 值。我们当前的研究聚焦于提前 30 天预测患者的 HbF 反应。
引用
@article{arxiv.1911.10978,
title = {Modelling of Sickle Cell Anemia Patients Response to Hydroxyurea using Artificial Neural Networks},
author = {Brendan E. Odigwe and Jesuloluwa S. Eyitayo and Celestine I. Odigwe and Homayoun Valafar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.10978},
year = {2019}
}
备注
7 Pages, 9 figures, Int'l Conf. Health Informatics and Medical Systems | HIMS'19 |, Las Vegas, NV, July 2019