利用机器学习预测肾移植患者他克莫司暴露量
机器学习
2022-05-18 v1 人工智能
定量方法
摘要
他克莫司是全球大多数移植中心在实体器官移植后使用的基石免疫抑制药物之一。为避免移植器官排斥或严重副作用，对他克莫司进行治疗药物监测是必要的。然而，即使对于经验丰富的临床医生来说，为特定患者找到合适的剂量也具有挑战性。因此，一个能够准确估计药物暴露量以进行个体化剂量调整的工具将具有很高的临床价值。在这项工作中，我们提出了一种利用机器学习来估计肾移植受者他克莫司暴露量的新技术。我们的模型所达到的预测误差与已建立的群体药代动力学模型处于同一水平，但开发速度更快，且所需的药物药代动力学特性知识更少。
引用
@article{arxiv.2205.07858,
title = {Predicting tacrolimus exposure in kidney transplanted patients using machine learning},
author = {Andrea M. Storås and Anders Åsberg and Pål Halvorsen and Michael A. Riegler and Inga Strümke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07858},
year = {2022}
}