一种基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法技术

本发明专利技术公开一种基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法，其包括步骤：根据收集的数据集构建贝叶斯分位数回归方法下的部分线性模型，获取与病情转归密切相关的临床指标；根据所述数据集构建有限混合框架下的层次变点模型；对所述有限混合框架下的层次变点模型进行后验模拟，得到观测数据的联合后验分布。本发明专利技术建立起以CD4细胞计数为响应变量的层次变点有限混合模型，可合理描述治疗后不同个体间CD4细胞均值轨迹所呈现出的“异质性”，并进一步探寻药物疗效与时间之间的关系；基于上述模型，可开发适合于不同个体的抗HIV病毒治疗的干预治疗方案，开展临床诊疗方案成本效果评价模型研究。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法
本专利技术涉及HIV抗病毒数据分析应用领域，特别涉及一种基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法。
技术介绍
目前，艾滋病流行已成为影响人类社会发展和经济发展最重要的难题之一。艾滋病即获得性免疫缺陷综合征(acquiredimmunodeficiencysyndrome，AIDS)，是由人类免疫缺陷病毒(humanimmunodeficiencyvirus，HIV)引起的一种严重传染病。病毒特异性地侵犯CD4淋巴细胞(简称CD4细胞)，造成机体细胞免疫功能受损。临床上初始表现为无症状病毒感染，继而发展为持续性全身淋巴结肿大综合征和艾滋病相关综合征，最后并发各种严重机会性感染和恶性肿瘤，病死率极高。深圳市作为国内最早实行改革开放的城市，毗邻香港，发展迅速，流动人口多。在2000年以前，深圳市HIV/AIDS人群以流动人口和暂住人口占绝大多数，系处于性活跃年龄的弱势群体，传播途径以静脉注射毒品和性传播为主，但自2002年以后，在术前病人、高校学生、孕产妇等一般人群中也有发现感染者并呈明显上升趋势本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法，其特征在于，包括步骤：/n按照ID号搜集整理HIV感染者抗病毒临床数据，形成数据集；/n根据所述数据集构建贝叶斯分位数回归方法下的部分线性模型，获取与病情转归密切相关的临床指标；/n根据所述数据集构建有限混合框架下的层次变点模型；/n对所述有限混合框架下的层次变点模型进行后验模拟，得到观测数据的联合后验分布。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法，其特征在于，包括步骤：
按照ID号搜集整理HIV感染者抗病毒临床数据，形成数据集；
根据所述数据集构建贝叶斯分位数回归方法下的部分线性模型，获取与病情转归密切相关的临床指标；
根据所述数据集构建有限混合框架下的层次变点模型；
对所述有限混合框架下的层次变点模型进行后验模拟，得到观测数据的联合后验分布。


2.根据权利要求1所述基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法，其特征在于，所述数据集包括CD4细胞计数、HIV病毒载量、用药方案、用药时间、年龄、性别、所在地。


3.根据权利要求1所述基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法，其特征在于，所述贝叶斯分位数回归方法下的部分线性模型定义如下所示：



其中，为添加的潜在连续变量，δ为不同分位数水平下的门限阀值，β为线性部分的回归系数，f为未知的光滑函数，εi为正态随机误差项，ALD(0,σ,τ)表示位置参数是0、精度参数为σ，偏度参数为τ的偏斜拉普拉斯分布。


4.根据权利要求3所述基于贝叶斯模型的HIV抗病毒统计分析方法，其特征在于，所述贝叶斯分位数回归方法下的部分线性模型中的基函数的回归系数:其中，αj为样条中线性部分的回归系数，Bj0(xij)为样条中线性部分所对应的基函数，βjk为样条中非线性部分的回归系数，Bjk(xij)为样条中非线性部分所对应的基函数。


5.根据权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋学军，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44