一种伊马替尼谷浓度预测方法技术

本发明专利技术涉及适用于预测目的的医疗保健信息数据处理技术领域，公开一种伊马替尼谷浓度预测方法

【技术实现步骤摘要】
一种伊马替尼谷浓度预测方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及适用于预测目的的医疗保健信息数据处理
，尤其涉及一种伊马替尼谷浓度预测方法
、
系统
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]伊马替尼是一种口服
BCR
‑
ABL 1 蛋白酪氨酸激酶抑制剂，通过切断异常的酪氨酸激酶信号传导阻止细胞的增殖和肿瘤的形成
。
由于伊马替尼具有较高的细胞遗传学和分子反应率
、
更好的无进展生存期和总生存期，因此被推荐为治疗慢性粒细胞白血病
(CML)
的一线用药选择之一
。
研究报道称伊马替尼的体内暴露和临床结局之间紧密相关，并具有显著的个体差异，临床中使用伊马替尼稳态血浆谷浓度代表其药物体内暴露
。
为实现临床个体化用药，需要实施治疗药物监测（
TDM
）并进一步确定造成伊马替尼稳态血浆谷浓度个体差异的临床影响因素
。
[0003]机器学习作为人工智能的一个分支学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种伊马替尼谷浓度预测模型的构建方法，其特征在于，包括：根据目标人群的历史数据，得到训练集和测试集，其中，目标人群为已接受伊马替尼治疗的患者，训练集和测试集分别包括若干患者的临床数据和对应的实际伊马替尼谷浓度；根据训练集，分别通过不同算法训练得到若干个候选伊马替尼谷浓度预测模型，其中，算法包括以下至少两种：线性回归算法
、
最小绝对值收敛和选择算子算法
、
岭回归算法
、
支持向量回归算法
、
随机森林算法
、
高效梯度提升决策树算法；根据测试集，得到每个候选伊马替尼谷浓度预测模型的伊马替尼谷浓度预测结果；根据伊马替尼谷浓度预测结果，得到每个候选伊马替尼谷浓度预测模型的评分，并选取评分最优的候选伊马替尼谷浓度预测模型作为最优伊马替尼谷浓度预测模型
。2.
根据权利要求1所述的伊马替尼谷浓度预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据目标人群的历史数据，得到训练集和测试集，包括：获取目标人群的历史数据；对目标人群的历史数据进行筛选，其中，历史数据被采用的目标人群条件为：目标人群已服用伊马替尼一个月以上，使得实际伊马替尼谷浓度达到稳态，且其实际伊马替尼谷浓度是在下一次给药前
0~2
小时通过采静脉血得到的，历史数据被排除的目标人群条件包括：目标人群为孕妇
、
目标人群具有伴发癌症
、
目标人群合并使用已知对伊马替尼药代动力学有影响的药物
、
目标人群缺失临床数据
、
目标人群采静脉血时有腹泻反应
、
或目标人群的实际伊马替尼谷浓度未达到定量下限；根据筛选后的目标人群的历史数据，以7：3的比例，得到训练集和测试集
。3.
根据权利要求2所述的伊马替尼谷浓度预测模型的构建方法，其特征在于，临床数据包括人口学数据
、
生理数据以及基因数据，其中，人口学数据包括以下一个或多个：年龄
、
性别
、
身高
、
体重
、
体重指数，生理数据包括以下一个或多个：每日排便次数
、
伊马替尼的给药方案
、
采静脉血时距离上次服药的时间
、
实际伊马替尼谷浓度
、
白细胞计数
、
淋巴细胞绝对数
、
单核细胞绝对数
、
中性粒细胞绝对值
、
血红蛋白含量
、
血小板计数
、
丙氨酸氨基转移酶
、
天门冬氨酸氨基转移酶
、
白蛋白
、
尿素
、
总胆红素
、
直接胆红素
、<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘博宇，黄琳，陶依然，邵千航，江倩，封宇飞，张晓红，
申请(专利权)人：北京大学人民医院，
类型：发明
国别省市：