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機械学習を用いた従来にない薬剤投与設計アルゴリズムの構築

使用机器学习构建前所未有的药物管理设计算法

基本信息

批准号：
20K16035
负责人：
今井俊吾
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Keio University (2022)Hokkaido University (2020-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度は、協力医療機関（北海道大学病院ならびに砂川市立病院）に赴いて収集した1,380例の診療情報をもとに、VCMの至適投与量予測モデルを構築した。1,380例中822例を解析対象とし、構築データと検証データが8:2（それぞれ661例ならびに161例）になるようランダムに分割した。モデル構築データを用いた機械学習モデルは、目標血中濃度-時間曲線下面積 (AUC) 500 mg・hr/Lを達成する補正投与量を従属変数とし、年齢、推算糸球体濾過量 (eGFR)、Body Mass Index (BMI) < 18.5 kg/m2、BMI≧25 kg/m2、併用薬を独立変数として決定木分析の手法の一つであるClassification and Regression Tree algorithmを用いて構築した。AUCの算出にはPractical AUC guided TDM for vancomycin ver.1.2を用いた。構築された決定木モデル（モデル構築データ，661例を使用)は最大5回分割され、13個のサブグループに枝分かれした。モデルに組み込まれた変数はeGFR、年齢、BMI 25 kg/m2であり、各サブグループにおける推奨投与量は17.6－59.4 mg/kg/dayとなった。これら13個のサブグループに基づき、変数の組み合わせごとに推奨される投与量のノモグラムを作成した。

This year, we collaborated with a medical institution (Hokkaido University Hospital and Sunagawa Municipal Hospital) to collect diagnostic and treatment information on 1,380 cases, and to construct a VCM optimal investment and quantitative prediction system. 822 out of 1,380 cases were analyzed and analyzed, and the constructed evidence was analyzed 8: 2 (それぞれ661 cases and ならびに161 cases) になるようランダムに分した.モデルconstructed データを using いたmachine learning モデルは, target blood concentration-time curve area (AUC) 500 mg・hr/Lをachieved するcorrection dosage を従変numberとし, year-old, estimated spherical filtration amount (eGFR), Body Mass Index (BMI) < 18.5 kg/m2, BMI ≧25 kg/m2, and the classification and Regression Tree algorithm is constructed using the independent dimensional number and determination tree analysis method. AUCのCalculationにはPractical AUC guided TDM for vancomycin ver.1.2いた. The maximum of 5 times of split され and 13 のサブグループに branch branches of the されたdetermination wooden モデル (モデルconstruction データ, used in 661 cases). The recommended number of モデルににままれた変 number is GFR, age, BMI 25 kg/m2, each サブグループにおける recommended amount is 17.6-59.4 mg/kg/dayとなった.これら13 pieces of のサブグループにbased づき, 変number の合み合わせごとに奨される and put in the amount of のノモグラムを to make した.