【摘 要】
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基于人工神经网络的华法林药物剂量预测模型利用神经网络对于非线性函数的拟合能力,对华法林服用者的数据进行训练,以此建立的模型能够为服用华法林进行抗凝治疗的患者预测起始或维持剂量,有助于减少服药者抗凝不足造成栓塞或抗凝过度导致出血的风险。根据近年神经网络华法林药物剂量预测模型的研究进展进行归纳评述,并对神经网络及人工智能用于医疗的前景进行展望。
【基金项目】
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上海市杨浦区医学重点学科基金(YP19ZB03);
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基于人工神经网络的华法林药物剂量预测模型利用神经网络对于非线性函数的拟合能力,对华法林服用者的数据进行训练,以此建立的模型能够为服用华法林进行抗凝治疗的患者预测起始或维持剂量,有助于减少服药者抗凝不足造成栓塞或抗凝过度导致出血的风险。根据近年神经网络华法林药物剂量预测模型的研究进展进行归纳评述,并对神经网络及人工智能用于医疗的前景进行展望。
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