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应用数学进展
Vol. 13 No. 1 (January 2024)
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基于组合模型的新型镇静药物疗效分析与预测
Analysis and Prediction of Therapeutic Effect of New Sedative Drugs Based on Combination Model
DOI:
10.12677/AAM.2024.131012
,
PDF
,
被引量
作者:
康俊达
,
汪 波
,
夏雅雯
,
万优艳
*
:江汉大学人工智能学院,湖北 武汉
关键词:
Pearson相关系数法
;
随机森林
;
XGBoost
;
集成模型
;
Mann-Whitney检验
;
SVM (支持向量机)
;
Pearson Correlation Coefficient Method
;
Random Forest
;
XGBoost
;
Ensemble Model
;
Mann-Whitney Test
;
SVM (Support Vector Machine)
摘要:
临床研究可验证科学假设、提供循证医学证据,不仅是临床诊治方法及医学学科发展的重要保证,还是新药物研究中的关键环节。本文对手术中的一种原有镇静药物与一种新型镇静药物的临床试验数据进行研究,分析新药与旧药在不良反应、生命体征及IPI数据方面的差异,建立了预测模型。
Abstract:
Clinical research can verify scientific hypotheses and provide evidence-based medical evidence, which is not only an important guarantee for the development of clinical diagnosis and treatment methods and medical disciplines, but also a key link in the research of new drugs. This article stud-ies the clinical trial data of an original sedative drug and a new sedative drug during surgery, ana-lyzes the differences in adverse reactions, vital signs, and IPI data between the new drug and the old drug, and establishes a prediction model.
文章引用:
康俊达, 汪波, 夏雅雯, 万优艳. 基于组合模型的新型镇静药物疗效分析与预测[J]. 应用数学进展, 2024, 13(1): 91-101.
https://doi.org/10.12677/AAM.2024.131012
参考文献
[1]
湖北省工业与应用数学学会. 第十五届华中杯大学生数学建模挑战赛赛题及数据[EB/OL].
http://hzbmmc.com/views/award/award-item.html?navigate=inform&id=1652637360983003137
, 2023-04-30.
[2]
任静莹, 马成满, 毕四旭, 邵喜高. 基于随机森林模型和遗传算法对抗乳腺癌药物的优化研究[J]. 鲁东大学学报(自然科学版), 2023, 39(2): 159-164.
[3]
许美贤, 郑琰, 李炎举, 吴伟豪. 基于PSO-BP神经网络与PSO-SVM的抗乳腺癌药物性质预测[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2023, 15(1): 51-65.
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