科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
目的 基于深度Q网络模型推荐伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫患儿抗癫痫发作治疗药物左乙拉西坦的口服剂量，辅助医师制定精准的个性化用药方案。方法 收集整理2016年1月1日—2021年4月29日重庆医科大学附属儿童医院245例伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫患儿的随访数据，利用深度强化学习技术，构建一个基于深度Q网络的儿童癫痫智能用药剂量推荐模型，并将专业医师处方与算法推荐的左乙拉西坦每日用药总剂量进行比较。结果 在推荐每日用药总剂量分布上，深度Q网络推荐的分布情况跟专业医师处方大体相似且更倾向于推荐在数据集当中分布较多并且具有统计意义的用药剂量。对基于深度Q网络剂量推荐在伴中央颞区棘波的儿童良性癫痫治疗药物左乙拉西坦的用药剂量的准确性进行了比较，每日用药总剂量分类平均准确率为89.7%，分类推荐用药平均误差为0.341 3。结论 初步验证了基于深度Q网络的用药剂量推荐模型的有效性，为该算法模型推广到更多抗癫痫发作治疗药物剂量推荐中提供参考。
-
单位重庆邮电大学; 重庆医科大学附属儿童医院
