文章介紹
對於使用鋰鹽治療精神疾病的患者，由於目前沒有任何有效的方式可以預測血中鋰濃度狀況，患者必須定期抽血確認，以調整劑量。許醫師團隊思考，是否能以大量的臨床參數，做機器學習，去建立一個可以預測血中鋰濃度的模型，於是有此研究。
研究使用了 1505 個樣本建立模型，並以 204 個獨立樣本評估準確度。預測目標有二，第一個是濃度為 0.6-1.2 mmol/L 或 0.0-0.6 mmol/L 的二分法，第二個則是以其濃度值作連續值預測。
所建立的模型，預測二分法的準確率為 0.70-0.73，預測數值的準確率為 0.68-0.75。作者辨認出其中最重要的七個特徵後，以較少的特徵重新建模，仍有 0.67-0.74 的準確度。
作者認為，機器學習所建立的模型，或許能有助於臨床決策，並降低患者的抽血頻率。值得進一步研究開發。
機器學習最適合作的主題，就是預測。尤其在臨床上，藉由預測而能減少花費、增進資源利用或避免危險者，意義尤其重大。本篇文章所示範的，就是一個很適合做機器學習的主題。
恭喜許醫師！
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Biomedicines 創刊於 2013 年，2020 年的 impact factor 為 6.081，在 Biochemistry & Molecular Biology 領域排名為 Q1(65/295) 期刊，在 Medicine, Research & Experimental 領域排名為 Q1(32/140) 期刊
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