[快訊] 許智維醫師團隊,使用機器學習預測病人血清中 VPA 濃度的研究,獲 Journal of Affective Disorders 刊登!

 

 

01_JAD_HsuCW_19

 

 

文章介紹

 

許智維醫師團隊研究利用機器學習模型,從醫院的研究資料庫中,獲取了 2002 年至 2019 年的醫療記錄,建立模型去預測病人血清中 valproic acid(VPA:治療憂鬱症的常用藥物之一)的濃度。模型可以預測 VPA 濃度是否在治療有效範圍的(1–50 μg/ml 或 51–100 μg/ml),也可以估計出更精確的濃度數值(連續值預測)。

 

模型訓練是使用 5142 筆血液樣本,並在 644 筆獨立樣本上進行了測試。發現在二元分類結果方面達到了 0.80 – 0.86 的平均準確度,而在連續變數的預測準確度則介於 0.72 – 0.88 之間。

 

與較高血清 VPA 濃度相關的十大特徵包括:更高的最近一次 VPA 劑量和每日劑量、患有雙極性疾患或思覺失調症診斷、血清白蛋白、鈣離子、肌酸酐升高、血小板減少、白血球百分比較低、紅血球分布寬度變異係數百分比較低。

 

透過 12 項主要關鍵特徵(佔總特徵數的 10%)建立的簡化模型,其預測準確度與使用全部特徵的模型相近。這表示,模型如果在加上外部測試數據進行驗證,可能可以在醫院系統中,用較少參數實作。

 

許醫師團隊認為,機器學習模型是有潛力整合真實世界的數據並預測 VPA 濃度,在臨床中為減少對血清頻繁監測的需求,進而提升病人護理品質。

 

 

恭喜許醫師!

 

論文的標題要怎麼寫才能吸引審閱者的目光?如何判斷自己的論文可以投到幾分的期刊?來聽聽陳一銘醫師怎麼說。
 

 

 


 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

 

期刊介紹

 

Journal of Affective DisordersJAD)創刊於 1979 年,由 Elsevier 發行,著重於研究各種 affective disorders (depression, mania, anxiety and panic)。2022 年的 impact factor 為 6.6,在 SCIE 的 Clinical Neurology 領域為 Q1(23/212),在 Psychiatry 領域為 Q1(32/155) 期刊;在 SSCI 的 Psychiatry 領域為 Q1(25/144) 期刊。

 

 

許智維醫師與新思惟

 

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

 

本篇發表於 20160228_第十梯次課程記錄, 共享榮耀 並標籤為 , , , , , , , 。將永久鏈結加入書籤。