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亚历山大·丘尔金;斯蒂芬妮·克里斯;阿谢尔·乌齐尔;戈亚尔，阿什什;拉米·扎克;斯科特·科特勒。;奥哈德·埃齐翁;阿米尔·什洛迈;霍拉西奥·罗茨坦（Horacio G.Rotstein）。;哈雷尔·达哈里;丹尼·巴拉什

抗病毒治疗期间丙型肝炎病毒动力学数学模型的机器学习。 （英语） Zbl 1486.92107号

数学。Biosci公司。 343，文章ID 108756，8 p.（2022）.
总结：丙型肝炎病毒（HCV）动力学的数学模型为评估治疗的抗病毒效果和估计治疗结果（如治愈时间）提供了一种方法。最近，在第一次概念验证临床试验中使用了数学建模方法，实时评估了直接作用抗病毒药物（DAAs）在慢性HCV感染患者中的疗效。几项回顾性研究表明，病毒动力学的数学模型预测，大多数接受基于索福布韦和其他DAA方案治疗的患者的治愈时间不到12周。建立了这些研究的数据库，并评估了机器学习方法估计每个患者治愈时间的能力，以促进实时建模研究。收集了266名慢性HCV感染患者在DAAs下HCV动力学数学模型的研究数据。在部分数据集（“训练”集）上应用和训练不同的学习方法，以预测未训练部分（“测试”集）的治愈时间。我们的结果表明，这种机器学习方法为建立准确的治愈时间预测提供了一种手段，将支持个性化治疗的实施。

MSC公司：

92C60型 医学流行病学
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

数学建模;丙型肝炎病毒;病毒动力学;直接作用抗病毒药物;机器学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Churkin}等人，数学。Biosci公司。343，文章ID 108756，8 p.（2022；Zbl 1486.92107）
全文： 内政部 链接

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