Page 126 - 《中国药房》2025年11期

据集中占比较低，尽管本研究采取了技术手段对样本不 macol，2018，84（5）：816-834.
均衡问题进行了缓解，但这种样本的不均衡性仍对三分 [ 8 ] 张仲斌，吴晔，季双敏，等 . 不同年龄组中国癫痫患儿丙
类模型的训练造成了负面影响。（3）本研究所采用的训 戊酸群体药代动力学模型的建立[J]. 中华实用儿科临床
练和测试数据均仅来源于单一中心，这可能导致模型在 杂志，2014，29（9）：698-703.
外部的通用性不高。 [ 9 ] OGUNGBENRO K，AARONS L，CRESim & Epi-CRESim
Project Groups. A physiologically based pharmacokinetic
4 结语
model for valproic acid in adults and children[J]. Eur J
本研究利用西安国际医学中心医院的真实世界数
Pharm Sci，2014，63：45-52.
据构建了 VPA 血药浓度的三分类和二分类模型。通过 [10] MA H Y，HUANG S H，LI F X，et al. Development and
对比 2 种分类模型的 XGBoost 特征排名，发现合并肾病 validation of an automatic machine learning model to pre‐
和合并电解质紊乱这 2 个特征与 VPA 血药浓度的超限 dict abnormal increase of transaminase in valproic acid-
具有较强的关联性。三分类模型具有 VPA 血药浓度超 treated epilepsy[J]. Arch Toxicol，2024，98（9）：3049-3061.
限的预测能力，但因其复杂的模型构建和样本数据分布 [11] MA P，SHANG S L，HUANG Y F，et al. Joint use of popu‐
情况，表现最优的 Random Forest 方法的 F1 分数仅达到 lation pharmacokinetics and machine learning for predic‐
0.704 0，AUC仅为0.519 3，预测能力和模型泛化能力较 tion of valproic acid plasma concentration in elderly epi‐
差；二分类模型剔除了 VPA 血药浓度超限部分的数据， leptic patients[J]. Eur J Pharm Sci，2024，201：106876.
侧重于VPA血药浓度是否达到治疗要求，虽仅能对血药 [12] DAMNJANOVIĆ I，TSYPLAKOVA N，STEFANOVIĆ
N，et al. Joint use of population pharmacokinetics and ma‐
浓度不足和正常情况进行分类预测，但具有更高的准确
chine learning for optimizing antiepileptic treatment in pe‐
性，其 F1 分数达到了 0.785 7，AUC 达到了 0.819 5，预测
diatric population[J]. Ther Adv Drug Saf，2023，14：
及模型泛化能力较强。
20420986231181337.
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