公开(公告)号：CN113806923B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202110991468.1

申请日：2021-08-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴建盛 ,  马丽晓 ,  朱翔宇 ,  胡海峰

IPC: G06F30/20 ,  G16H20/10 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明揭示了一种基于nlmixr包的药动学‑药效学模型超参数自动学习方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：基于nlmixr软件包构建药动学‑药效学模型；S2：确定超参数空间；S3：结合机器学习算法来获得候选超参数集合，S4：交叉验证机制；S5：包括已取得最佳结果的超参数的组合评分及提供优化过程期间观察到的最好的评分。本技术方案首先通过nlmixr软件包进行药动‑药效学模型的构建，接着确定模型的超参数空间，并进行药动学‑药效学超参数的初始估计，再结合机器学习相关算法实现初始超参数的自动调优。

公开(公告)号：CN113806923A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202110991468.1

申请日：2021-08-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴建盛 ,  马丽晓 ,  朱翔宇 ,  胡海峰

IPC: G06F30/20 ,  G16H20/10 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明揭示了一种基于nlmixr包的药动学‑药效学模型超参数自动学习方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：基于nlmixr软件包构建药动学‑药效学模型；S2：确定超参数空间；S3：结合机器学习算法来获得候选超参数集合，S4：交叉验证机制；S5：包括已取得最佳结果的超参数的组合评分及提供优化过程期间观察到的最好的评分。本技术方案首先通过nlmixr软件包进行药动‑药效学模型的构建，接着确定模型的超参数空间，并进行药动学‑药效学超参数的初始估计，再结合机器学习相关算法实现初始超参数的自动调优。