ALL libraries (COBIB.SI union bibliographic/catalogue database)
13.
Napovedovanje koncentracij takrolimusa v polni krvi bolnikov po presaditvi pljuč z metodami strojnega učenja = Prediction of tacrolimus whole blood concentrations in lung transplant patients using machine learning methods : enoviti magistrski študijski program Farmacija
Marzidovšek, Špela
Takrolimus je eden izmed najpogosteje uporabljenih zaviralcev kalcineurina in se uporablja za preprečevanje zavrnitve organa po presaditvah. Vključen je v številne režime zdravljenja, vendar ima zelo ...ozko terapevtsko okno in zahteva terapevtsko spremljanje zdravila. Prenizke krvne koncentracije lahko vodijo do zavrnitve organa, medtem ko previsoke povečajo verjetnost pojava neželenih učinkov, npr. nefrotoksičnosti. V farmakokinetiki izkazuje zelo visoko intra- in interindividualno variabilnost, na katero vplivajo številni genetski, klinični in demografski dejavniki ter interakcije med sočasno uporabljenimi zdravili. V okviru magistrske naloge smo želeli preveriti možnost uporabe metod strojnega učenja za napovedovanje koncentracij takrolimusa v polni krvi pri pacientih po presaditvi pljuč, kar bi lahko olajšalo načrtovanje režima odmerjanja. V sodelovanju z Univerzitetnim kliničnim centrom Ljubljana smo izvedli retrospektivno raziskavo, v katero smo vključili 54 pacientov po presaditvi pljuč. V analizo smo vključili podatke o koncentracijah takrolimusa v polni krvi in pripadajočih odmerkih, demografske dejavnike, sočasno uporabljena zdravila, biokemične dejavnike in rezultate genotipizacije. Za namene napovedovanja smo uporabili javno dostopne zbirke programov strojnega učenja v odprtokodnem programskem okolju R, primerjali smo rezultate med umetno nevronsko mrežo in nizom odločitvenih dreves (XGBoost) na dveh različno pripravljenih skupinah podatkov. Najboljše rezultate smo dosegli z metodo XGBoost, in sicer R2 0,52 , RMSE 2,48, MAE 1,63 in MAPE 18,57 %, 67,03 % napovedi pa je bilo znotraj 20 % odstopanja od izmerjene koncentracije takrolimusa v polni krvi. Za optimizacijo analize in izboljšanje natančnosti napovedovanja bi bilo v prihodnosti smiselno razviti individualiziran računalniški program in izboljšati način zbiranja podatkov o pacientih. Oba razvita modela sta bila statična, medtem ko so naši podatki dinamični, saj smo paciente spremljali skozi daljše obdobje zdravljenja, zato bi bilo smiselno preveriti možnost uporabe metod, ki temeljijo na časovnih zaporedjih.
Type of material - master's thesis
; adult, serious
Publication and manufacture - Ljubljana : [Š. Marzidovšek], 2022
It was not necessary to add the material to the shelf.
Bibliographic material was successfully added on shelf.
Adding bibliographical material on shelf was not successful.
Material is already on the shelf.
Permalink
URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year
Impact factor
Edition
Category
Classification
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
Select the library membership card:
DRS,
in which the journal is indexed
Database name
Field
Year
Links to authors' personal bibliographies
Links to information on researchers in the SICRIS system
Subject headings in COBISS General List of Subject Headings
Select pickup location
The material from the parent unit is free. If the material is delivered to the pickup location from another unit, the library may charge you for this service.
