机构名称：
¥ 1.0
抽象机器学习（ML）是一个快速发展的场，整合在当今许多科学学科中。随着神经普通微分方程（节点）的最新开发，ML为在药理学和药物测量领域（例如药代动力学（PK）或药物学的范围内模拟动力学系统）提供了一种新工具。与经典的PK建模相比，小说和构想不同的节点方法会带来挑战，但也为其应用提供了机会。在本手稿中，我们介绍了节点的功能，并根据PK原理开发特定的低维节点结构。我们讨论了节点的两个挑战，过度插入和外推以看不见数据，并为这些问题提供了实用的解决方案。我们用几个PK建模示例说明了我们所提出的低维节点方法的概念和应用，包括多室，靶标介导的药物处置和延迟的吸收行为。在所有研究的情况下，节点能够很好地描述数据并在观察到的给药范围内模拟新受试者的数据。最后，我们培养了如何将节点与机械模型结合在一起。这项研究工作增强了人们对如何在PK分析中应用节点的理解，并说明了药理学和药物计量学领域的节点的潜力。
低维神经ODE及其在药代动力学中的应用
主要关键词
相关文件推荐
