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申请/专利权人：武汉市第三医院

摘要：本发明公开了基于机器学习的血药浓度监测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、建立血药浓度预测模型模块、血药浓度预测模型调优模块和血药浓度监测模块。本发明涉及医疗监测技术领域，具体是指基于机器学习的血药浓度监测系统，本方案通过数据预处理，提高了数据的质量，提高模型的准确性和泛化能力；通过设计辅助预测模块、增强激活函数、双向记忆单元层、注意力层、进行梯度裁剪，提高模型的预测准确性，改善模型的表达能力和适应性；通过设计稳步试探搜索函数、距离调控因子、距离调控搜索函数和融合进化搜索函数，提高调优效率，改善了算法的全局搜索能力，提高模型的泛化能力和预测准确性。

主权项：1.基于机器学习的血药浓度监测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、建立血药浓度预测模型模块、血药浓度预测模型调优模块、血药浓度监测模块；所述数据采集模块是采集患者信息、用药信息、时间信息、临床指标、治疗方案、历史用药数据、行为习惯数据、血药浓度数据；所述数据预处理模块进行数据修正、数据编码、数据归一化和数据平衡；所述建立血药浓度预测模型模块通过构建模型基础结构、设计辅助预测模块、设计增强激活函数、设计双向记忆单元层、设计注意力层、设计辅助预测融合层和设计预测层来建立血药浓度预测模型；所述血药浓度预测模型调优模块通过设计稳步试探搜索函数、设计距离调控因子、设计距离调控搜索函数和设计融合进化搜索函数来对血药浓度预测模型进行调优，具体包括以下内容：调优准备，创建调优搜索空间，设置调优效果评估指标，将血药浓度预测模型的准确度设置为调优效果评估指标，同时设置调优效果的阈值，创建参数搜索初始集群，设定最大搜索迭代次数；设计稳步试探搜索函数，在前一次搜索的基础上进行稳步探索，表示如下： ；其中，t表示当前搜索迭代次数，表示稳步试探搜索函数在第t+1次参数搜索时搜索到的参数位置，r2和r3表示0到1之间的随机数，表示稳步试探搜索函数在第t次参数搜索时搜索到的参数位置，表示最大搜索迭代次数，ld表示搜索空间下限，lu表示搜索空间上限；设计距离调控因子，表示如下： ；其中，表示距离调控因子，表示开根号，表示取对数，|·|表示取绝对值；设计距离调控搜索函数，表示如下： ；其中，表示距离调控搜索函数在第t+1次参数搜索时搜索到的参数位置，表示距离调控搜索函数在第t次参数搜索时搜索到的参数位置，r4和r5表示0到1之间的随机数，表示当前最优参数位置，表示距离调控搜索函数在第t-1次参数搜索时搜索到的参数位置；设计融合进化搜索函数，表示如下： ；其中，表示融合进化搜索函数在第t+1次参数搜索时搜索到的参数位置，表示误差修正因子，它是一个在-3到2.6之间的数；调优搜索，评估初始搜索集群的位置的初始调优效果值，选取调优效果值最大的位置作为当前最优参数位置；然后针对初始搜索集群依次进行稳步试探搜索函数、距离调控搜索函数和融合进化搜索函数的参数优化搜索，对三次搜索到的参数位置进行优化效果评估，更新当前最优参数位置，迭代次数加一；如果三次参数搜索得到的点集群中同时都存在调优效果值大于调优效果阈值的参数点，则将当前最优参数位置的参数作为最优参数输出，完成调优搜索；如果搜索次数迭代到了最大搜索迭代次数，重新搜索；否则进行下一轮迭代搜索；所述血药浓度监测模块是生成患者的电子模拟个体，为电子模拟个体设置基础信息，并同步更新电子模拟个体的使用药物信息，将最新的电子模拟个体信息输入建立好的血药浓度预测模型，模型预测出电子模拟个体会到达的血药浓度水平。

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