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ESTIMATING PHARMACOKINETIC PARAMETERS USING DEEP LEARNING

机译:利用深度学习估算药代动力学参数

摘要

A method and system for predicting at least one pharmacokinetic parameter of an agent administered to a subject. One or more processors train, by one or more processors, a neural network based on a simulated training data collection. The simulated training data collection comprising a simulated time-series concentration dataset and a simulated value for a pharmacokinetic parameter that corresponds to the simulated time-series concentration dataset. The one or more processors receive a time-series concentration dataset of the agent obtained from a subject. The one or more processors predict a value for the pharmacokinetic parameter using the time-series concentration dataset and the neural network that has been trained.
机译:一种预测给予受试者的药剂的至少一种药代动力学参数的方法和系统。 一个或多个处理器由一个或多个处理器,一个基于模拟训练数据收集的神经网络。 模拟训练数据收集,包括模拟的时间序列浓度数据集和用于模拟时间序列浓度数据集的药代动力学参数的模拟值。 一个或多个处理器接收从受试者获得的代理的时间序列浓度数据集。 一个或多个处理器使用时间序列浓度数据集和已经训练的神经网络预测药代动力学参数的值。

著录项

  • 公开/公告号WO2021195155A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GENENTECH INC.;

    申请/专利号WO2021US23788

  • 发明设计人 LU JAMES;

    申请日2021-03-23

  • 分类号G16C20/30;G16C20/70;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:24:23

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