在医疗保健领域使用预测建模模拟临床试验

在医疗保健领域使用预测建模模拟临床试验

问题:

周围神经病变是由慢性高血糖和糖尿病引起的。它会导致手、脚和身体其他部位的虚弱、麻木和疼痛。大约60%的糖尿病患者最终会发展成这种疾病。为了做出可持续的治疗决策并提供个性化的医疗保健策略,科学家、医生和保险公司在硅临床试验中使用预测建模工具。通过这些预测模型工具,他们可以预测特定患者对药物的反应,并利用这些信息制定个性化处方。

辉瑞公司,世界上最大的制药公司之一,问道公平的动态该公司与健康服务咨询公司(Health Services Consulting Corporation)合作,开发了一个平台,帮助该公司的研究人员测试一种针对糖尿病周围神经病变患者的新药。该平台将基于以往的临床研究,并作为决策支持工具,可以评估患者的个人参数,开出药物剂量,并预测可能的结果。该平台还需要灵活,并具有用户友好的界面,以允许经验不足的用户使用。为了开发这个用于医疗保健行业预测建模和分析的平台,工程师们使用了AnyLogic仿真软件。

解决方案:

为了创建一个预测分析平台,工程师需要处理来自不同来源的原始数据,并将其分类。为此,他们在AnyLogic模型中集成了SAS数据文件和机器学习算法。该算法将具有患者档案的数据分组为6个聚类变量,如性别、年龄、疾病持续时间等。这些参数在完成患者治疗方案时至关重要。

为了将患者包括在预测模型中,工程师使用了AnyLogic基于代理的建模方法,该方法通常用于医疗保健领域的模拟。它允许用户为患者设置预定义的参数,类似于群集中的参数。然后,根据这些参数,这些患者将归入其中一组。

医疗保健领域的预测建模

分类后,在模型中模拟每个患者的治疗过程,并设置多个治疗场景。它是基于先前聚集的患者档案的数据。为验证模型,模拟每个患者治疗4-6周。

医生最终得到了病人的最佳治疗方案和剂量。对于每个患者或集群,用户可以导出动态创建的报告。

AnyLogic的并行计算能力还提供了使用参数变化实验的多个患者的模拟场景。

由于该模型是由没有经验的人使用的,工程师使用了AnyLogic支持的Java技术来完成方便的界面。

结果:

在这个项目中,AnyLogic作为集成各种数据集、机器学习算法和仿真功能的软件工具。总之,它们允许处理不同的历史数据,并将其重新组合成独特的集群。通过使用AnyLogic基于代理的模拟进行预测建模,工程师们成功地完成了一个易于配置的预测医疗保健模型,并非常精确地模拟了个性化治疗过程。这个模型帮助医生对每个病人的用药剂量做出明智的决定,并观察他或她对治疗的反应。使用基于java的设计元素,模型的界面变得更加直观,新用户可以很容易地理解。

医疗保健项目中的预测建模演讲作者:Luigi Manca, Fair Dynamics

医疗保健领域的预测建模

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