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类别条件噪声下的半监督AUC优化理论与算法: 2025年; 现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况下可以在半监督问题中具有噪声鲁棒性。在此基础上,该文构建了一个鲁棒半监督AUC优化框架,其导出的经验风险无需估计噪声率。此外,通过紧致泛化上界的分析表明,当模型基于足够大的训练数据集进行学习时,其在未见数据上能够很好地泛化。随后,使用Barrier hinge损失对该框架进行实例化。为加快训练过程,进一步开发了一种加速算法,将损失和梯度估计的复杂度从O(n^(2))降低至O(nlogn),在实验中可获得高达200倍的加速。最后,通过在15个基准数据集上进行实验验证,证明了所提方法的有效性。; 姜阳邦彦许倩倩杨智勇郝前秀操晓春黄庆明; 关键词：半监督学习

谷浓度或24小时药时曲线下面积/最低抑菌浓度引导下万古霉素在肥胖患者中的个体化给药: 2025年; 目的比较谷浓度和24小时药时曲线下面积/最低抑菌浓度(AUC_(24h)/MIC)引导下万古霉素在肥胖患者中的安全性和有效性,为肥胖患者的万古霉素个体化用药提供数据支持。方法回顾性收集2012—2024年上海市2所三甲医院因革兰阳性球菌引起的严重感染并使用万古霉素静脉治疗的成年肥胖[体重指数(BMI)≥30 kg/m~2]患者,根据患者入组时治疗药物浓度监测(TDM)的方法分为谷浓度和AUC_(24h)/MIC监测组,比较万古霉素两种TDM监测靶标下肥胖患者的肾毒性及疗效。结果共纳入22例肥胖患者,其中谷浓度监测组12例,AUC_(24h)/MIC监测组10例。两组患者的性别、年龄、BMI、用药前肌酐清除率、基础疾病、感染类型、病原菌类型及合并用药差异均无统计学意义。AUC_(24h)/MIC监测组患者入住ICU的比例更高,但两组患者的ICU住院时间、万古霉素疗程、细菌清除率和综合有效率没有显著差异。万古霉素谷浓度监测组的平均日剂量显著低于AUC_(24h)/MIC监测组[(1.63±0.59) g对(2.29±0.72) g,P=0.026],两组患者的平均疗程差异无统计学意义[(15.33±10.28) d对(14.90±6.92) d,P=0.911]。与谷浓度监测组相比,AUC_(24h)/MIC监测组万古霉素初始峰浓度[(30.99±16.22)mg/L对(19.41±5.42)mg/L,P=0.025]和总体峰浓度[(33.67±16.53)mg/L对(22.08±3.96)mg/L,P=0.045]都更低,但两组患者初始谷浓度[(11.03±8.66)mg/L对(6.33±4.45)mg/L,P=0.139]、总体谷浓度[(13.75±9.74)mg/L对(9.74±4.24)mg/L,P=0.218]接近。两组患者均未发生万古霉素相关性肾损伤,但谷浓度监测组有41.7%的患者达到了谷浓度≥15 mg/L的肾毒性阈值。结论在当前万古霉素常规治疗剂量下,肥胖感染患者仍具有较好的临床疗效。AUC_(24h)/MIC引导下的万古霉素个体化用药可在较低浓度或暴露量下实现目标参考值,在降低万古霉素相关肾毒性方面具有一定的前景。; 张慧芳范亚新周芳庆崔泽林朱冠华陈梦婷张菁王瑞兰; 关键词：万古霉素谷浓度治疗药物监测

基于深度AUC最大化算法的井漏风险预测被引量：1: 2024年; 井漏是石油天然气钻井过程中经常面临的一项重要挑战,它的发生会极大的降低钻井效率,增加钻井成本。运用人工智能技术实现井漏风险的精准预测具有重要意义。文章将钻井液泄露分类问题转化为不平衡分类问题。类别间的非均衡性和钻探特征间缺乏高度相关性,对传统的深度学习模型提出了挑战。在这种情况下,传统的准确率度量很难正确评估模型性能。此外,研究引入了一种称为FAUC-S的深度AUC最大化(DAM)算法实现井漏风险预测,该算法是通过关注困难样本的AUC损失来训练组合深度学习模型。实验中还应用了一些经典的深度学习模型实现井漏风险的分类。实验结果表明,与其他3个模型相比,FAUC-S获得了最高的精确度、召回率和F 1分数,实验验证了FAUC-S模型优越的分类性能。因此,该深度模型的成功应用可以有效地帮助钻井队解决钻井问题。; 罗俊如丁言瑞徐明华胡超刘炳官孔维军马强维石林

基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法: 2024年; 多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移,使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法.在该领域内,大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景.然而,诸多实际应用如疾病检测、垃圾邮件检测等,均涉及样本分布不平衡问题.针对多任务学习面向任务相关性的高要求,即当模型学习和共享不相关知识时,负迁移可能会影响模型朝着错误方向训练.因此,大多数现有方法在此类场景中无法得到有效应用.为解决该实际问题,设计一种能适用于样本不平衡场景的多任务学习算法变得尤为重要.本文提出了一种基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法,首先引入了对标签分布不敏感的ROC曲线下面积(AUC)作为该学习任务的评价指标,并建立了一种用于AUC优化的多任务学习算法,以提高模型在样本不平衡场景下的性能表现.同时,为进一步有效优化模型,本文将原始成对优化问题重构为逐样本极大极小优化问题,使得每一轮迭代复杂度由O(Ln_(i,+)n_(i,-))降低至O(L(n_(i,+)+n_(i,-))).针对多任务学习中存在的负迁移现象,本文引入了一种自适应低秩正则项,以消除模型冗余信息,同时提高模型的泛化性能.最后,通过与多个对比方法在四个仿真数据集和三个真实数据集Landmine、MHC-I和USPS上的比较,所有实验结果一致证明了本文所提出算法的有效性.; 孙宇辰许倩倩王子泰杨智勇黄庆明; 关键词：多任务学习

基于变换AUC的颈动脉斑块稳定性预测模型: 2024年; 为了准确识别颈动脉斑块的重要生物标志物,在改进生物标志物所包含信息量的度量方法的基础上,通过向前逐步回归建立了基于变换AUC(Transformed area under curve)的颈动脉斑块稳定性预测模型。首先,在ROC(Receiver operating characteristic)空间提出变换AUC,并给出该指标在双正态分布模型和自由分布模型下的估计方法;然后,使用R统计软件,对比分析变换AUC与AUC等常用评估指标对非传统生物标志物的评估性能;最后,基于浙江医院提供的影像数据,利用变换AUC度量生物标志物的信息量,使用向前逐步回归筛选模型的方法建立高精度的颈动脉斑块稳定性预测模型。研究结果表明,该颈动脉斑块稳定性预测模型的AUC值达到0.9以上,能够准确识别斑块的稳定性,为临床医师对患者进行个性化诊疗提供更精准的参考依据。; 李翔宇杨建萍吴炯; 关键词：斑块稳定性生物标志物

老年患者万古霉素AUC_(0-24h)的监测与分析: 2024年; 目的探讨AUC0-24h作为万古霉素监测靶目标在老年患者中的应用及临床意义。方法回顾性收集符合入选标准的265例老年患者的临床资料,对感染诊断情况、万古霉素用药情况及AUC0-24h达标情况等进行分析。结果265例老年患者中,AUC0-24h监测结果在目标范围之内(400~650 mg·h·L^(-1))的占35.1%,低于目标范围的占55.1%。在不同给药方案中,AUC0-24h的达标率差异无统计学意义(P>0.05);按不同肌酐清除率进行区组分析,AUC0-24h达标率之间差异有统计学意义(P<0.05),其中肌酐清除率<30 mL·min^(-1)组及30~39.99 mL·min^(-1)组的AUC0-24h达标率较高,而肌酐清除率≥40 mL·min^(-1)的老年患者AUC0-24h达标率为30%左右。结论我院老年患者万古霉素AUC0-24h达标率低。临床药师可通过治疗药物监测的方法提供药学服务,优化万古霉素给药方案。; 冯朴琼吴晖何瑾; 关键词：万古霉素老年患者

融合AUC-RW算法的XGBoost-LightGBM旅游保险投保预测模型研究: 2024年; 在数字化转型浪潮席卷全球的社会背景下,保险行业正以前所未有的速度向智能化、个性化服务迈进。为了精准捕捉客户需求,并有效提升旅游保险市场的渗透率,保险行业正积极探索运用高级数据分析与机器学习技术来预测客户的投保意愿。为此,我们创新性地提出了基于多模型融合策略的XGBoost-LightGBM预测模型,该模型旨在通过深度挖掘客户数据,为旅游保险产品的精准营销提供科学依据。以Kaggle平台的客户旅游保险投保情况数据集为对象进行预处理,分别构建了XGBoost与LightGBM这两个高效、灵活的梯度提升框架模型,在模型融合阶段使用采样器对模型进行参数优化,创造性地引入了AUC-RW算法确定融合权重,将两个模型的预测结果加权结合作为XGBoost-LightGBM组合模型的预测结果。最后结合准确率、F1值等评价指标,与其他算法模型进行比较分析。结果表明:结合AUC-RW算法的XGBoost-LightGBM模型相较于XGBoost、LightGBM、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)更具有优势,预测精度更高。Amidst the global wave of digital transformation, the insurance industry is advancing towards intelligent and personalized services at an unprecedented pace. To accurately capture customer needs and effectively enhance the penetration rate of the travel insurance market, the insurance industry is actively exploring the application of advanced data analytics and machine learning techniques to predict customers’ willingness to purchase insurance. To this end, we innovatively propose an XGBoost-LightGBM prediction model based on a multi-model fusion strategy. This model aims to provide a scientific basis for precision marketing of travel insurance products by deeply mining customer data. Using the dataset of customer travel insurance purchases from the Kaggle platform as the subject of preprocessing, we have constructed two efficient and flexible gradient boosting framework models, namely XGBoost an; 王辰肖阳田肖鸿民

骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)影响因素分析及预测模型研究: 2024年; 目的探讨万古霉素在骨科术后患者中的24 h曲线下面积(AUC_(0~24h))的影响因素,并预测分析AUC_(0~24h)较好的药代动力学模型。方法纳入新疆医科大学第六附属医院2018年1月至2022年12月进行骨科手术并使用万古霉素的患者,收集患者的基本信息、用药情况、血常规和血生化指标,分析影响骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)的因素。采用一级药代动力学公式、个体化给药辅助决策系统(JPKD)和万古霉素日剂量消除率公式计算AUC_(0~24h)。结果最终纳入91例患者,结果发现胱抑素C(OR=189.168,P=0.005)和单次剂量(OR=19.160,P<0.001)是骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)的独立保护因素,视黄醇结合蛋白是万古霉素AUC_(0~24h)的独立危险因素(OR=0.910,P<0.05)。通过对骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)模型预测分析,JPKD软件和万古霉素日剂量消除率公式的绝对权重偏差均低于30%,JPKD软件和万古霉素日剂量消除率公式的AUC_(0~24h)与一级药代动力学公式的AUC_(0~24h)组内相关系数分别为0.781和0.524。结论胱抑素C是影响骨科术后患者万古霉素AUC_(0~24h)的重要因素,JPKD软件较万古霉素日剂量消除率公式方法更适用于预测骨科术后万古霉素AUC_(0~24h)。; 杨浩熊雄刘长江金小越; 关键词：骨科术后万古霉素

地中海贫血患儿造血干细胞移植术后伏立康唑谷浓度及AUC的影响因素分析: 2024年; 目的分析地中海贫血患儿造血干细胞移植(HSCT)术后伏立康唑(VRZ)谷浓度(c_(min))和药时曲线下面积(AUC)的影响因素。方法选择2021年1月至2024年1月于我院接受HSCT并使用VRZ预防或治疗侵袭性真菌感染的地中海贫血患儿60例,采用高效液相色谱法测定VRZ的血药浓度并计算AUC;采用多元线性回归分析影响VRZ c_(min)、AUC的独立因素。结果共得到60例患儿的120例次VRZ c_(min),26例患儿的27例次VRZ AUC。VRZ c_(min)的中位浓度是0.31 mg/L,其中0.5~5 mg/L有46例次(38.33%),>5 mg/L有2例次(1.67%),<0.5 mg/L有72例次(60.00%);VRZ AUC的中位数是11.68 mg·h/L。患儿体重、HSCT术后时间、淋巴细胞计数以及是否合用苯妥英钠、他克莫司、环孢素对VRZ c_(min)有显著影响(P<0.05);淋巴细胞计数和是否合用苯妥英钠对VRZ AUC有显著影响(P<0.05)。结论患儿体重、HSCT术后时间、淋巴细胞计数以及是否合用苯妥英钠、他克莫司、环孢素是影响VRZ c_(min)的独立因素,淋巴细胞计数、是否合用苯妥英钠是影响VRZ AUC的独立因素。; 刘勇军伍云凌雅赟牛露露黄天敏陈鑫罗艺林刘滔滔; 关键词：伏立康唑地中海贫血造血干细胞移植谷浓度药时曲线下面积

万古霉素新旧AUC_(0-24)/MIC计算模型的一致性评价及临床疗效预测价值比较: 2024年; 目的:比较万古霉素新(新近文献建立)、旧(既往文献建立)两种AUC_(0-24)/MIC(24 h药时曲线下面积与最低抑菌浓度比值)模型计算AUC_(0-24)/MIC值的一致性及对临床疗效的预测价值。方法:回顾性分析42例血流感染患者的临床资料,收集5种共42株耐甲氧西林葡萄球菌,采用配对样本t检验和Bland-Altman图考察所有患者共65种方案基于两模型的65对AUC_(0-24)/MIC值的差异。采用Spearman等级相关分析考察并比较42例患者所有方案共97对基于模型预测的理论疗效分级与实际疗效分级的相关性,以评价两模型的临床疗效预测价值。采用相关系数考察共42对基于两模型的AUC_(0-24)/MIC值与万古霉素用药前后血清肌酐变化情况的相关性,以评价两模型对万古霉素肾毒性的预测价值。结果:两模型AUC_(0-24)/MIC值差异显著,新模型较旧模型平均高28.9,最高62.2。基于新模型的日剂量较旧模型平均高78~1198 mg。基于两模型的理论疗效分级与实际疗效分级均显著相关,但新模型相关性更高(Speaman等级相关系数新模型vs.旧模型为0.826 vs.0.656)。两模型AUC_(0-24)/MIC值与血清肌酐变化均无显著相关。结论:两种AUC_(0-24)/MIC模型不具有一致性,新模型具有更高的临床疗效预测价值,两模型均无法预测万古霉素的肾毒性。; 郑春茂欧玮宋香清; 关键词：万古霉素临床疗效

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