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伊立替康不良反应影响因素的建模分析的开题报告
一、研究背景和意义：
伊立替康(英文名称是Erlotinib)是一种口服的合成抗癌药，可用于治疗非小细胞肺癌。但是作为一种化学药物，伊立替康也有一些不良反应，例如皮疹、疲劳、呕吐等。这些不良反应的发生与患者的年龄、性别、身体状态和剂量等因素有关。因此，研究这些因素对伊立替康不良反应的影响，对于制定更有效的治疗方案，提高药物使用效率具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容和方法：
本研究旨在建立伊立替康不良反应影响因素的建模分析方法，具体内容包括以下几个方面：
1.数据收集和处理：通过收集医院中服用伊立替康的患者的资料，对患者的年龄、性别、病史、治疗剂量等进行记录和分类处理，确定患者的基本特征。
2.特征选择和建模分析：根据数据处理的结果，利用特征选择算法，确定对伊立替康不良反应具有显著影响的因素，并建立模型对这些因素的影响进行分析。这里可以采用机器学习、关联规则挖掘等方法。
3.模型验证和评估：利用交叉验证、ROC曲线等方法对建立的模型进行验证和评估，判断其预测能力。
三、预期结果和意义：
1.建立伊立替康不良反应影响因素的建模分析方法，能够对伊立替康的治疗方案提出更有针对性的建议，减少不必要的不良反应。
2.揭示患者的年龄、性别、身体状态和剂量等因素对伊立替康不良反应的影响，对优化伊立替康治疗方案，提高治疗效果具有指导性的意义。
3.建立的模型具有一定的通用性，可以为其他化学药物的剂量、使用方案等的制定提供参考。
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