Resumen

Los modelos farmacocinéticos poblacionales (PopPK) permiten a los investigadores predecir y analizar el comportamiento de los fármacos en una población de individuos y cuantificar las diferentes fuentes de variabilidad entre estos individuos. En el desarrollo de modelos PopPK, el método más utilizado es el modelo de efectos mixtos no lineales (NLME). Sin embargo, una vez desarrollado el modelo PopPK, es necesario determinar si el modelo seleccionado es el mejor de los desarrollados durante el estudio farmacocinético poblacional, y esto se convierte a veces en un problema de toma de decisiones con criterios múltiples (MCDM), y frecuentemente, los investigadores utilizan criterios de evaluación estadística para elegir el modelo PopPK final. Los criterios de evaluación utilizados anteriormente conllevan grandes problemas ya que la selección del mejor modelo se vuelve susceptible al error humano principalmente por la mala interpretación de los resultados. Para resolver los problemas anteriores, introducimos el desarrollo de un robot software que puede automatizar la tarea de selección del mejor modelo PopPK teniendo en cuenta el conocimiento de la experiencia humana. El robot software es un sistema experto difuso que proporciona un método para realizar sistemáticamente evaluaciones sobre un conjunto de modelos PopPK candidatos de criterios estadísticos comúnmente utilizados. Los resultados presentados refuerzan nuestra hipótesis de que el robot software puede utilizarse con éxito para evaluar modelos PopPK asegurando la selección del mejor modelo PopPK.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:robot de software, modelo poppk, mejor modelo poppk, modelo poppk final, desarrollo de poppk, sistema experto difuso, criterios de evaluación estadística, toma de decisiones con criterios, criterios estadísticos utilizados, modelo poppk candidato
• Keywords:software robot, poppk model, best poppk model, final poppk model, development of poppk, fuzzy expert system, statistical evaluation criteria, criteria decision making, used statistical criteria, candidate poppk model