来源：北京利泽慈善基金会 发布时间：2025-09-08
课题基本信息 | 课题名称 | 基于人工智能物联网与多模态数据融合的儿童癫痫拉莫三嗪精准用药决策系统 | |
研究期限 | 1年，不晚于2025.12——2026.12 | ||
项目经费 | 26.7 （万元） | ||
中文关键词 | 人工智能物联网；多模态；儿童癫痫；拉莫三嗪；精准用药 | ||
中文摘要 | 拉莫三嗪为儿童一线广谱抗癫痫药物，治疗参考浓度范围3~14μg/mL。因儿童患者生理、病理及遗传基因差异，其对药物的代谢处置存在个体差异，导致推荐剂量无法保证所有患者有效，尤其在缺乏治疗药物监测（therapeutic drug monitoring，TDM）指导的临床经验性给药中，剂量选择更具盲目性。精准用药作为精准医疗的重要组成部分，以药物基因组学为基础，通过基因检测手段，结合药动学与药效学分析，从基因层面解析药物反应个体化差异机制，指导临床个体化用药并评估不良反应风险。拉莫三嗪体内药动学个体差异可能由UGT（主要代谢酶）与MDR1（转运体）等基因多态性等多基因共同作用主导，此外，基因多态性、生理与环境因素、药物相互作用等亦是重要影响因素。当前尚无机构或组织系统性构建基于多模态数据融合的拉莫三嗪中国儿童癫痫患者精准用药人工智能（artificial intelligence，AI）辅助决策平台。本项目聚焦AI联合TDM技术优化儿童癫痫患者拉莫三嗪个体化治疗中的剂量调整难题，通过整合电子健康记录数据、群体药代动力学模型及多维度临床参数，构建深度学习预测模型，结合人工智能物联网技术开发拉莫三嗪AI-TDM智脑精准用药系统，实现药物浓度精准预测与警戒信号实时监测，最终辅助临床医生制定安全有效的治疗方案。 | ||
申请人信息 | 申请人/单位 | 朱秀清（广州医科大学附属脑科医院） | |
主要研究领域 | 人工智能精准给药个体化研究 | ||
项目组成员 | 姓名 | 职称 | 项目分工 |
朱秀清 | 副主任药师 | 项目负责人、AI模型构建 | |
| 温预关 | 主任药师 | 项目质控 | |
| 尚德为 | 主任药师 | 课题设计 | |
| 舒燕 | 总经理 | AI-TDM智脑精准用药系统云平台开发质控 | |
| 易华庚 | 研发总监 | 服药智能传感器开发、AI模型云端部署、云平台的构建与运维 | |
| 胡晋卿 | 主任药师 | 数据清洗 | |
| 温耀祺 | 无 | 数据采集 | |
| 王震霖 | 无 | 数据采集 | |
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