Prediction of hemodialysis treatment results with neural networks and two-compartment model

In the paper an experiment is described, designed and conducted to verify hypothesis that neural networks of relatively small size can provide relevantly accurate approximation of unknown analytical solution of the two-compartment hemodialysis model with variable volume of the extracellular compartment. The experiment was based on a thousand pseudorandomly generated sessions. The concentration values at the end of treatment and the equilibrated Kt/V index were approximated with absolute relative error less or equal 2% for around 90% values, with only 8 or 12 hidden neurons. Such results have been considered to confirm the main hypothesis.

---

W artykule opisano eksperyment, zaprojektowany i zrealizowany w celu zweryfikowania hipotezy, że relatywnie nieduża sieć neuronowa może zapewnić odpowiednio dokładną aproksymację nieznanego rozwiązania analitycznego dla modelu dwuprzedziałowego ze zmienną objętością przedziału zewnątrzkomórkowego. Eksperyment bazował na tysiącu pseudolosowo wygenerowanych sesji. Wartości stężeń w chwili zakończenia zabiegu oraz indeks Kt/V dla uśrednionego stężenia były oszacowane z dokładnością modułu błędu względnego mniejszą lub równą 2% dla około 90% wartości, przy zaledwie 8 lub 12 neuronach w warstwie ukrytej. Wynik ten uznano za potwierdzający prawdziwość postawionej hipotezy.