The present invention provides a decision tree-based system and system for estimating the risk of ACS in subjects suspected of having acute coronary syndrome (ACS). Specifically, the following systems and methods are provided: additive decision tree based algorithm is used to process the initial cardiac troponin I or T (cTnI or cTnT) concentration of subjects, the change rate of cTnI or cTnT of subjects, and at least one of the following items: the age of subjects, the sex of subjects, the ECG value of subjects, the hematological parameters value of subjects, so as to generate the ACS evaluation. Risk is calculated. For example, patients are classified or excluded in need of emergency treatment.
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于估计急性冠状动脉综合征的风险的基于决策树的系统和方法本申请要求2016年3月31日提交的美国临时申请62/316,037和2016年5月31日提交的美国临时申请62/343,606的优先权,这两个申请均通过引用整体并入本文。
本专利技术提供了基于决策树的系统和方法,用于估计疑似患有ACS或ACS合并症的受试者中急性冠状动脉综合征(ACS)的风险。具体来说,提供了如下系统和方法:采用基于加性决策树的算法来处理受试者的初始心肌肌钙蛋白I或T(cTnI或cTnT)浓度,受试者的cTnI或cTnT变化速率,以及受试者的年龄,受试者的ECG值,受试者的血液学参数值和/或性别,从而生成ACS或ACS合并症的估计风险。例如,这种风险分级允许把患者在需要紧急治疗方面划入或排除。
技术介绍
疑似ACS患者包括多达800万患者,他们每年出现在美国急诊部门。虽然这些患者中有高达20-25%的人正患有心脏病,但其余患者却没有。目前,护理标准涉及被分类到心导管插入术实验室的假阳性,心导管插入术实验室并非无风险(约1/1000不良事件,1/10000死亡)。此外,可能导致误诊的假阴性率会导致更严重的结果或增加的死亡率。最后,由于对该患者群体的不充分和不合时宜的分级,导致医疗保健成本。ACS群体包括患有ST段抬高心肌梗塞(STEMI),非ST段抬高心肌梗塞(NSTEMI)和不稳定型心绞痛(UA)的人,其中后两个类别包括大多数诊断为ACS的患者。目前的指南和护理标准基于临床表现、病史和身体以及诸如ECG和肌钙蛋白测量之类的诊断方法处理疑似ACS患者。对于STEMI,ECG是识别具有由 ...
【技术保护点】
1.一种用于报告疑似患有急性冠状动脉综合征(ACS)的受试者的ACS的估计风险的方法,包括:a)获得所述受试者的受试者值,其中所述受试者疑似患有ACS,并且其中所述受试者值包括:i)以下各项中的至少一项:受试者性别值、受试者ECG值、受试者血液学参数值和受试者年龄值,ii)来自所述受试者的初始样本的受试者初始心肌肌钙蛋白I和/或T(cTnI或cTnT)浓度,和iii)来自所述受试者的对应第一和/或第二后续样本的第一和/或第二后续cTnI和/或cTnT浓度;b)利用处理系统处理所述受试者值,以便为所述受试者确定ACS的估计风险,其中所述处理系统包括:i)计算机处理器,和ii)非临时性计算机存储器,包括一个或多个计算机程序和数据库,其中所述一个或多个计算机程序包括:变化速率算法和加性树算法,并且其中所述数据库包括:至少数量M个决策树,其中每个个体决策树包括至少两个预定分裂变量和至少三个预定终端节点值,其中所述至少两个预定分裂变量选自由以下各项组成的组:阈值cTnI和/或cTnT变化速率值、阈值初始cTnI和/或cTnT浓度值、以及以下各项中的至少一项:性别值、ECG阈值、血液学参数阈值和年 ...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.03.31 US 62/316037;2016.05.31 US 62/3436061.一种用于报告疑似患有急性冠状动脉综合征(ACS)的受试者的ACS的估计风险的方法,包括:a)获得所述受试者的受试者值,其中所述受试者疑似患有ACS,并且其中所述受试者值包括:i)以下各项中的至少一项:受试者性别值、受试者ECG值、受试者血液学参数值和受试者年龄值,ii)来自所述受试者的初始样本的受试者初始心肌肌钙蛋白I和/或T(cTnI或cTnT)浓度,和iii)来自所述受试者的对应第一和/或第二后续样本的第一和/或第二后续cTnI和/或cTnT浓度;b)利用处理系统处理所述受试者值,以便为所述受试者确定ACS的估计风险,其中所述处理系统包括:i)计算机处理器,和ii)非临时性计算机存储器,包括一个或多个计算机程序和数据库,其中所述一个或多个计算机程序包括:变化速率算法和加性树算法,并且其中所述数据库包括:至少数量M个决策树,其中每个个体决策树包括至少两个预定分裂变量和至少三个预定终端节点值,其中所述至少两个预定分裂变量选自由以下各项组成的组:阈值cTnI和/或cTnT变化速率值、阈值初始cTnI和/或cTnT浓度值、以及以下各项中的至少一项:性别值、ECG阈值、血液学参数阈值和年龄阈值,其中所述一个或多个计算机程序与所述计算机处理器一起被配置为:A)应用所述变化速率算法以根据以下各项中的至少两项确定受试者cTnI和/或cTnT变化速率值:所述受试者初始cTnI和/或cTnT浓度、第一后续cTnI和/或cTnT浓度以及第二后续cTnI和/或cTnT浓度,B)应用所述受试者cTnI和/或cTnT变化速率值、所述受试者初始cTnI和/或cTnT浓度以及下列各项中的至少一项:所述受试者性别值、所述受试者ECG值、所述受试者血液学参数值和所述年龄值;到所述数据库以确定所述至少数量M个决策树中每一个的终端节点值,以及C)应用所述加性树算法以便:I)根据数量M个所述终端节点值确定组合值,和II)处理所述组合值以确定所述受试者的ACS的估计风险;以及c)报告由所述处理系统确定的所述受试者的所述ACS的估计风险。2.如权利要求1所述的方法,其中所述ACS的风险是针对这个个体受试者的风险的概率。3.如权利要求2所述的方法,还包括:d)执行以下动作中的至少一个:i)基于所述ACS的估计风险为高,对所述受试者执行冠状动脉导管插入术,ii)基于所述ACS的估计风险为高,利用心血管疾病(CVD)治疗术来治疗所述受试者,iii)基于所述ACS的估计风险为高,给所述受试者指定CVD治疗术,iv)基于所述ACS的估计风险为中等,对所述受试者执行至少一次附加诊断测试,v)基于所述ACS的估计风险为高,容许和/或指导所述受试者被容许住院,vi)基于所述ACS的估计风险为中等,利用一个或多个非肌钙蛋白ICVD风险测定法测试来自所述受试者的样本,vii)基于所述ACS的估计风险为低,使所述受试者从治疗机构出院,viii)基于所述ACS的估计风险为中等,对所述受试者执行压力测试,以及ix)确定出院后30天内所述受试者的主要不良临床事件(MACE)的风险概率。4.如权利要求1所述的方法,还包括:d)执行以下动作中的至少一个:i)将所述受试者的所述ACS的估计风险传送给用户,ii)显示所述受试者的所述ACS的估计风险,iii)生成报告,所述包括提供所述ACS的估计风险;和iv)准备和/或传输提供所述ACS的估计风险的报告。5.如权利要求1所述的方法,其中所述获得受试者值包括:从测试实验室,从所述受试者,从分析测试系统和/或从手持或护理点测试装置接收所述受试者值。6.如权利要求5所述的方法,其中所述处理系统还包括所述分析测试系统和/或所述手持或护理点测试装置。7.如权利要求1所述的方法,其中所述获得受试者值包括:以电子方式接收所述受试者值。8.如权利要求1所述的方法,其中所述获得受试者值包括:利用cTnI和/或cTnT检测测定法测试所述初始样本,所述第一后续样本和/或所述第二后续样本。9.如权利要求8所述的方法,其中所述cTnI和/或cTnT检测测定法包括单分子检测测定法或基于珠的免疫测定法。10.如权利要求1所述的方法,其中所述ACS选自由以下各项组成的组:ST段抬高心肌梗塞(STEMI)、非ST段抬高心肌梗塞(NSTEMI)、不稳定型心绞痛、I型心肌梗塞、II型心肌梗塞、胸痛和在三小时或更少时间内出现以寻求医疗护理的胸痛。11.如权利要求1所述的方法,还包括手动或自动地将所述受试者值输入到所述处理系统中。12.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者是人。13.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者是患有胸痛的人。14.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者性别和/或受试者年龄包括受试者性别。15.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者性别,所述受试者ECG值,所述受试者血液学参数值,受试者年龄中的所述至少一个包括受试者年龄。16.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者性别,所述受试者ECG值,所述受试者血液学参数值或受试者年龄中的所述至少一个包括所述受试者年龄和受试者性别。17.如权利要求1所述的方法,其中来自所述受试者的所述初始样本包括血液、血清或血浆样本。18.如权利要求1所述的方法,其中所述初始样本是在急诊室或紧急护理诊所从所述受试者取得的。19.如权利要求1所述的方法,其中所述第一和/或第二后续样本包括血液、血清或血浆样本。20.如权利要求1所述的方法,其中所述第一和/或第二后续样本是在所述初始样本的5小时内取得的。21.如权利要求1所述的方法,其中所述第一和/或第二后续cTnI和/或cTnT浓度包括所述第一和第二后续cTnI和/或cTnT浓度二者。22.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者值还包括选自由以下各项组成的组的受试者测量结果:病史、身体结果和当前给药方法。23.如权利要求1所述的方法,其中所述系统还包括图形用户界面,并且所述方法还包括经由所述图形用户界面输入所述受试者值。24.如权利要求23所述的方法,其中所述图形用户界面是选自以下各项的装置的一部分:台式计算机、笔记本计算机、平板计算机、智能电话和护理点分析装置。25.如权利要求1所述的方法,其中所述系统还包括样本分析器。26.如权利要求25所述的方法,其中所述计算机存储器的至少一部分位于所述样本分析器内。27.如权利要求1所述的方法,其中所述系统还包括实验室接口系统(LIM)。28.如权利要求27所述的方法,其中所述计算机存储器的至少一部分是所述LIM的一部分。29.如权利要求1所述的方法,其中所述系统还包括选自由以下各项组成的组的处理装置:台式计算机、笔记本计算机、平板计算机、智能电话和护理点分析装置。30.如权利要求29所述的方法,其中所述计算机存储器的至少一部分位于所述处理装置内。31.如权利要求1所述的方法,其中所述系统还包括显示部件,所述显示部件被配置为显示所述受试者的所述ACS的估计风险。32.如权利要求31所述的方法,其中所述显示部件选自计算机监视器、平板计算机屏幕、智能电话屏幕和护理点分析装置屏幕。33.如权利要求1所述的方法,其中所述变化速率算法从来自在第二时间取得的第二受试者样本的cTnI和/或cTnT浓度减去来自在第一时间取得的第一受试者样本的cTnI和/或cTnT浓度以生成cTnI和/或cTnT差值,然后将所述cTnI和/或cTnT差值除以时间差,所述时间差通过从所述第二时间减去所述第一时间来计算。34.如权利要求33所述的方法,其中所述时间差是以分钟或秒为单位度量的。35.如权利要求33所述的方法,其中所述第一受试者样本是所述初始样本或所述第一后续样本,并且所述第二受试者样本是所述第一或第二后续样本。36.如权利要求1所述的方法,其中,所述至少数量M个决策树包括至少五个决策树。37.如权利要求1所述的方法,其中,所述至少数量M个决策树包括至少800个决策树。38.如权利要求1所述的方法,其中所述预定分裂变量和/或所述预定终端节点值是根据对群体数据的分析凭经验得出的。39.如权利要求38所述的方法,其中对群体数据的所述分析包括采用提升决策树模型。40.如权利要求1所述的方法,其中,所述至少数量M个决策树作为一组采用至少三个所述分裂变量。41.如权利要求1所述的方法,其中至少数量M个决策树作为一组采用至少四个所述分裂变量。42.如权利要求1所述的方法,其中所述阈值变化速率值是每分钟的cTnI和/或cTnT浓度变化。43.如权利要求1所述的方法,其中所述受试者年龄值是所述受试者的年龄或基于年龄范围的设定值。44.如权利要求43所述的方法,其中所述设定值基于以下范围确定:0-29岁,30-39岁,40-49岁,50-59岁,60-69岁,70-79岁,80岁或更老。45.权利要求1的方法,其中所述性别值是针对男性的一个数字和针对女性的较低的数字。46.如权利要求1所述的方法,其中所述组合值是非加权或加权组合值。47.如权利要求46所述的方法,其中所述加权值是所有所述终端节点值乘以权重值的总和。48.如权利要求1所述的方法,其中来自数量M个终端节点的所述组合值是由以下公式表示的加权组合值:其中,Ti表示所述个体决策树,X表示所述受试者值,βi表示所述至少两个分裂变量,ai表示权重值,并且表示将所有所述数量M个决策树相加在一起。49.如权利要求48所述的方法,其中所述处理所述组合值以确定所述受试者的ACS的估计风险包括求解以下等式:其中p1表示ACS的估计风险。50.如权利要求1所述的方法,其中所述组合得分由以下公式表示:51.如权利要求50所述的方法,所述非临时性计算机存储器还包括受试者指数查找表,并且其中所述处理所述组合值以确定所述受试者的ACS的估计风险包括:i)将所述组合值应用于以下公式以找到总得分(SS):总得分:ii)将所述SS应用于以下公式以找到最终指数(IDX):最终指数:以及iii)将所述IDX应用于所述受试者指数查找表以确定所述受试者的所述ACS的估计风险。52.一种处理系统,包括:a)计算机处理器,以及b)非临时性计算机存储器,包括一个或多个计算机程序和数据库,其中所述一个或多个计算机程序包括:变化速率算法和加性树算法,并且其中,所述数据库包括至少数量M个决策树,其中每个个体决策树包括至少两个预定分裂变量和至少三个预定终端节点值,其中所述至少两个预定分裂变量选自由以下各项组成的组:阈值cTnI和/或cTnT变化速率值、阈值初始cTnI和/或cTnT浓度值、性别值、ECG阈值、血液学参数阈值和年龄阈值,其中所述一个或多...
【专利技术属性】
技术研发人员:A·贝施里,S·杜,J·黄,
申请(专利权)人:雅培制药有限公司,
类型:发明
国别省市:美国,US
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