【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】预测从总群体中任意选择的亚群体中测试对象的不利健康状况的风险、发生或发展的医学设备和计算机实施的方法
本方法和装置涉及预测测试对象中的不利健康状况的发生或发展，并且用于支持对这样的不利健康状况的治疗控制和调节。
技术介绍
医学相关信息可以源自多个不同的源，诸如临床数据或非临床数据。医学相关信息可以由健康护理专业人员用于处方和测试分析和/或用于对疾病或医学事件或更常见的不利健康状况的诊断和处置。医学相关信息还可以用于评估罹患疾病、现有疾病加剧或遭受不利医学事件的风险。健康风险预测是旨在基于特定类型的医学相关信息来分析特定类型的医学风险的发生概率的过程。例如，健康风险预测能够用于基于人是否是吸烟者来分析罹患肺部疾病的可能性。已经发表了许多研究和临床试验，在其中已经记录了不利健康状况的发展及其最终结果以及表征所研究对象的各种医学和其他参数。一些研究试图通过将测试对象的医学和其他参数与早先已经记录的参数相匹配，来找到用于预测不利健康状况及其最终结果的发生和发展的数值算法。一些算法经受基于从对等组中获得的数据，...
【技术保护点】
1.一种计算机实施的治疗控制支持方法，其生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的特定的第一不利健康状况的发生或发展的通用模型，所述方法包括：/n-控制提取模块以从多个出版物和/或主要临床数据源中提取关于多个第二亚群体的表征特征、关于在其中发现的所述第一不利健康状况的发生和/或严重性和/或关于对应的预后结果的信息；/n-控制关联器模块以：从所述多个出版物和/或主要临床数据源中的每个中，将在其中识别出的所述表征特征中的一个或多个表征特征与对应的第一因素相关联，所述第一因素指示与所述表征特征对所述第一不利健康状况的出现或发展的不利或有益贡献的关系；并且还将所述表征特征...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171012 EP 17196137.81.一种计算机实施的治疗控制支持方法，其生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的特定的第一不利健康状况的发生或发展的通用模型，所述方法包括：
-控制提取模块以从多个出版物和/或主要临床数据源中提取关于多个第二亚群体的表征特征、关于在其中发现的所述第一不利健康状况的发生和/或严重性和/或关于对应的预后结果的信息；
-控制关联器模块以：从所述多个出版物和/或主要临床数据源中的每个中，将在其中识别出的所述表征特征中的一个或多个表征特征与对应的第一因素相关联，所述第一因素指示与所述表征特征对所述第一不利健康状况的出现或发展的不利或有益贡献的关系；并且还将所述表征特征中的一个或多个表征特征与对应的第二因素相关联，所述第二因素指示在相应出版物中所考虑的相应第二亚群体中的相对发生频率；
-控制组合器模块以将所述表征特征以及所述表征特征的第一因素和第二因素组合为针对所述总群体的通用模型，其中，组合包括计算患者的基线风险；以及
-控制通信模块以可取回的方式将所述通用模型存储在计算机可访问和可读介质上。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：控制所述提取模块以实施电子文本处理、光学字符识别和自然语言处理中的一个或多个。
3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：在生成所述通用模型之前，根据表示所述出版物和/或主要临床数据源的质量的值，来控制所述提取模块以调节、排序和/或选择所述表征特征和相关联的因素。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法，还包括：根据表示与跨所述多个出版物和/或主要临床数据源的单个表征特征相关联的结果的条件概率的值，来调节、排序和/或选择所述表征特征和相关联的因素。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括：根据接收到的预测时间目标或者针对至少一个预设的预测时间目标，来调节、排序和/或选择所述表征特征和相关联的因素。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，还包括：根据在所述第一亚群体中的所述第一不利健康状况的接收到的当前阶段或严重性或者针对至少一个预设的阶段或严重性，来调节、排序和/或选择所述表征特征和相关联的因素。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法，还包括：在所述方法的第一轮中，将所述多个出版物和/或主要临床数据源限于考虑所述第一不利健康状况的那些出版物和/或主要临床数据源；并且在所述方法的第二轮中，使用所述第一轮的结果作为对所述方法的输入，并且使用不考虑所述第一不利健康状况的一个或多个出版物和/或主要临床数据源。
8.一种自适应地预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生或发展的计算机实施的方法，包括：
-控制通信模块以从根据权利要求1至7中的一项或多项所述的方法生成并存储在计算机可访问和可读存储器中的通用模型接收一个或多个表征特征；
-控制所述通信模块以接收表征所述第一亚群体的数据；
-控制所述通信模块以将来自所述通用模型的接收到的所述一个或多个表征特征和表征所述亚群体的数据提供给实施概率模型的预测器模块；
-控制所述预测器模块以提供来自软件模块的概要分数，指示针对所述第一亚群体的所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率；以及
-控制所述通信模块以向用户提供一个或多个表征特征以及所述一个或多个表征特征对所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响或消极影响。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述预测器模块还被配置为：根据作为另外的输入而接收到的所述第一亚群体中的所述第一不利健康状况的当前阶段或严重性，来调节、排序和/或选择所述表征特征和相关联的因素。
10.根据权利要求8或9所述的方法，还包括：根据所述一个或多个表征特征对所述概要分数的贡献的重要性，以排序的次序提供所述一个或多个表征特征和所述一个或多个表征特征对所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响或消极影响。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：突出对所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率具有积极影响或消极影响的那些表征特征，所述表征特征能够通过来自包括治疗、生活方式的改变、饮食的改变和医学干预的非穷尽列表的一个或多个相应动作来更改或影响。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：提供关于通过相应动作来更改所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率的程度的信息。
13.根据权利要求8至12中的任一项所述的方法，还包括：基于不利健康状况的种类和/或风险分数来提供对治疗推荐的选择。
14.根据权利要求8至13中的任一项所述的方法，还包括：提供对额外诊断测试和/或治疗的选择，所述额外诊断测试和/或治疗能够产生涉及或描述另外的表征特征的数据，所述数据能够被提供给所述预测器模块以提高所述概要分数的准确性。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括：以排序的次序提供对额外诊断测试和/或治疗的选择。
16.一种治疗控制支持系统的模型生成器，其被配置为生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的特定的第一不利健康状况的发生或发展的通用模型，所述模型生成器和/或所述模型生成器的组成部件包括微处理器、易失性和/或非易失性存储器、一个或多个数据和/或用户界面或者与其协作，并且所述模型生成器还包括：
-提取模块，其适于从多个出版物和/或主要临床数据源中提取关于多个第二亚群体的表征特征、关于在其中发现的所述第一不利健康状况的发生和/或严重性和/或关于对应的预后结果的信息；
-关联器模块，其适于：从所述多个出版物和/或主要临床数据源中的每个中，将在其中识别出的所述表征特征中的一个或多个表征特征与对应的第一因素相关联，所述第一因素指示与所述表征特征对所述第一不利健康状况的出现或发展的不利或有益贡献的关系；并且还将所述表征特征中的一个或多个表征特征与对应的第二因素相关联，所述第二因素指示在相应出版物中所考虑的相应第二亚群体中的相对发生频率；
-组合器模块，其适于将所述表征特征以及所述表征特征的第一因素和第二因素组合为针对所述总群体的通用模型，其中，组合包括计算患者的基线风险；以及
-通信模块，其适于以可取回的方式将所述通用模型存储在计算机可访问和可读介质上。
17.根据权利要求16所述的模型生成器，还包括填装模块，其适于接收与选择特定的第一不利健康状况和/或所述第一不利健康状况的严重性或当前阶段相对应的输入，其中，所述特定的第一不利健康状况和/或者所述第一不利健康状况的严重性或当前阶段用于选择各种统计模型中的一个统计模型以生成所述通用模型。
18.根据权利要求16所述的模型生成器，其中，所述提取模块被配置为实施电子文本处理、光学字符识别和自然语言处理中的一个或多个。
19.根据权利要求16至18中的任一项所述的模型生成器，还被配置为：在生成所述通用模型之前，根据表示所述出版物和/或主要临床数据源的质量的值，来调节、排序和...
【专利技术属性】
技术研发人员：U·丘莱纳，F·贝洛奇奥，L·内里，W·阿姆森，C·巴尔别里，
申请(专利权)人：费森尤斯医疗护理德国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE
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