【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于诊断认知疾病病理和/或结果的医疗系统
此公开的主题涉及用于确定受试者中的疾病进展的系统。更具体地，所公开的主题涉及将机器学习技术应用于数字健康工具以协助做出临床决策并且加快新颖治疗法（therapeutics）的临床开发。
技术介绍
数字健康技术及它们在临床环境中的实现是越来越引起关注的问题。这些技术正变得更加强大和复杂。特别地，机器学习作为对临床医生和其他健康护理专业人员的协助在他们努力为患者提供更好的治疗和护理方面提供了巨大的希望。由于增加数量的可用的诊断测试以及对区分具有非特异性或重叠症状的病症（disorder）的需要两者，在个体患者的护理过程中可能为个体患者收集大量数据。这些数据中的一些可能是冗余的，或者它对于患者的结果可能是至关重要的。如果所施用的测试仅是使得能够实现指向期望结果的适当决策所必需的那些测试，则一般对于患者以及对于健康护理系统来说将是有利的。数字技术也可用在研究环境中，特别是解决挑战性的研究问题，例如，更高效地将新颖的疾病改善药物（DMD）投放市场。管理和报销要求正变得更加严格，...
【技术保护点】
1.一种用于预测具有不确定认知状态的受试者的疾病病理的医疗系统，所述系统包括：/n计算机系统，所述计算机系统被布置成接收所述受试者的第一医疗数据并且至少部分地被配置为在第二医疗数据上训练的经训练的学习机，所述计算机系统适于使用所述经训练的学习机来提供所述疾病病理的预测；以及/n显示器，所述显示器用于显示所述预测的指示，/n其中所述第一医疗数据不包括从对所述受试者的分子成像过程获得的数据，并且所述第二医疗数据不包括从一个或多个分子成像过程获得的数据。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20171031 US 62/5796301.一种用于预测具有不确定认知状态的受试者的疾病病理的医疗系统，所述系统包括：
计算机系统，所述计算机系统被布置成接收所述受试者的第一医疗数据并且至少部分地被配置为在第二医疗数据上训练的经训练的学习机，所述计算机系统适于使用所述经训练的学习机来提供所述疾病病理的预测；以及
显示器，所述显示器用于显示所述预测的指示，
其中所述第一医疗数据不包括从对所述受试者的分子成像过程获得的数据，并且所述第二医疗数据不包括从一个或多个分子成像过程获得的数据。
2.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述疾病病理与同认知下降相关联的疾病或病症有关。
3.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述疾病病理是产生多巴胺的脑细胞的损失。
4.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述疾病病理是所述受试者的脑中的淀粉样蛋白beta（Aβ）阳性。
5.如权利要求4所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括日常生活活动（ADL）基线、向后数字跨度、逻辑记忆II故事后30分钟基线、连线部分A-时间（秒）、教育、男性性别、左尾状体体积、右杏仁核体积和右尾状体体积。
6.如权利要求4所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括年龄、性别、简易智力评分（MMSE）、临床痴呆评级（CDR）、临床痴呆评级盒总和（CDR-SB）、ApoE遗传测试状态、区域性左右脑海马体积、海马旁回、杏仁核、内嗅皮质、内颞叶、直回、脑室和角回。
7.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述临床结果是MCI的快速进展。
8.如权利要求7所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括ADL基线、简易精神状态检查（MMSE）基线、类别流畅度测试-动物类别、复合淀粉样蛋白标准化摄取值比（SUVR）（脑桥）和海马体积。
9.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括所述受试者的认知测试的结果。
10.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括所述受试者的年龄。
11.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括所述受试者的教育的年数。
12.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述第一医疗数据包括ApoE遗传测试的结果。
13.如权利要求1所述的医疗系统，供用来预测具有不确定认知状态的受试者的疾病病理的方法中使用。
14.如权利要求1所述的医疗系统，供用来预测具有不确定认知状态的受试者的临床结果的方法中使用。
15.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述受试者是主观记忆抱怨者（SMC）或正在遭受轻度认知障碍（MCI），并且正在针对阿尔茨海默病（AD）的可能发作而被调查。
16.如权利要求1所述的医疗系统，其中所述受试者是认知正常的。
17.一种用于预测具有不确定认知状态的受试者的临床结果的医疗系统，所述系统包括：
计算机系统，所述计算机系统被布置成接收所述受试者的第一医疗数据并且至少部分地被配置为在第二医疗数据上训练的第一经训练的学习机和在第三医疗数据上训练的第二学习机，所述计算机系统适于使用所述第一经训练的学习机和所述第二学习机来提供所述疾病病理的预测；以及
显示器，所述显示器用于显示所述预测的指示，
其中所述第一医疗数据包括从对所述受试者的分子成像过程获得的数据，并且已经至少部分地用从一个或多个分子成像过程获得的数据训练了所述第一经训练的学习机。
18.如权利要求17所述的医疗系统，其中所述受试者是主观记忆抱怨者（SMC）或正在遭受轻度认知障碍（MCI），并且正在针对阿尔茨海默病（AD）的可能发作而被调查。
19.如权利要求17所述的医疗系统，其中所述预测是所述受试者向阿尔茨海默病的转化。
20.如权利要求17所述的医疗系统，供用来预测具有不确定认知状态的受试者的疾病病理的方法中使用。
21.如权利要求17所述的医疗系统，供用来预测具有不确定认知状态的受试者的临床结果的方法中使用。
22.一种预测具有不确定认知状态的受试者的疾病病理的方法，所述方法包括以下步骤：
针对具有所述疾病的已知结果的受试者的第一集合，将队列医疗数据收集到电子存储器中；
使用计算机系统，所述计算机系统被布置成接收所述受试者的受试者医疗数据并且包括在所述队列医疗数据上训练的经训练的学习机，所述计算机系统适于使用所述经训练的学习机至少部分地基于所述受试者医疗数据来提供所述疾病病理的预测，以提供所述疾病病理的预测；以及
使用显示器来指示所述预测。
23.一种预测具有不确定认知状态的受试者的临床结果的方法，所述方法包括以下步骤：
针对具有所述疾病的已知结果的受试者的第一集合，将第一队列医疗数据收集到电子存储器中；
针对具有所述疾病的已知结果的受试者的第二集合，将第二队列医疗数据收集到所述电子存储器中；
使用计算机系统，所述计算机系统被布置成接收所述受试者的受试者医疗数据并且包括在所述第一队列医疗数据上训练的第一经训练的学习机和在所述第二队列医疗数据上训练的第二经训练的学习机，所述计算机系统适于使用所述第一和第二经训练的学习机至少部分地基于所述受试者医疗数据来提供所述临床结果的预测；以及
使用显示器来指示所述预测。
24.如权利要求23所述的方法，其中所述第一队列医疗数据包括与所述第二队列医疗数据中的数据类型不同的数据类型。
25.如权利要求23所述的方法，其中所述第一队列医疗数据包括与所述第二队列医疗数据中的数据类型至少部分相同的数据类型。
26.一种用于标识处于发展成阿尔茨海默病（AD）的风险的受试者的医疗系统，所述系统包括：
计算机系统，所述计算机系统被布置成接收具有AD的未知结果的一个或多个受试者的医疗数据并且至少部分地被配置为提供第一指示的第一经训练的学习机和提供第二指示的第二经训练的学习机，...
【专利技术属性】
技术研发人员：R艾哈迈德，E芬特斯，阮光忠，C巴克利，J沃尔伯，
申请(专利权)人：通用电气健康护理有限公司，
类型：发明
国别省市：英国;GB
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。