一种临床研究与随访融合系统和方法技术方案

本发明专利技术公开一种临床研究与随访融合系统和方法。系统包括：信息获取单元，被配置为：获取患者的历史病历信息，并基于患者的随访信息获取患者的当前健康数据；信息提取单元，被配置为：从历史病历信息中提取对患者所患疾病进行治疗的临床诊疗方案，并从患者的当前健康数据中提取患者的当前症状；处理单元，被配置为：根据患者的当前病征和预先训练的预测模型，判断该患者所患疾病的复发几率，响应于复发几率大于预设阈值，分析临床诊疗方案确定导致复发的潜在危险因素；推送单元，被配置为：向医生客户端推送导致复发的潜在危险因素，以辅助医生调整临床诊疗方案，并向患者端推送复诊通知。利用本发明专利技术的方案，有助于医生优化针对患者的诊疗方案。

【技术实现步骤摘要】
一种临床研究与随访融合系统和方法
本专利技术涉及临床研究领域，更具体而言涉及一种临床研究与随访融合系统和方法。
技术介绍
目前，现有的基于随访的临床医学研究(例如，复诊病历分析)方案中，主要依靠医生或者医学专家凭借个人的临床经验，对患者的随访数据进行主观分析或者辅以统计学分析，得出分析研判结果，并据此结果判断患者的健康状况以决定该患者是否需要复诊。但是，上述临床研究方案中，缺少针对患者的历史诊疗过程或诊疗方案的分析，从而忽略了诊疗方案本身给患者健康状况带来的影响。因此，需要提供一种技术方案解决上述技术问题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种临床研究与随访融合系统和方法。作为本专利技术第一方面，提供一种临床研究与随访融合系统，其中，所述系统包括：信息获取单元，被配置为：获取患者的历史病历信息，并基于患者的随访信息获取患者的当前健康数据；信息提取单元，被配置为：从所述历史病历信息中提取对患者所患疾病进行治疗的临床诊疗方案，并从所述患者的当前健康数据中提取患者的当前症状；...

【技术保护点】
1.一种临床研究与随访融合系统，其特征在于，所述系统包括：/n信息获取单元，被配置为：获取患者的历史病历信息，并基于患者的随访信息获取患者的当前健康数据；/n信息提取单元，被配置为：从所述历史病历信息中提取对患者所患疾病进行治疗的临床诊疗方案，并从所述患者的当前健康数据中提取患者的当前症状；/n处理单元，被配置为：根据所述患者的当前病征和预先训练的预测模型，判断该患者所患疾病的复发几率，响应于所述复发几率大于预设阈值，分析所述临床诊疗方案确定导致复发的潜在危险因素；/n推送单元，被配置为：向医生客户端推送导致复发的所述潜在危险因素，以辅助医生调整所述临床诊疗方案，并向患者端推送复诊通知。/n

【技术特征摘要】
1.一种临床研究与随访融合系统，其特征在于，所述系统包括：
信息获取单元，被配置为：获取患者的历史病历信息，并基于患者的随访信息获取患者的当前健康数据；
信息提取单元，被配置为：从所述历史病历信息中提取对患者所患疾病进行治疗的临床诊疗方案，并从所述患者的当前健康数据中提取患者的当前症状；
处理单元，被配置为：根据所述患者的当前病征和预先训练的预测模型，判断该患者所患疾病的复发几率，响应于所述复发几率大于预设阈值，分析所述临床诊疗方案确定导致复发的潜在危险因素；
推送单元，被配置为：向医生客户端推送导致复发的所述潜在危险因素，以辅助医生调整所述临床诊疗方案，并向患者端推送复诊通知。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，
所述预测模型为基于深度卷积神经网络的分类模型，以患者的症状类别以及对应的症状严重程度作为输入、以与所述症状对应的疾病复发几率作为输出进行模型训练得到所述预测模型。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述危险因素包括：
药物类别、药物用量、进行病历检测的方式、手术的执行方式、手术切除部位及大小、人工器官替代品的型号、放化疗期数及执行时长。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述历史病历信息还包括：患者的个人信息、家族遗传信息和/或在其他医疗机构就医时的临床诊疗方案。


5.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括权利要求1-4中任一项所述的临床研究与随...

【专利技术属性】
技术研发人员：马钦鸿，黄雨，岳伟华，王雪萍，靳培培，
申请(专利权)人：北京大学，北京大学第六医院，北京六元空间信息科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11