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；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。在一个实施例中，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。在一个实施例中，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。在一个实施例中，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。作为本专利技术第二方面，提供一种服务器，其中，所述服务器包括本专利技术所述的临床研究与随访融合系统。作为本专利技术第三方面，提供一种临床研究与随访融合方法，其中，所述方法包括：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；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；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；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。在一个实施例中，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。在一个实施例中，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。在一个实施例中，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。作为本专利技术第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术所述的临床研究与随访融合方法。利用本专利技术的技术方案，对患者进行基于随访的临床研究中(例如，复诊病历分析)，除了考虑患者的随访信息外，还可基于患者的历史病历信息进行分析，从而可以明确所述诊疗方案中的各项潜在因素对患者健康状况影响，从而有助于医生进一步优化针对患者的诊疗方案，有效提高诊疗效果。附图说明现在将仅通过参考附图的非限制性示例来描述本专利技术，其中：图1是示出根据本专利技术一个实施例的临床研究与随访融合系统的示意图；图2是示出根据本专利技术一个实施例的临床研究与随访融合方法的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本专利技术。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。作为本专利技术的第一方面，提供一种临床研究与随访融合系统。图1示意性示出根据本专利技术一个实施例的临床研究与随访融合系统100。所述临床研究与随访融合系统100包括信息获取单元110、信息提取单元120、处理单元130以及推送单元140，并且各个单元之间通信地耦合。所述临床研究与随访融合系统100可以部分地或者整体地设置于服务器端，例如服务器上。信息获取单元110可以被配置为：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。如能理解的，信息获取单元110可以通过多种可能的方式获取患者的历史病历信息。例如，信息获取单元110可以与医院的可用的数据系统通信，以获取所述历史病历信息，其中，所述数据系统可以为医院信息系统(HIS)和/或影像归档和通信系统(PACS)数据，所述历史病历信息可以为患者的电子病历(EMR)数据和/或患者的影像数据。在一实施例中，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。在一具体实施例中，所述患者的个人信息包括所述患者的过往健康数据。在本专利技术中，所述健康数据可以包括门诊医生的问诊信息，例如异常感觉、大便情况、小便情况、血压、体温、脉搏数等。信息获取单元110可通过适用的方式基于随访信息获取患者的当前健康数据。例如，信息获取单元110可直接从患者端获取患者的随访信息，或者也可以从其他可用方式间接获取患者的随访信息；进而，从所述随访信息中提取出患者的当前健康数据。其中，所述患者端可以为适用的智能终端，例如可以为患者的手机、平板电脑或者其他设备。在一个实例中，所述智能终端上可以设置一些选项或者提供一些输入框，供患者选择或使用。在一个实例中，所述智能终端可以通过语音识别获取患者陈述的信息，从而获得当前健康数据。信息获取单元110可以通过合适的方式与所述医院的可用的数据系统以及所述患者端进行通信。其中，合适的通信方式例如可以为无线通信，所述无线通信可以基于无线网络(Wi-Fi)或者移动网络进行。信息提取单元120可以被配置为：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。如能理解的，信息获取单元120可通过适用的方法进行信息提取。例如。可以利用预设算法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，并从所述当前健康数据中提取患者的当前症状；其中，所述预设算法例如可以为自然语言处理算法、文本识别算法，和/或其他可用的算法，这可以使用本领域中已知的算法实现，或者根据规则进行开发。例如，患者根据疾病的关键词进行关联。例如，心脏疾病可以识别，心率过快本文档来自技高网...

【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