应用于专病临床试验的队列识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种应用于专病临床试验的队列识别方法及装置，基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息；获取电子病历数据，并对电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息；基于专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配查询信息的专病临床试验的队列。在本发明专利技术中专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系，实现自动地将入排标准转换为结构化的查询语言，可以直接地对电子病历数据进行处理，获得满足专病临床试验的受试者，提升了信息转换的处理效率及提升临床试验的队列识别工作的准确性。

【技术实现步骤摘要】
应用于专病临床试验的队列识别方法及装置
本专利技术涉及信息处理
，特别是涉及一种应用于专病临床试验的队列识别方法及装置。
技术介绍
为了验证新型药物或治疗方案的有效性或优效性，在不同的临床试验周期，需要纳入不同规模的受试人群。专病临床试验队列识别是针对医学上某一个疾病领域开展的临床试验识别符合条件的受试人员，以满足临床试验各阶段对受试者的招募需求。研究人员以临床试验的纳入标准和排除标准(也可简称为入排标准)为依据，与获取的潜在受试者的各项特征进行匹配，识别其是否符合标准。目前常见的获取受试者的方法包括发布招募信息、医师推荐、病例回顾等。可见，在目前针对专病临床试验的队列识别尚缺乏系统性的研究方法。尤其是在基于电子病历数据进行队列识别时，一般通过人工分析的方法，解释和转换临床试验入排标准的规则，以及缺乏对非结构化电子病历数据的智能化处理和应用。使得通过人工分析方法不仅需要富有专业背景的人员进行耗时且高强度的劳动，而且难以保证结果的准确性，该方法缺乏普遍适用性，进而使得获得有效的专病临床试验的队列准确性低和处理效率低。
技术实现思路
针对于上述问题，本专利技术提供一种应用于专病临床试验的队列识别方法及装置，实现了提升专病临床试验的队列准确性和信息转换的处理效率。为了实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种应用于专病临床试验的队列识别方法，所述方法包括：基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息，其中，所述专病临床试验入排标准表征临床试验中受试人员的入选标准和排除标准；所述专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系；获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，所述专病表型分析信息为识别具有特定疾病或特征的患者信息；基于所述专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配所述查询信息的专病临床试验的队列，所述专病临床试验的队列包括多个满足所述专病临床试验入排标准的受试者。可选地，所述方法包括：创建专病临床试验入排标准的知识体系，包括：对所述专病临床试验入排标准进行信息提取，得到提取后信息，所述提取后的信息包括特征信息、入排标准与电子病历数据之间的差异信息、医学信息、实体信息和实体之间的逻辑信息；对所述提取后的信息进行规范化处理，得到处理后的信息；对所述处理后的信息进行信息结构化表示，得到所述专病临床试验入排标准的知识体系。可选地，所述方法包括：对所述专病临床试验入排标准进行信息提取，得到医学信息，包括：按照类别从所述专病临床试验入排标准中提取到医学实体；获取所述医学实体的属性信息和医学实体与属性之间的关系信息。可选地，所述获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，包括：获取电子病历数据；确定所述电子病历数据的结构化病历数据和非结构化病历数据；对所述结构化病历数据和非结构化病历数据进行数据预处理，并对预处理后的信息进行专病表型分类，得到分类信息；基于所述分类信息，生成专病表型分析信息。可选地，所述获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，包括：利用预创建的表型分析模型，对获取到的电子病历数据进行处理，得到专病表型分析信息，所述表型分析模型为利用电子病历数据进行训练得到的神经网络模型。一种应用于专病临床试验的队列识别装置，所述装置包括：生成单元，用于基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息，其中，所述专病临床试验入排标准表征临床试验中受试人员的入选标准和排除标准；所述专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系；分析单元，用于获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，所述专病表型分析信息为识别具有特定疾病或特征的患者信息；确定单元，用于基于所述专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配所述查询信息的专病临床试验的队列，所述专病临床试验的队列包括多个满足所述专病临床试验入排标准的受试者。可选地，所述装置包括：创建单元，用于创建专病临床试验入排标准的知识体系，所述创建单元包括：第一提取子单元，用于对所述专病临床试验入排标准进行信息提取，得到提取后信息，所述提取后的信息包括特征信息、入排标准与电子病历数据之间的差异信息、医学信息、实体信息和实体之间的逻辑信息；第一处理子单元，用于对所述提取后的信息进行规范化处理，得到处理后的信息；表示子单元，用于对所述处理后的信息进行信息结构化表示，得到所述专病临床试验入排标准的知识体系。可选地，所述装置包括：提取单元，用于对所述专病临床试验入排标准进行信息提取，得到医学信息，所述提取单元包括：第二提取子单元，用于按照类别从所述专病临床试验入排标准中提取到医学实体；第一获取子单元，用于获取所述医学实体的属性信息和医学实体与属性之间的关系信息。可选地，所述分析单元包括：第二获取子单元，用于获取电子病历数据；第一确定子单元，用于确定所述电子病历数据的结构化病历数据和非结构化病历数据；第二处理子单元，用于对所述结构化病历数据和非结构化病历数据进行数据预处理，并对预处理后的信息进行专病表型分类，得到分类信息；第一生成子单元，用于基于所述分类信息，生成专病表型分析信息。可选地，所述分析单元包括：模型处理单元，用于利用预创建的表型分析模型，对获取到的电子病历数据进行处理，得到专病表型分析信息，所述表型分析模型为利用电子病历数据进行训练得到的神经网络模型。相较于现有技术，本专利技术提供了一种应用于专病临床试验的队列识别方法及装置，基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息；获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息；基于所述专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配所述查询信息的专病临床试验的队列。在本专利技术中专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系，实现自动地将入排标准转换为结构化的查询语言，可以直接地对电子病历数据进行处理，获得满足专病临床试验的受试者，提升了信息转换的处理效率及提升临床试验的队列识别工作的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种应用于专病临床试验的队列识别方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于专病临床试验的队列识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息，其中，所述专病临床试验入排标准表征临床试验中受试人员的入选标准和排除标准；所述专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系；/n获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，所述专病表型分析信息为识别具有特定疾病或特征的患者信息；/n基于所述专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配所述查询信息的专病临床试验的队列，所述专病临床试验的队列包括多个满足所述专病临床试验入排标准的受试者。/n

【技术特征摘要】
1.一种应用于专病临床试验的队列识别方法，其特征在于，所述方法包括：
基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息，其中，所述专病临床试验入排标准表征临床试验中受试人员的入选标准和排除标准；所述专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系；
获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，所述专病表型分析信息为识别具有特定疾病或特征的患者信息；
基于所述专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配所述查询信息的专病临床试验的队列，所述专病临床试验的队列包括多个满足所述专病临床试验入排标准的受试者。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：创建专病临床试验入排标准的知识体系，包括：
对所述专病临床试验入排标准进行信息提取，得到提取后信息，所述提取后的信息包括特征信息、入排标准与电子病历数据之间的差异信息、医学信息、实体信息和实体之间的逻辑信息；
对所述提取后的信息进行规范化处理，得到处理后的信息；
对所述处理后的信息进行信息结构化表示，得到所述专病临床试验入排标准的知识体系。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：对所述专病临床试验入排标准进行信息提取，得到医学信息，包括：
按照类别从所述专病临床试验入排标准中提取到医学实体；
获取所述医学实体的属性信息和医学实体与属性之间的关系信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，包括：
获取电子病历数据；
确定所述电子病历数据的结构化病历数据和非结构化病历数据；
对所述结构化病历数据和非结构化病历数据进行数据预处理，并对预处理后的信息进行专病表型分类，得到分类信息；
基于所述分类信息，生成专病表型分析信息。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电子病历数据，并对所述电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息，包括：
利用预创建的表型分析模型，对获取到的电子病历数据进行处理，得到专病表型分析信息，所述表型分析模型为利用电子病历数据进行训练得到的神经网络模型。


6.一种应用于专病临床试验的队列识别装置，其特征在于，所述装置包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨林，李姣，黄晓硕，
申请(专利权)人：中国医学科学院医学信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11