基于树的数据探索和数据驱动方案制造技术

公开了一种向医师提供治疗建议以治疗患者的方法。该方法包括：从与患者数据存储库进行通信的处理器，基于来自适用于患者的患者数据存储库的所选患者人口统计信息的组合和适合于治疗患者的多个心室辅助设备(VAD)的操作参数，确定第一治疗建议，该第一治疗建议具有第一生存率并且包括使用第一VAD。然后，该方法通过在患者身上使用第一VAD获得第一信号。然后，该方法基于第一信号和第一治疗建议来确定第二治疗建议，该第二治疗建议具有第二生存率。然后，如果第二生存率高于第一生存率，则该方法向医师提供第二治疗建议。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于树的数据探索和数据驱动方案相关申请的交叉引用本申请根据35U.S.C.§119要求2018年10月5日提交的美国临时专利申请序列号62/741,985的优先权权益，该申请的内容通过引用整体并入本文。
技术介绍
急性和慢性心血管状况降低生活质量和预期寿命。已经开发了用于在这种状况下治疗心脏的多种治疗方式，范围从药物到机械设备和移植。诸如心脏泵系统和导管系统之类的心室辅助设备(VAD)通常用于治疗心脏，以提供血液动力学支持并促进康复。一些心脏泵系统经皮插入心脏，并且可以与天然心脏并行运行以补充心脏输出。这样的心脏泵系统包括由马萨诸塞州丹佛斯(Danvers,MA)的Abiomed公司生产的设备系列。当前，由VAD控制器向医师提供针对具有心血管状况的患者使用VAD的治疗计划的选择，并且该选择很大程度上基于使用该VAD治疗具有类似状况的患者的先前成功的统计。传统的数据分析能够基于单个因素(例如患者的性别或年龄)来分析与使用VAD相关联的生存率。随着患者易患的心肌状况类型的发展，未合理考虑影响患者状况的其他因素的治疗计划可能会通过使用次优VAD对患者进行治疗，从而使患者状况恶化。
技术实现思路
本文所述的方法和系统使用基于树的预测性模型来向医师提供针对患者进行优化的治疗建议。该方法开始于使用处理器基于从适用于患者的患者数据存储库中获得的所选患者人口统计信息的组合和适合于治疗患者的多个心室辅助设备(VAD)的操作参数来确定第一治疗建议，第一治疗建议具有第一生存率，并且包括使用第一VAD。然后，该方法进行到通过使用VAD治疗患者从第一VAD获得第一信号。从与第一VAD通信的控制器获得第一信号。然后，处理器基于第一信号和第一治疗建议来确定第二治疗建议，第二治疗建议具有第二生存率。然后，处理器确定第二生存率是否高于第一生存率，并且如果是，则向医师提供第二治疗建议。在一些实施方式中，该方法进一步包括如果第二生存率不高于第一生存率，则通知医师继续使用第一VAD来治疗患者。因此，如果处理器确定第二生存率等于或小于第一生存率，则继续使用第一VAD对患者进行治疗。在某些实施方式中，每个VAD包括用于向控制器提供第一信号的至少一个传感器。传感器可以是被配置为将患者数据转换为电信号的任何输入换能器。在某些实施方式中，第一信号包括与患者的生命力有关的信息，诸如以下至少一项：例如，平均动脉压(MAP)、左心室压(LVP)、左心室舒张末期压(LVEDP)、肺动脉楔压(PAWP)、肺毛细血管楔压(PCWP)、肺动脉闭塞压(PAOP)。在某些实施方式中，如果确定第二生存率高于第一生存率，则该方法进一步包括利用第二治疗建议来治疗患者。第二治疗建议可以包括使用以下至少一项来治疗患者：第一VAD、第二VAD和无VAD。在一些实施方式中，第二治疗建议可以建立在第一治疗建议的基础上，其中可以建议附加VAD与第一VAD一起使用。在某些实施方式中，VAD包括以下至少一项：泵、体外膜氧合(ECMO)泵、球囊泵和斯旺-甘兹氏(Swan-Ganz)导管。泵包括以下任一项：Impella泵、Impella泵、Impella泵、Impella泵和Impella泵。前述方法用于治疗心源性休克患者。在一些实施方式中，第一治疗建议由处理器执行的预测模型来确定。在某些实施方式中，预测模型基于机器学习算法，该机器学习算法包括以下任一项：装袋和随机森林算法、逻辑回归算法、分类决策树算法、深度学习算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。在一些实施方式中，预测模型在其计算中使用适用于患者的患者人口统计信息。此类人口统计信息包括性别、年龄、地区、支持的持续时间、使用指示和插入部位。通过使用特定于患者的人口统计信息，提供给患者的最终治疗建议将更适合每个患者，从而改善治疗效果。在某些实施方式中，处理器可以显示每个可用VAD的生存率；并找出生存率最高的VAD。另外，处理器可以使用分支树表示来显示用于确定生存率的所选患者人口统计信息的组合。此类特征组合树为医师提供了特征的可视化，这些特征对用于治疗患者的建议的VAD(和相关的生存率)有影响。关于本公开，生存率包括属于所选患者人口统计信息的组合的患者在用VAD治疗时的生存概率。在一些实施方式中，患者数据存储库包括急性心肌梗塞心源性休克(AMICS)数据库或高危经皮冠状动脉介入治疗(高危PCI)数据库。根据本公开的第二实施例，所述方法和系统从患者存储库获得数据，其中该数据根据患者人口统计信息存储在存储库中。该方法使用处理器从患者存储库获得数据。然后，处理器确定适合于治疗患者的至少一个心室辅助设备(VAD)。然后，处理器使用预测模型，针对适用于患者的所选患者人口统计信息的组合，基于来自患者数据存储库的数据，确定每个合适的VAD的生存率。然后，处理器向控制器提供与最高生存率相关联的建议的第一VAD。然后，医师使用建议的第一VAD来治疗患者。在一些实施方式中，该方法进一步针对适用于患者的所选患者人口统计信息的所有组合，向医师提供每个合适的VAD的生存率。在某些实施方式中，处理器还针对适用于患者的患者人口统计信息的每个组合，向医师提供不使用VAD的生存率。在某些实施方式中，第一VAD可以包括以下至少一项：泵、体外膜氧合(ECMO)泵、球囊泵和斯旺-甘兹氏导管。泵可以包括以下任一项：Impella泵、Impella泵、Impella泵、Impella泵和Impella泵。患者人口统计信息可以包括：年龄、性别、地区、植入年份、支持设备、支持的持续时间、插入部位和射血分数。在一些实施方式中，预测模型使用机器学习算法来确定生存率。机器学习算法可以包括以下任一项：装袋和随机森林算法、逻辑回归算法、分类决策树算法、深度学习算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。在某些实施方式中，所选患者人口统计信息的组合遵循树模型。树模型可以具有以下任一个的阶数(order)：二、三、四、五、和六。在一些实施方式中，该方法可以进一步包括显示每个可用VAD的生存率，以及识别出生存率最高的VAD。在某些实施方式中，该方法可以进一步包括使用分支树表示来显示用于确定生存率的所选患者人口统计信息的组合。生存率可以包括属于所选患者人口统计信息的组合的患者在用VAD治疗时的生存概率。在一些实施方式中，患者数据存储库可以包括急性心肌梗塞心源性休克(AMICS)数据库或高危经皮冠状动脉介入治疗(高危PCI)数据库。根据本公开的第三实施例，提供了一种用于向医师提供治疗建议以治疗患者的系统。该系统包括包含传感器的至少一个心室辅助设备(VAD)。该系统进一步包括与VAD通信的处理器，该处理器被配置为与急性心肌梗塞心源性休克(AMICS)存储库或高危经皮冠状动脉介入治疗(高危PCI)存储库进行通信。此外，该系统包括与VAD和处理器通信的控制器，该控制器被配置为执行根据前述实施例中的任一项所述的方法。根据本公开的第四实施例，提供了一种用于向医师提供治疗建议以治疗患者的系统。该系统包括处理器和控制器，该控制器被配置为执行根据前述实施例中的任一项所述的方法。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种向医师提供治疗建议以治疗患者的方法，所述方法包括：/n从与患者数据存储库进行通信的处理器，基于来自适用于所述患者的所述患者数据存储库的所选患者人口统计信息的组合和适合于治疗所述患者的多个心室辅助设备即VAD的操作参数，确定第一治疗建议，所述第一治疗建议具有第一生存率并且包括使用第一VAD；/n使用所述第一VAD来治疗所述患者；/n从控制器获得第一信号；/n由所述处理器基于所述第一信号和所述第一治疗建议确定第二治疗建议，所述第二治疗建议具有第二生存率；以及/n如果所述第二生存率高于所述第一生存率，则由所述处理器向所述医师提供所述第二治疗建议。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181005 US 62/741,9851.一种向医师提供治疗建议以治疗患者的方法，所述方法包括：
从与患者数据存储库进行通信的处理器，基于来自适用于所述患者的所述患者数据存储库的所选患者人口统计信息的组合和适合于治疗所述患者的多个心室辅助设备即VAD的操作参数，确定第一治疗建议，所述第一治疗建议具有第一生存率并且包括使用第一VAD；
使用所述第一VAD来治疗所述患者；
从控制器获得第一信号；
由所述处理器基于所述第一信号和所述第一治疗建议确定第二治疗建议，所述第二治疗建议具有第二生存率；以及
如果所述第二生存率高于所述第一生存率，则由所述处理器向所述医师提供所述第二治疗建议。


2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
如果所述第二生存率不高于所述第一生存率，则通知所述医师继续使用所述第一VAD来治疗所述患者。


3.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中每个VAD包括用于向所述控制器提供所述第一信号的至少一个传感器。


4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述第一信号包括与所述患者的生命力有关的信息。


5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述第一信号包括以下至少之一：平均动脉压MAP、左心室压LVP、左心室舒张末期压LVEDP、肺动脉楔压PAWP、肺毛细血管楔压PCWP、肺动脉闭塞压PAOP。


6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：
用所述第二治疗建议治疗所述患者。


7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述VAD包括以下中的至少一项：泵、体外膜氧合泵即ECMO泵、球囊泵和斯旺-甘兹氏导管。


8.根据权利要求7所述的方法，其中所述泵包括以下任一项：泵、泵、泵、泵和泵。


9.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二治疗建议包括：除了第二VAD之外，还继续使用来自所述第一治疗建议的所述第一VAD。


10.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法，其中所述第二治疗建议包括使用以下至少一项来治疗所述患者：所述第一VAD，第二VAD和无VAD。


11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述患者处于心源性休克。


12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述第一治疗建议是由所述处理器执行的预测模型确定的。


13.根据权利要求12所述的方法，其中所述预测模型基于机器学习算法，所述机器学习算法包括以下任一项：装袋和随机森林算法、逻辑回归算法、分类决策树算法、深度学习算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。


14.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述患者人口统计信息的类型包括：性别、年龄、地区、支持的持续时间、使用指示和插入部位。


15.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：
显示每个可用VAD的所述生存率；以及
识别出所述生存率最高的所述VAD。


16.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括：
使用分支树表示来显示用于确定所述生存率的所选患者人口统计信息的所述组合。


17.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述生存率包括属于所选患者人口统计信息的所述组合的患者在用VAD治疗时的生存概率。


18.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述患者数据存储库包括急性心肌梗塞心源性休克数据库即AMICS数据库或高危经皮冠状动脉介入治疗数据库即高危PCI数据库。


19.一种向医师提供治疗建议以治疗患者的方法，所述方法包括：
由处理器从患者数据存储库获得患者数据，所述数据根据患者人口统计信息存储在所述存储库中；
由所述处理器确定适合于治疗患...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·刘，A·E·卡特吉，
申请(专利权)人：阿比奥梅德公司，
类型：发明
国别省市：美国;US