一种生物医药临床试验的优化匹配方法组成比例

本申请提供一种生物医药临床试验的优化匹配方法，包括：提取临床试验项目的需求；根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间；统计症状要素匹配的病人治疗时间内能够容纳的临床试验；通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法；预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险；预测临床试验需求和病人症状内容匹配的治疗风险；选择和及时切换最优临床试验项目，具体包括:对各临床试验进行最优排序，预测临床试验治疗过程中的治疗风险，获取历史指标数据，建立实时监测风险的深度学习模型，重新排序并切换临床试验项目。换临床试验项目。换临床试验项目。

【技术实现步骤摘要】
一种生物医药临床试验的优化匹配方法


[0001]本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种生物医药临床试验的优化匹配方法。

技术介绍

[0002]接受临床试验的受试者，有一些是因为可以有一定收益，但有另外一些是因为经济开支巨大，而临床试验能够更好的减轻其经济开支，并且还有一些是因为按照当前的技术水平，病情已经无望，只能接受风险，采用更加新颖但是可能带有一定风险的治疗方式。目前的临床试验匹配不够细致，不够科学，当一个受试者在一个临床试验中时，经常是不会迁移到另一个项目中的因此临床试验对医生来说具有重大意义，而对病人来说，也可能是改变其治疗结果的新希望。但是，如果试验过程已经有一些征兆显示，效果不佳，受试者因为病情，例如癌症晚期等，并没有时间慢慢试验时，如何及时的进行识别和迁移，则是一个未解决的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种生物医药临床试验的优化匹配方法，主要包括：提取临床试验项目的需求；根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间，所述根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间，具体包括：生成病人病历中症状内容的要素，根据要素计算病人可供治疗的时间；统计症状要素匹配的病人治疗时间内能够容纳的临床试验；通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法，所述通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法，具体包括：判定临床试验需求和病历症状内容匹配，确定满足临床试验匹配要求的病人；预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险，所述预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险，具体包括：预测临床试验项目的风险，计算病人症状不匹配导致的临床项目治疗风险；预测临床试验需求和病人症状内容匹配的治疗风险，所述预测临床试验需求和病人症状内容匹配的治疗风险，具体包括：统计往期同类型药物治疗研究成功概率，计算症状未改善或恶化的概率；选择和及时切换最优临床试验项目，所述选择和及时切换最优临床试验项目，具体包括：对各临床试验进行最优排序，预测临床试验治疗过程中的治疗风险，获取历史指标数据，建立实时监测风险的深度学习模型，重新排序并切换临床试验项目。
[0004]进一步可选地，所述提取临床试验项目的需求包括：建立需求获取模块用于在分词工具中进行分词处理预设，根据临床试验项目的需求要素对待提取的临床试验项目内容信息进行分词处理，获取临床试验项目中的的要素信息以满足提取需求；建立模板判断模块用于将分词获取的需求要素与提前设定在模板库中的模板信息要素进行比对和匹配，寻找模板库中与待提取的临床项目匹配的信息要素；建立信息提取模块用于在预设的模板库中如果存在目标提取的需求要素，则根据此信息要素在待提取的临床试验项目信息中提取出相关需求要素，将临床试验项目信息进行输出，生成临床试验项目需求的要素，通过对临床试验中的需求要素进行提取，单独建立标记临床
试验期限的需求要素模块，筛选输出临床试验期限。
[0005]进一步可选地，所述根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间包括：所述生成病人病历中症状内容的要素，具体包括：在分词工具中进行分词处理预设，根据临床试验项目中的需求要素对待提取的病人病历中的症状内容信息进行分词处理，获取临床试验项目中的的需求要素以满足病人病历内容提取需求。判断病人症状与临床试验项目模板库中信息的匹配程度，将经过分词处理的病人病历症状要素和提前设定的临床试验项目模板库信息要素进行比对和匹配，寻找临床试验项目模板库中与待提取的病历症状内容匹配的病人病历症状要素。在预设的临床试验项目模板库中如果存在目标提取的病人病历症状要素，则根据此临床试验项目的需求要素在待提取的病人病历症状信息中提取出相关病人病历症状要素，并将其进行输出，生成病人病历症状要素。
[0006]所述根据要素计算病人可供治疗的时间，具体包括：通过预先设置的各病人病历中的相关指标的数据临界值，作为最大化数据为表征用户的生理指标数据的极限，用以预测病情恶化。将病人病历症状要素数据作为预测病人病情恶化的输入指标，以历史数据中相关指标的变化周期作为依据计算得到预测指标数据，根据病历中的相关指标的历史监测数据和历史指标数据训练预测用于指示用户病情变化的临界时间针对预测指标数据进行提示。
[0007]进一步可选地，所述统计症状要素匹配的病人治疗时间内能够容纳的临床试验包括：将病人病历症状要素与临床试验项目期限信息输入到已训练的病人容纳临床试验周期数的预测模型的向量层，向量层用于确定病人病历症状要素以及临床试验项目期限信息对应的特征向量；将特征向量作为病人容纳临床试验周期预测模型中各个子预测模型的输入，获取各个子预测模型输出的子预测参数，病人容纳临床试验周期的预测模型用于根据子预测参数确定病人症状要素数据对应的容纳临床试验项目及其周期。
[0008]进一步可选地，所述通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法包括：所述判定临床试验需求和病历症状内容匹配，具体包括：分别对病人病历症状要素中获取病人症状信息和从临床试验项目需求要素信息获取的临床试验作为入排标准信息进行自然语言处理和识别，从病人症状信息中提取出第一信息，从临床试验入排标准信息中提取出第二信息，第一信息包括病人症状，第二信息包括不同临床试验的入排标准。将第一信息和第二信息存储至云服务器。
[0009]所述确定满足临床试验匹配要求的病人，具体包括：统计第一信息和第二信息相同的临床实验项目的第一数量，计算该第一数量占第一信息对应病人数量的百分比，作为第一信息和第二信息的相似度，相似度超过预设的相似度阈值，则确定第一信息对应的病人匹配第二信息对应的临床试验项目。在此基础上确定临床试验项目需求要素的影响因子，结合第一信息和第二信息的相似度以及满足临床试验项目需求要素的各症状对实验的影响程度确定的影响因子，以各症状影响因子乘以匹配实验项目，将数值相加以计算病人病历症状内容的得分，确定得分最高的病人作为临床实
验项目最匹配人选。
[0010]进一步可选地，所述预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险包括：所述预测临床试验项目的风险，具体包括：根据临床试验项目的需求要素，明确待预测风险结果的临床试验项目。根据临床试验项目的医疗设计中预设实施过程将临床试验项目分为临床试验过程A的权重α、临床试验过程B的权重β、临床试验过程C的权重γ、
…
、临床试验过程N的权重∑，再由历史监测数据和历史指标数据分析数据库中临床试验过程A的风险概率1、临床试验过程B的风险概率2，临床试验过程C的风险概率3、
…
、临床试验过程N的风险概率X。将各过程对应的权重α、β、γ、...、∑与各过程的风险概率1、风险概率2、风险概率3、...风险概率X相乘并相加求和，得到并输出风险预警结果。
[0011]所述计算病人症状不匹配导致的临床项目治疗风险，具体包括：根据临床试验项目需求要素和病人病历症状要素的相似度的得出病人的与多个临床试验项目匹配需求低于相似度平均值的得分。将病人与临床试验项目的匹配需求低于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物医药临床试验的优化匹配方法，其特征在于，所述方法包括：提取临床试验项目的需求；根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间，所述根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间，具体包括：生成病人病历中症状内容的要素，根据要素计算病人可供治疗的时间；统计症状要素匹配的病人治疗时间内能够容纳的临床试验；通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法，所述通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法，具体包括：判定临床试验需求和病历症状内容匹配，确定满足临床试验匹配要求的病人；预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险，所述预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险，具体包括：预测临床试验项目的风险，计算病人症状不匹配导致的临床项目治疗风险；预测临床试验需求和病人症状内容匹配的治疗风险，所述预测临床试验需求和病人症状内容匹配的治疗风险，具体包括：统计往期同类型药物治疗研究成功概率，计算症状未改善或恶化的概率；选择和及时切换最优临床试验项目，所述选择和及时切换最优临床试验项目，具体包括：对各临床试验进行最优排序，预测临床试验治疗过程中的治疗风险，获取历史指标数据，建立实时监测风险的深度学习模型，重新排序并切换临床试验项目。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取临床试验项目的需求，包括:建立需求获取模块用于在分词工具中进行分词处理预设，根据临床试验项目的需求要素对待提取的临床试验项目内容信息进行分词处理，获取临床试验项目中的的要素信息以满足提取需求；建立模板判断模块用于将分词获取的需求要素与提前设定在模板库中的模板信息要素进行比对和匹配，寻找模板库中与待提取的临床项目匹配的信息要素；建立信息提取模块用于在预设的模板库中如果存在目标提取的需求要素，则根据此信息要素在待提取的临床试验项目信息中提取出相关需求要素，将临床试验项目信息进行输出，生成临床试验项目需求的要素，通过对临床试验中的需求要素进行提取，单独建立标记临床试验期限的需求要素模块，筛选输出临床试验期限。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据病人病历提取症状内容要素并计算其可供治疗的时间，包括:生成病人病历中症状内容的要素；根据要素计算病人可供治疗的时间；所述生成病人病历中症状内容的要素，具体包括:在分词工具中进行分词处理预设，根据临床试验项目中的需求要素对待提取的病人病历中的症状内容信息进行分词处理，获取临床试验项目中的的需求要素以满足病人病历内容提取需求；判断病人症状与临床试验项目模板库中信息的匹配程度，将经过分词处理的病人病历症状要素和提前设定的临床试验项目模板库信息要素进行比对和匹配，寻找临床试验项目模板库中与待提取的病历症状内容匹配的病人病历症状要素；在预设的临床试验项目模板库中如果存在目标提取的病人病历症状要素，则根据此临床试验项目的需求要素在待提取的病人病历症状信息中提取出相关病人病历症状要素，并将其进行输出，生成病人病历症状要素；所述根据要素计算病人可供治疗的时间，具体包括:通过预先设置的各病人病历中的相关指标的数据临界值，作为最大化数据为表征用户的生理指标数据的极限，用以预测病情恶化；将病人病历症状要素数据作为预测病人病情恶化的输入指标，以历史数据中相关指标的变化周期作为依据计算得到预测指标数据，根
据病历中的相关指标的历史监测数据和历史指标数据训练预测用于指示用户病情变化的临界时间针对预测指标数据进行提示。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述统计症状要素匹配的病人治疗时间内能够容纳的临床试验，包括:将病人病历症状要素与临床试验项目期限信息输入到已训练的病人容纳临床试验周期数的预测模型的向量层，向量层用于确定病人病历症状要素以及临床试验项目期限信息对应的特征向量；将特征向量作为病人容纳临床试验周期预测模型中各个子预测模型的输入，获取各个子预测模型输出的子预测参数，病人容纳临床试验周期的预测模型用于根据子预测参数确定病人症状要素数据对应的容纳临床试验项目及其周期。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过对临床试验需求和病人症状内容进行相似性匹配分析的方法，包括:判定临床试验需求和病历症状内容匹配；确定满足临床试验匹配要求的病人；所述判定临床试验需求和病历症状内容匹配，具体包括:分别对病人病历症状要素中获取病人症状信息和从临床试验项目需求要素信息获取的临床试验作为入排标准信息进行自然语言处理和识别，从病人症状信息中提取出第一信息，从临床试验入排标准信息中提取出第二信息，第一信息包括病人症状，第二信息包括不同临床试验的入排标准；将第一信息和第二信息存储至云服务器；所述确定满足临床试验匹配要求的病人，具体包括:统计第一信息和第二信息相同的临床实验项目的第一数量，计算该第一数量占第一信息对应病人数量的百分比，作为第一信息和第二信息的相似度，相似度超过预设的相似度阈值，则确定第一信息对应的病人匹配第二信息对应的临床试验项目；在此基础上确定临床试验项目需求要素的影响因子，结合第一信息和第二信息的相似度以及满足临床试验项目需求要素的各症状对实验的影响程度确定的影响因子，以各症状影响因子乘以匹配实验项目，将数值相加以计算病人病历症状内容的得分，确定得分最高的病人作为临床实验项目最匹配人选。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测临床试验需求和病人症状内容不匹配的治疗风险，包括:预测临床试验项目的风险；计算病人症状不匹配导致的临床项目治疗风险；所述预测临床试验项目的风险，具体包括:根据临床试验项目的需求要素，明确待预测风险结果的临床试验项目；根据临床试验项目的医疗设计中预设实施过程将临床试验项目分为临床试验过程A的权重α、临床试验过程B的权重β、临床试验过程C的权重γ、
…
、临床试验过程N的权重∑，再由历史监测数据和历史指标数据分析数据库中临床试验过程A的风险概率1、临床试...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴帆，潘洪辉，袁军，
申请(专利权)人：中山康晟君合管理咨询企业有限合伙，
类型：发明
国别省市：