[发明专利]临床试验患者匹配方法

说明书

本发明公开了一种临床试验患者匹配方法，包含以下步骤：获取患者的患者信息；获取临床试验入排标准信息；对获取到的入排标准信息进行结构化预处理；分析预处理后的入排标准信息以得到该临床试验需求的目标患者信息；目标患者信息包括与基本信息和病历信息相对应的目标基本信息和目标病历信息；将患者信息和目标患者信息与知识图谱关联分别得到第一关联信息和第二关联信息；智能分析第一关联信息和第二关联信息得到患者与该临床试验的匹配度。本发明的有益之处在于提供的临床试验患者匹配方法将患者和临床试验进行自动匹配，无需人工在大量数据中进行繁琐匹配，节省浏览临床试验文档的时间，提高匹配效率，加速试验进程。

技术领域

本发明涉及一种临床试验患者匹配方法。

背景技术

临床试验是指以人为对象的前瞻性研究，预先将受试者或受试人群分配至接受一种或多种医疗干预，以评价医疗干预对健康结局的影响。其中“医疗干预”包括但不仅限于药物、细胞及其他生物制品、外科治疗、放射治疗、医疗器械、行为疗法、治疗过程的改变、预防保健等。其定义包括第1阶段到第4阶段的试验。

在全球，已有超过480,000个临床试验项目。其中，在国内，中国临床试验注册中心和药物临床试验登记与信息公示平台临床试验项目数量超过28,000个。可见，临床试验患者招募需求量很大。然而，一方面，新药研发上市所需的符合临床试验要求的受试者难以招募，常因此导致试验时间周期变长，新药上市进程受阻；另一方面，很多癌症、罕见病患者已经接受过临床通行的疗法但依然无效，可以进一步参加适合的临床试验，通过接受未上市新药的治疗，抓住最后一线生的希望。

目前的临床试验患者招募方式主要采用如下：招募方(如试验负责医生或临床试验协调、招募员)进行招募广告发布、患者资料人工收集和比对，确认患者符合招募标准且知情同意后入组。对患者而言，其参加临床试验项目的方式如下：阅读招募信息和自己的病历材料，人工对比符合招募的条件，判断自己是否可以参加临床试验。目前国内尚无针对患者群体的智能临床试验匹配方法。

以上方法具有弊端：

1.患者缺乏医学知识背景，医学专业信息的不同表达方式会影响对临床试验内容的理解。

2.患者对入组临床试验所需要的材料缺乏了解，全面性不足。

3.患者搜索出大量潜在的临床试验时，因数据量大、对比匹配繁琐而造成匹配低效。

发明内容

本发明提供了一种临床试验患者匹配方法，采用如下的技术方案：

一种临床试验患者匹配方法，包含以下步骤：

获取患者的患者信息；

获取临床试验入排标准信息；

对获取到的入排标准信息进行结构化预处理；

分析预处理后的入排标准信息以得到该临床试验需求的目标患者信息；目标患者信息包括与基本信息和病历信息相对应的目标基本信息和目标病历信息；

将患者信息和目标患者信息与知识图谱关联分别得到第一关联信息和第二关联信息；

智能分析第一关联信息和第二关联信息得到患者与该临床试验的匹配度。

进一步地，获取患者的患者信息的具体方法为：通过调查问卷的方式获取患者的患者信息。

进一步地，患者信息包括基本信息和病历信息。

进一步地，基本信息包括：疾病名称、亚型、性别、年龄、日常活动水平；

病历信息包括：已接受的治疗方法、已接受的治疗时间、已接受的治疗药物、病情信息和并发症信息。

进一步地，获取临床试验入排标准信息的具体方法是为：智能分析临床试验文档并从中提取相关信息得到入排标准信息。