[发明专利]一种中医药治疗人群的预后预测系统有效
申请号: | 201910636553.9 | 申请日: | 2019-07-15 |
公开(公告)号: | CN110246591B | 公开(公告)日: | 2021-11-05 |
发明(设计)人: | 杨宇飞;易丹辉;徐钰莹;张文丽;刘剑;江海军;孙凌云;何斌;许云;王建彬;张彤 | 申请(专利权)人: | 中国中医科学院西苑医院;杨宇飞 |
主分类号: | G16H50/70 | 分类号: | G16H50/70 |
代理公司: | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人: | 郭红燕 |
地址: | 100091*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 中医药 治疗 人群 预后 预测 系统 | ||
本发明提出了一种中医药治疗人群的预后预测系统,适用于判别各种疾病预后,包括输入模块、数据转化模块、判别模块、预测模块和显示模块,其中判别模块采用二次判别分析模型进行判别,将转化后的自变量参数作为自变量,概率作为因变量,计算该患者属于某疾病优势人群的概率;将计算得到的治疗优势人群概率与预设的阈值进行比较,如果优势人群概率大于等于预设的阈值,则判断该患者属于优势人群。通过该系统的建立能够在开展治疗前预先进行优势人群预测,提高治疗的针对性与优势性。
技术领域
本发明涉及医疗卫生技术领域,特别涉及一种中医药治疗人群的预后预测系统,该系统可在开展治疗前进行优劣势人群判别,从而指导中医药的临床治疗实践,使中医药的临床治疗更加针对有效。
背景技术
随着社会的发展,现代医学技术的不断革新,医学成果逐渐受到了重视,各种检测手段、诊断方式、治疗手段层出不穷,如何在众多诊疗手段中为患者选择最直接有效的诊疗方式是目前临床诊疗中的难点、重点。以晚期结直肠癌为例:晚期结直肠癌是威胁人类生命健康的主要恶性肿瘤之一,目前不能治愈。放化疗、靶向治疗、免疫治疗是晚期结直肠癌西医治疗的主要治疗手段,然基于美国国立综合癌症网络(National Comprehensive CancerNetwork,NCCN)发布的西医结直肠癌临床实践指南无法覆盖所有人群,且对接受治疗的人群有严格的要求,部分患者因体力状况差、经济差、高龄等原因无法接受系统的西医治疗,且毒副作用大,影响患者生活质量。
中医药擅长治疗复杂疾病,是我国的瑰宝,具有辨证论治、因人制宜、效价比高、应用方便等特点,在改善晚期肿瘤患者症状、延长生存期方面独具特色。然晚期结直肠癌患者存在个体差异性,对中医药的敏感性、获益程度不尽相同,据临床观察,不同的患者在同样的中医药治疗下,常常会出现不同的预后,存在对中医药治疗更敏感的中医优势人群,即中医受益人群或有效人群。
研究表明,利用判别分析可以辅助临床诊断,提高临床诊断的标准化、客观性以及准确性,预测疾病发展动向等作用,但目前关于中医药治疗人群预后预测系统的建立方面处于空白状态。
因此急需提供一种用于各种疾病中医药治疗人群预后预测的系统。通过该系统的建立能够在开展治疗前预先进行优劣势人群预测,提高治疗的针对性与优势性。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种使用简单、预测准确性高的中医药治疗人群的预后预测系统。
为了完成上述目的,本发明提供了一种中医药治疗人群预后预测系统,适用于判别各种疾病中医干预治疗的优劣势人群分类。需要强调的是,在本申请中,优势人群、有效人群、优效人群、受益人群等都具有等同的含义,其含义是指能够从某项治疗中获益的人群或某项治疗能够产生较好疗效的人群。
本发明具体采用以下技术方案。
一种中医药治疗人群的预后预测系统,包括数据输入模块、数据转化模块、判别分析模块、预测模块和显示模块;其特征在于:
数据输入模块,用于输入患者数据,然后上传至数据转化模块;
所述数据转化模块对接收到的患者数据赋值处理转化为用于判别分析,模块训练的自变量参数,然后上传至判别分析模块;
所述判别分析模块接收自变量参数作为训练样本,对样本训练后生成预测模型;
所述预测模块基于判断分析模块生成的预测模型患者预后进行预测分析,以患者数据作为输入,当预测模块经训练后的预测模型所输出的概率值与预设阈值进行比对,判断患者是属于预后优势人群、预后劣势人群和中间人群,并将判断结果发送至显示模块进行显示。
本发明进一步包括以下优选方案:
所述患者数据包括但不限于发病部位、转移部位、基因分型、KPS评分、中医证型、症状总评分、中医主症评分和生活质量评分,通过数据输入模块输入患者数据。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国中医科学院西苑医院;杨宇飞,未经中国中医科学院西苑医院;杨宇飞许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910636553.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。