[发明专利]一种基于机器学习的智能药品疗效评价方法及其应用有效
申请号: | 202111135248.5 | 申请日: | 2021-09-27 |
公开(公告)号: | CN113838583B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 尚磊;杨喆;张玉海;梁英;张海悦;王玥 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军空军军医大学 |
主分类号: | G16H70/40 | 分类号: | G16H70/40;G06N20/00;G06F18/214;G06F18/2411 |
代理公司: | 西安西达专利代理有限责任公司 61202 | 代理人: | 刘华 |
地址: | 710032 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 学习 智能 药品 疗效 评价 方法 及其 应用 | ||
本发明公开了一种基于机器学习的智能药品疗效评价方法及其应用,所述方法包括建立药品与对应目标治疗疾病或症状的映射关系;提取药品对应潜在副作用,计算药品之间相似指数;将药品线上数据打标签标记药品是否有效并将其文本数据结构化,提取多维度人群信息及药品、治疗相关特征向量;将结构化数据分为训练集和验证集,利用多种算法和不同的特征变量选取机制,建立集成化的预测模型并选择预测效果最优的方案;最后根据药物相似指数得到同类药品有效率排名并通过所述应用实现药品疗效评价的各种功能。
技术领域
本发明涉及生物医药及人工智能领域,具体涉及一种基于机器学习的智能药品疗效评价方法及其应用。
背景技术
在生物制药领域,效力(efficacy)、疗效(effectiveness)和效益(efficiency)是用来评价药物在不同时期和环境下的三个指标。效力通常指在临床试验阶段,药物在理想条件下所能达到的治疗作用大小,是药物的最大期望效果。疗效是在实际医疗卫生条件下药物所能达到的治疗作用大小,即真实世界得到的数据结果。效益是指一种药物的价值是否与个人或社会支付的费用相当,其不仅考虑临床有效性,还考虑成本效益从而使社会大众更多受益,效益通常被用于卫生经济学评价。
当一种药品通过三期临床试验,批准上市以后,其疗效将会受到来自真实世界的检验。在真实条件下,患者群体、药物剂量、使用频率等因素与临床随机试验相比要复杂得多,因此针对真实世界的药物疗效评价得到越来越多重视,也由于大数据技术的发展,海量数据挖掘如线上药物评价、病例报告、药品使用指南及注意事项等信息提取变得可以实现。
现有来自真实世界的药物疗效研究和方法通常只针对单一数据源,如通过调研报告、临床随访或进行四期试验来评估药物疗效,其可涵盖的人群信息依然受到科研经费、研究规模、选择性偏差等因素的影响。本发明利用文本挖掘技术和集成化机器学习算法,将不同信息源的数据进行整合,提取有效特征值,建立一套综合药品疗效评价体系及其应用的决策机制,实现药品推荐、疗效及副作用评估、同类药品比较等多种功能。
本发明不仅可以对药品在上市后的疗效进行长期、大范围监测及评估,也可以进一步作为药品有效性及成本价格的效益评价的重要参考指标。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器学习的智能药品评价方法及其应用,将海量互联网数据与医院病历单、随访或调研报告数据相结合,获得更大范围的药物使用情况实时反馈信息,并将多种信息来源综合进行药品疗效评价。避免了传统药物上市后疗效评价过程中招募受试者所产生的高昂费用、人为纳入排除标准等不利因素,更加全面高效地评估药物在各种条件下的使用疗效及其所产生的副作用。
本发明第一方面提供了一种基于机器学习的智能药品评价方法,所述方法具体如下:
1)通过药品使用说明书、药监局的药品指南提取药品与对应治疗疾病或症状的映射关系:假设药品,i = 1 ,..., I,其对应的目标治疗疾病或症状为,j = 1,..., J为j种目标治疗疾病或症状,其对应的潜在副作用为,k = 1,..., K为k种潜在副作用。
计算药品之前的相似药物指数。具体地,假设药品所对应的目标治疗疾病或症状为;药品所对应的目标治疗疾病或症状为;则药品相似指数。
2)将线上药品评论、医院病历单、随访记录按照步骤1)中的药品目标治疗疾病或症状进行分组,并将每条评论、病历单打标签,分别标记为“有效”或“无效”。
具体地,打标签的方式为自动化打标签,根据语义进行情感分析,采用VADER(Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)将语句评分为-1(负面)到1(正面)的值,0为中立的意见。进一步地,在自动化打标签后还可以进行人工核对。
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