[發(fā)明專利]用于臨床決策支持的對血栓形成的臨床風(fēng)險(xiǎn)因子與分子標(biāo)記物的組合使用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201380055556.4
• 申請日: 2013-10-17
• 公開（公告）號: CN104756117B
• 公開（公告）日: 2019-01-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: B·J·巴克;H·J·范奧義任;R·范德漢姆
• 申請（專利權(quán)）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G16H10/20
• 分類號: G16H10/20
• 代理公司: 永新專利商標(biāo)代理有限公司 72002
• 代理人: 李光穎;王英

本發(fā)明涉及一種用于臨床決策支持的裝置和方法，所述裝置和方法基于臨床風(fēng)險(xiǎn)因子和諸如蛋白質(zhì)濃度的分子標(biāo)記物的組合來識別處于高血栓形成風(fēng)險(xiǎn)中的患者。這些臨床風(fēng)險(xiǎn)因子和分子標(biāo)記物被組合在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法中，所述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法返回與未來血栓形成事件的估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的輸出值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及臨床決策支持領(lǐng)域，其中，基于患者特異性輸入特征來計(jì)算患者的血栓形成風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)值。

背景技術(shù)

基于計(jì)算機(jī)的臨床決策支持系統(tǒng)(CDSS)被定義為“被設(shè)計(jì)為直接幫助臨床決策制定的任何軟件，在所述臨床決策制定中，出于生成之后被呈現(xiàn)給醫(yī)師以供考慮和決策制定的患者特異性評估或推薦的目的，將個體患者的特性匹配到計(jì)算機(jī)化的知識庫”。臨床決策支持系統(tǒng)通過支持臨床決策制定使其改進(jìn)健康護(hù)理的質(zhì)量的潛力得到促進(jìn)。

深靜脈血栓形成是西方世界中廣泛普及的問題。大部分人口，例如老年人、旅行中的人以及經(jīng)歷整形外科手術(shù)的患者都處于血栓形成的增加的風(fēng)險(xiǎn)中。能夠?qū)μ幱陲L(fēng)險(xiǎn)中的人施加預(yù)防性的抗凝處置，但是出血的風(fēng)險(xiǎn)(每年1-3％)、以及成本問題以及不方便對此發(fā)言反對。因此期望具有一種更加患者特異性的措施來估計(jì)人的血栓形成風(fēng)險(xiǎn)并方便關(guān)于是否要進(jìn)行處置的知情選擇。遺憾的是，在當(dāng)前的臨床篩查技術(shù)和可用的方法的情況下，應(yīng)當(dāng)接受抗凝劑的高風(fēng)險(xiǎn)個體不容易被辨識并且事件沒有準(zhǔn)確地被預(yù)測。這種情況繼續(xù)的主要原因之一是患有血栓形成的沒有顯著的遺傳缺陷的絕大多數(shù)患者具有在臨床上通過例行篩查工具和因子測定未被識別為異常的凝血系統(tǒng)。對處于靜脈血栓形成風(fēng)險(xiǎn)中的個體的識別是能夠受益于創(chuàng)新性技術(shù)方法的研究領(lǐng)域。

與血栓形成的患者特異性風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的不確定性導(dǎo)致不接受抗凝處置的處于(血栓形成的)高風(fēng)險(xiǎn)中的患者的不必要的血栓形成。另一方面，該不確定性導(dǎo)致接受不必要的抗凝處置的處于相對低風(fēng)險(xiǎn)中的患者的出血。大多數(shù)常規(guī)臨床決策支持系統(tǒng)適于基于許多臨床風(fēng)險(xiǎn)因子來估計(jì)血栓形成風(fēng)險(xiǎn)。諸如固定和避孕藥使用的許多臨床風(fēng)險(xiǎn)因子(對于沒有明顯基因缺陷的患者)已經(jīng)被識別出，但是這些不足以用于篩查目的。在實(shí)踐中，如在Durieux等人的“A Clinical Decision Support System for Prevention of VenousThromboembolism”中所描述的，使用基于臨床風(fēng)險(xiǎn)因子的指南。在US 2009/0298103 A1中公開了與基于分層的臨床風(fēng)險(xiǎn)因子相比在概念上不同的領(lǐng)域，其中，基于蛋白質(zhì)的單個模擬的測量結(jié)果(即，凝血酶生成測定)被鏈接到血栓形成風(fēng)險(xiǎn)。US 2009/0089079公開了一種基于對象的臨床風(fēng)險(xiǎn)因子來確定是否發(fā)出用于考慮關(guān)于對象的血栓形成風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防的警報(bào)的方法。Penco等人的“Assessment of the role of genetic polymorphism in venousthrombosis through artificial neural networks”(Annals of Human Genetics，第69卷，第693至706頁(2005))公開了一項(xiàng)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屬性來探索在靜脈血栓形成事件與多位點(diǎn)基因型之間的關(guān)聯(lián)的研究。Haan等人的“Multiple SNP testing improvesrisk prediction of first venous thrombosis”(Blood，第120卷，第656至663頁(2012))公開了一種用于基于基因標(biāo)記物與臨床風(fēng)險(xiǎn)因子的組合來預(yù)測第一靜脈血栓形成的風(fēng)險(xiǎn)的方法。Novis等人的“Prevention of thromboembolic events in surgical patientsthrough the creation and implementation of a computerized risk assessmentprogram”(Journal of Vascular Surgery，第51卷，第648至654頁(2010))公開了一種用于基于臨床風(fēng)險(xiǎn)因子來防止血栓形成的發(fā)展的方法。然而，以上方法并不足夠特異以用于血栓形成的篩查，因?yàn)槭褂卯?dāng)前可用的方法而被錯誤分類的患者的數(shù)量仍然很高。

發(fā)明內(nèi)容