[發(fā)明專利]一種基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011125974.4
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112366003A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉宇云;王雷;張奧萌;呂龍挺;李濤;呂翰林;方歡
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢華大基因科技有限公司
• 主分類號: G16H80/00
• 分類號: G16H80/00;G16H20/10;G16H50/50;G16H50/30;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 武漢大楚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 42257
• 代理人: 徐楊松;付倩

本發(fā)明涉及一種基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測方法。其包括：獲取患者的用藥信息，其中，所述用藥信息基于用藥文本和時(shí)間序列特征向量得到，所述用藥文本包括按時(shí)間順序排列的使用藥物信息以及對應(yīng)的癥狀信息和身體指標(biāo)值變化信息；獲取所述患者的不良反應(yīng)信息，其中，所述不良反應(yīng)信息指示所述患者基于所述用藥信息是否出現(xiàn)不良反應(yīng)或所出現(xiàn)的不良反應(yīng)的類別；將所述用藥信息作為樣本，所述不良反應(yīng)信息作為標(biāo)簽，對預(yù)設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得不良反應(yīng)監(jiān)測模型。本發(fā)明的技術(shù)方案可以對患者當(dāng)前用藥階段或在換藥后是否會(huì)發(fā)生不良反應(yīng)或者何種類別的不良反應(yīng)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測，從而提前做好相應(yīng)準(zhǔn)備，保證患者的健康。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測方法。

背景技術(shù)

患者在進(jìn)行治療時(shí)，可能需要使用多種藥物。由于不同藥物之間的作用機(jī)理存在區(qū)別，或者患者體質(zhì)不盡相同，不同患者對相同藥物的反應(yīng)并不一致，相同患者對不同藥物的反應(yīng)也不相同。在長期用藥過程中，可能會(huì)因?yàn)橹委熜枰褂貌煌幬铮部赡軙?huì)因患者身體情況而調(diào)整用藥，此時(shí)由于藥物調(diào)整，患者可能出現(xiàn)不良反應(yīng)的情況，若等到出現(xiàn)嚴(yán)重不良反應(yīng)時(shí)再進(jìn)行處理，可能會(huì)嚴(yán)重影響患者的健康。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測方法。

第一方面，本發(fā)明提供了一種基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測模型構(gòu)建方法，該方法包括如下步驟：

獲取患者的用藥信息，其中，所述用藥信息基于用藥文本和時(shí)間序列特征向量得到，所述用藥文本包括按時(shí)間順序排列的使用藥物信息以及對應(yīng)的癥狀信息和身體指標(biāo)值變化信息；

獲取所述患者的不良反應(yīng)信息，其中，所述不良反應(yīng)信息指示所述患者基于所述用藥信息是否出現(xiàn)不良反應(yīng)或所出現(xiàn)的不良反應(yīng)的類別；

將所述用藥信息作為樣本，所述不良反應(yīng)信息作為標(biāo)簽，對預(yù)設(shè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得用藥不良反應(yīng)監(jiān)測模型。

進(jìn)一步，所述獲取患者的用藥信息包括：

獲取所述用藥文本；

基于字空間矩陣將所述用藥文本轉(zhuǎn)換為文本向量；

獲取時(shí)間序列特征向量，并對所述文本向量和所述時(shí)間序列特征向量進(jìn)行融合處理。

進(jìn)一步，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)注度分布模型、前饋網(wǎng)絡(luò)層和歸一化函數(shù)；所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為所述關(guān)注度分布模型的輸入，所述關(guān)注度分布模型的輸出作為所述前饋網(wǎng)絡(luò)層的輸入，所述前饋網(wǎng)絡(luò)層的輸出作為所述歸一化函數(shù)的輸入。

進(jìn)一步，所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且所述雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入過濾機(jī)制。

進(jìn)一步，所述前饋網(wǎng)絡(luò)層包括：

F＝W_FP+b_F，F(xiàn)^＝ψ(F)；

其中，P表示所述關(guān)注度分布模型的輸出，W_F表示所述前饋網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)權(quán)重，b_F表示所述前饋網(wǎng)絡(luò)層的偏置量，F(xiàn)表示所述前饋網(wǎng)絡(luò)層尚未經(jīng)過激活函數(shù)ψ(·)的輸出，F(xiàn)^表示所述前饋網(wǎng)絡(luò)層經(jīng)過激活函數(shù)ψ(·)之后的輸出。

進(jìn)一步，所述歸一化函數(shù)的輸出表示有或無不良反應(yīng)的二分類輸出，或者表示不同類別不良反應(yīng)的多分類輸出。

第二方面，本發(fā)明提供了一種基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測模型構(gòu)建裝置，該裝置包括存儲器和處理器；所述存儲器，用于存儲計(jì)算機(jī)程序；所述處理器，用于當(dāng)執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上所述的基于臨床真實(shí)世界時(shí)間序列要素的不良反應(yīng)監(jiān)測模型構(gòu)建方法。