[發明專利]一種基于數字生物標志物的數據處理系統及方法

在審

• 申請號: 202210525943.0
• 申請日: 2022-05-12
• 公開（公告）號: CN115040086A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 安寧;胡恩澤;潘巖;江日出;楊矯云
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: A61B5/01
• 分類號: A61B5/01;A61B5/0205;A61B5/145;A61B3/11;A61B3/113;A61B5/00;A61B5/16;A61B5/398;A63F9/20;G06N5/04
• 代理公司: 北京之于行知識產權代理有限公司 11767
• 代理人: 侯越玲

本發明涉及一種基于數字生物標志物的數據處理系統及其方法。本系統至少包括數字化棋牌和服務器。數字化棋牌被配置為至少能夠采集用戶使用所述數字化棋牌時所述數字化棋牌的運動數據。服務器被配置為至少能夠獲取所述運動數據，并基于所述運動數據計算分析得出與參考標志物相對應的數字生物標志物，并基于所述數字生物標志物對所述用戶的腦健康進行評估/篩查。

技術領域

本發明涉及數字醫療技術領域，尤其涉及一種基于數字生物標志物的數據處理系統及方法。

背景技術

認知是大腦接收處理外界信息從而能動地認識世界的過程。認知功能涉及記憶、注意、語言、執行、推理、計算和定向力等多種區域。認知障礙指上述區域中的一項或多項功能受損，它在不同程度影響患者的社會功能和生活質量，嚴重時甚至導致患者死亡。認知障礙不僅是單純的醫學問題，也是嚴峻的社會問題。神經系統退行性疾病、心腦血管疾病、營養代謝障礙(特別是糖尿病)、感染、外傷、腫瘤、藥物濫用等多種原因均可導致認知障礙。目前針對人類個體的認知能力的評估主要依靠認知障礙篩查量表，通過工作人員對人類個體進行評測，進而實現對人類個體的認知能力評估。當前的數字化評估表(例如savonix數字量表)以及國內對上述量化評估表的本地化版本等通常是將相應的評估軟件嵌入至移動設備的APP中，并通過游戲過程中對用戶與應用程序的交互進行評估。而發明人經過對現有與認知評估相關的現有技術的認真鉆研與評估后發現其仍存在如下技術不足：a.傳統量表以及傳統認知評估耗時耗力、數據采集難、測試的經濟成本較高，并且老人(特別是教育水平較低的老人)對該種測試形式的接受度低或者使用困難度較大；b.傳統認知評估依賴于老人自主求醫，因而評估方式較為被動；此外，傳統量表監測數據的類別少(例如，傳統量表評估僅能判斷被測試者畫時鐘是否正確、指針的位置以及鐘的輪廓是否正確和數字表達是否正確等上述幾項評分而已)；c.傳統數據分析僅注重關聯關系挖掘。

例如，公開號為CN106327049A的中國專利文獻公開了一種認知評估系統，包括信息模塊、測試模塊和分析模塊；信息模塊用于根據對象的資料，獲得與測試模塊相匹配的醫療信息，建立完整的認知評估數據庫；測試模塊通過測試得到對象的認知測試數據，包含以下五個子模塊：注意力和執行功能測試模塊、記憶測試模塊、數學和計算能力測試模塊、語言測試模塊、動作與行為的控制和計劃測試模塊；分析模塊根據信息模塊獲取的醫療信息和測試模塊獲取的認知測試數據，確定對象的認知評估結果。但是該發明仍然需要工作人員進行測量實現認知評估，對工作人員要求高，難以實現自動化。而且，人類個體的認知能力下降是一個緩慢而難以覺察的過程，通過一兩次認知障礙篩查量表評估得到的認知能力評分不能夠很好地反應人類個體的認知能力的變化，而如前面提到的，由于認知障礙篩查量表評估過程存在耗時長、對工作人員要求高、受教育水平低的人類個體難以完成大部分評測內容等問題，頻繁地通過認知障礙篩查量表評估得到的認知能力變化是很難操作的。因此，有必要對現有技術進行改進。

近年來，智能手環、蘋果手表、智能床墊、袖珍心電圖和其他健康醫療數字設備如雨后春筍般涌現，有不少已飛入尋常百姓家。上述這些設備除了幫助人們更便捷地了解自己的健康狀況外，他們持續收集的健康數據，通過移動互聯網匯集為天文數字級的健康醫療數據資源，配以合適的分析手段，可產生新洞察來揭示群體的，尤其是個體的身心健康當前狀態和發展趨勢。由此而生的數字生物標志物有望成為深入了解人類自身健康和疾病的有效手段。簡單來說，數字生物標志物(英文為digital biomarker)是用戶/消費者通過數字健康互聯設備收集的有關個體生理和行為的客觀數據，用以解釋、影響和預測健康結局。而傳統生物標志物一般指通過生化檢驗獲取的指標，用于標志器官等組織結構或功能發生的改變。如傳統醫院里的血液測試可以產生富有洞察的數據，但因是通過生化檢驗得到，而非通過互聯的數字健康設備得到，因此不是數字生物標志物。一方面，數字生物標志物現階段的發展目標是傳統生物標志物的有效補充，而不是取代后者；另一方面，數字生物標志物可有力推動健康醫療模式從被動應對向主動預防的轉變。通過使用數字生物標志物，研究人員不僅能夠更好地解釋疾病，而且還可利用日益龐大的健康數據分析正常且健康的個體狀態所代表的意義，更重要的是預測未來的健康結局。因此，各方面對數字生物標志物研究的興趣有望在未來幾年內飆升。