[发明专利]检测医学病况的复发

说明书

提出了用于检测先前针对医学病况得到处置的对象中的所述医学病况的复发的构思。一种这样的构思包括：使用自然语言处理从数据集中提取信息，所述数据集包括在所述对象的针对所述医学病况的先前处置之前和/或期间与所述对象有关的信息；基于标准化模型将所提取的信息重新形成为结构化数据；获得数据检索请求，所述数据检索请求包括遵从模板的结构化查询；并且基于所述数据检索请求的所述结构化查询从所述结构化数据中检索数据。

技术领域

本发明涉及临床决策支持(CDS)领域，并且更具体地涉及检测对象中的医学病况的复发。

背景技术

检测医学病况(例如，疾病或病症)的复发是针对对象的医疗保健和临床研究的常见但重要的任务。

通常，人工进行对先前针对医学病况得到处置的对象的监测(例如经由拜访医学专业人员/医学专业人员进行拜访，或者通过给对象(或对象护理者)打电话以寻求信息)。该方法有两个主要问题：(i)通常对象的医学知识和/或意识有限，因此无法提供准确的信息或反馈；(ii)需要进行监测的医学专业人员执行标准化和/或定义明确的流程，以确保所收集的信息具有一致性和准确性。为了试图提高这样的对象监测，医学专业人员(例如，医生、医师、顾问等)可以审查对象的大量临床数据、记录、医学文档、手术记录、临床报告、测试结果等，以便识别和核对作为复发指标的表型。为了辅助得出结论，可以使用诊断指南。诊断指南可以包括一组表型和决策规则/逻辑，以用于辅助识别对象的复发状态。

然而，随着最近对临床试验的需求增加以及可用临床研究数据量的大量增长，对象随访的频率和工作量都在迅速增长。因此，进行上述用于患者监测的人工过程变得效率越来越低下且劳动强度越来越大。

因此，期望改进用于检测医学病况的复发的过程，例如通过使用自动化过程和/或处理系统的辅助来实现这一点。然而，这会面临医学指南、文档、数据等通常未被标准化或未被正规记录的问题。随着临床知识的发展，这样的信息也可能随时间变化。此外，从不同的医学文档中收集表型并将复杂的决策规则变换成准确且值得信赖的实施方式很困难且计算量很大。每当医学指南发生变化时，也很难实施更新并维护数据和/或过程。

发明内容

本发明由权利要求来限定。

本发明旨在至少部分地满足上述需求。为此，本发明提供了如独立权利要求中所定义的设备、系统和方法。从属权利要求提供了有利实施例。

根据本发明，提供了一种用于检测先前针对医学病况得到处置的对象中的所述医学病况的复发的方法。所述方法包括：使用自然语言处理从数据集中提取信息，所述数据集包括在所述对象的针对所述医学病况的先前处置之前和/或期间与所述对象有关的信息；基于标准化模型将所提取的信息重新形成为结构化数据；获得数据检索请求，所述数据检索请求包括遵从模板的结构化查询；并且基于所述数据检索请求的所述结构化查询从所述结构化数据中检索数据。

提出了高效、可扩展且可推广的复发检测框架。特别地，提供了不必限于特定医学病况或病症的复发检测工作流程。因此，实施例不必限于例如肝癌复发检测。

对于医学专业人员、医生、顾问等而言，所提出的(一种或多种)构思可以在访问期望的数据和定义决策规则或指南这两方面提供便利。而且，对于开发人员而言，所提出的(一种或多种)构思可以实现容易的实施方式和高水平的可传递性。

提出了合并了使用NLP提取的表型结果的复发检测方法。

与常规的复发检测系统相比，提出的实施例可以提供以下优点：(i)可扩展的数据提取和灵活的数据聚合以提供决策支持；(ii)简化决策过程；以及(iii)增强对一定范围的疾病(包括各种形式的癌症)的推广的能力。