[发明专利]医学事件的分析方法及装置、计算机设备、存储介质

权利要求书

1.一种医学事件的分析方法，其特征在于，包括：

获取生物体的多组学数据和相互作用数据，所述相互作用数据表示所述生物体的多组学数据之间或者单一组学数据内部成分之间的相互作用关系；

对所述多组学数据和所述相互作用数据进行分析，获得所述医学事件的分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物体的多组学数据包括以下数据中的任意一种或多种：基因突变数据、基因表达数据、脱氧核糖核酸甲基化数据、拷贝数变异数据、微核糖核酸表达数据、组蛋白修饰数据、基因第一融合数据、染色体异构数据和代谢物表达数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述医学事件包括以下事件中的任意一种或多种：分析所述生物体对药物的敏感程度、分析所述生物体的基因干扰敏感程度、分析所述生物体所患病症的类型、分析所述生物体所属的种类、分析所述生物体所患病症的致病基因、分析所述生物体的类型和分析所述生物体的剩余生存时间。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述多组学数据和所述相互作用数据进行分析，获得所述医学事件分析结果，包括：

基于所述多组学数据和所述相互作用数据进行数据融合；

对数据融合后的数据进行分析，获得所述医学事件分析结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述多组学数据和所述相互作用数据进行数据融合，包括：

将所述多组学数据转换至同一多维数据空间中，所述多维数据空间中的每一维数据用于表示影响所述医学事件的分析结果的一方面因素；

基于所述相互作用数据对转换至所述多维数据空间中的多组学数据进行更新；

对更新后的多组学数据和所述转换至所述多维数据空间中的多组学数据进行特征融合。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述对所述多组学数据和所述相互作用数据进行分析之前，所述方法还包括：

基于所述相互作用数据中相互作用关系的置信度，对所述相互所用数据进行筛选，得到更新后的相互作用数据。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，被分析的所述相互作用数据采用邻接矩阵或图形结构表示；

和/或，所述相互作用数据包括以下数据中的任意一种或多种：蛋白质相互作用网络、基因调控网络、基因共表达网络和代谢网络。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述多组学数据和所述相互作用数据进行分析，获得所述医学事件的分析结果，包括：

采用AI模型对所述多组学数据和所述相互作用数据进行分析，获得所述医学事件的分析结果，所述AI模型为由多组学数据的样本数据和相互作用数据的样本数据训练得到的AI模型。

9.一种医学事件的分析装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取生物体的多组学数据和相互作用数据，所述相互作用数据表示所述生物体的多组学数据之间或者单一组学数据内部成分之间的相互作用关系；

分析模块，用于对所述多组学数据和所述相互作用数据进行分析，获得所述医学事件的分析结果。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述生物体的多组学数据包括以下数据中的任意一种或多种：基因突变数据、基因表达数据、脱氧核糖核酸甲基化数据、拷贝数变异数据、微核糖核酸表达数据、组蛋白修饰数据、基因第一融合数据、染色体异构数据和代谢物表达数据。

11.根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述医学事件包括以下事件中的任意一种或多种：分析所述生物体对药物的敏感程度、分析所述生物体的基因干扰敏感程度、分析所述生物体所患病症的类型、分析所述生物体所属的种类、分析所述生物体所患病症的致病基因、分析所述生物体的类型和分析所述生物体的剩余生存时间。