[发明专利]适用于肿瘤患者的骨髓抑制风险预测方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种适用于肿瘤患者的骨髓抑制风险预测方法、装置及存储介质，包括：获取患者的不同病历数据，对所述不同病历数据分别进行结构化处理后得到相应的指标信息，对所述指标信息进行量化处理；基于入院时间和\或检查时间对患者的多个指标信息模块化处理，得到多个不同时间的指标模块，其中每个指标模块分别包括一个或多个指标信息；将所述指标模块以及患者当前的治疗信息分别输入至预先训练的深度学习模型，得到的骨髓抑制患者的骨髓抑制风险预测结果。本发明提供的技术方案可以在癌症患者接受放化疗之前，根据患者基本信息、血常规、肝功能及其他内分泌检查指标，预测出该患者在接受相应放化疗肿瘤治疗之后，发生骨髓抑制的风险，实用性较高。

技术领域

本发明涉及骨髓抑制检测技术，尤其涉及一种适用于肿瘤患者的骨髓抑 制风险预测方法、装置及存储介质。

背景技术

骨髓抑制是指肿瘤患者在接受化学治疗和放射治疗以及其它抗肿瘤治疗 方法时，骨髓中的造血干细胞的活性降低，通常表现为血液中的红细胞、白 细胞、中性粒细胞、血小板含量低于正常值。其确诊方法通常主要依靠血常 规检查，一般根据血液中的血细胞含量可以将骨髓抑制定性分为四种，包括 等级1、2、3、4级，其中3级及以上的骨髓抑制反应需要给予干预性治疗。 当前，骨髓抑制预测的准确性较低。

发明内容

本发明实施例提供一种适用于肿瘤患者的骨髓抑制风险预测方法、装置 及存储介质，能够有效的对骨髓抑制进行预测，并对患者提供一种最优的治 疗方案，实用性较高。

本发明实施例的第一方面，提供一种适用于肿瘤患者的骨髓抑制风险预 测方法，包括：

获取患者的不同病历数据，对所述不同病历数据分别进行结构化处理后 得到相应的指标信息，对所述指标信息进行量化处理；

基于入院时间和\或检查时间对患者的多个指标信息模块化处理，得到多 个不同时间的指标模块，其中每个指标模块分别包括一个或多个指标信息；

将所述指标模块以及患者当前的治疗信息分别输入至预先训练的深度学 习模型，得到的骨髓抑制患者的骨髓抑制风险预测结果。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：

获取当前患者的检查信息和个人信息；

遍历数据库，获取数据库中与当前患者的检查信息和个人信息最相似的 患者；

若判断最相似的患者未发生骨髓抑制和\或发生轻度骨髓抑制，则将最相 似的患者的治疗方案输出。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，将所述指标模块以及患者 当前的治疗信息分别输入至预先训练的深度学习模型，得到患者的骨髓抑制 风险预测结果包括：

基于以下公式获得风险预测结果，

其中，h(X)为预测结果，x为不同病历中所获得的指标信息，W为不同指 标信息的权重，b为常数。

可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括对所述深度学习模 型的训练方法，包括：

基于以下公式计算模型的损失函数：

其中，h为预测结果，y为数据真实结果；

基于以下公式更新模型参数：

其中，x为不同病历中所获得的指标信息，h为预测结果，W为不同 指标信息的权重，E为真实标签和预测结果之间的差距，即损失。