[发明专利]基于患者相似性的先心病术后风险可视化评估方法在审

专利信息
申请号: 202111521357.0 申请日: 2021-12-13
公开(公告)号: CN114203299A 公开(公告)日: 2022-03-18
发明(设计)人: 李昊旻;周梦莹;曾娴;杨建;段会龙;舒强;叶菁菁 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G16H50/30 分类号: G16H50/30;G16H50/70;G06F40/242
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 高燕
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 患者 相似性 心病 术后 风险 可视化 评估 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于患者相似性的先心病术后风险可视化评估方法,包括:根据多源异构的疾病知识构建先心病本体;对历史先心病患者的超声报告文本进行多维特征提取,得到标准的超声文本特征;基于标准的超声文本特征,计算先心病患者的超声文本特征的相似性距离;在超声文本特征的相似性距离的基础上,融合先心病患者术前、术中信息,计算先心病患者间的相似性距离矩阵,生成先心病患者地图;根据先心病患者地图,由相似性算法为目标患者推荐相似患者群组,辅助临床人员利用相似患者群组的术后风险因素对目标患者进行术后风险评估。本发明的评估方法可辅助医生对患者生理病理情况进行评估,加强围手术期监测和管理。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于患者相似性的先心病术后风险可视化评估方法。

背景技术

先天性心脏病(简称先心病)是中国主要的出生畸形,也是严重危害儿童健康的常见疾病。据《2020年中国心血管健康与疾病报告》,我国先心病检出率存在地区差异,约为2.41‰-10.36‰。根据《中国卫生健康统计年鉴2019》,2018年中国城市居民先心病死亡率为0.84/10万,农村居民为1.02/10万,男性先心病死亡率高于女性。虽然随着心外科手术技术和生命监护手段的发展,绝大多数先心病患儿可以得到救治,但是先心病患者术后易发生肺部感染、心内膜炎、心力衰竭等严重并发症,给病人及家庭带来极大的痛苦和经济负担。能够在术后及时预测并准备好应对相关的并发症是决定一个心脏中心医疗质量的关键。

先心病术后并发症和很多因素相关。首先是和先心病本身的心脏状况相关,先心病包括了数十种不同的子类型,最典型的有房间隔缺损(ASD)、室间隔缺损(VSD)、动脉导管未闭(PDA)等,而每一种子类型又有不同分型,比如ASD中分为原发孔房间隔缺损和继发孔房间隔缺损,继发孔房间隔缺损又进一步分为中央型缺损(卵圆窝型缺损)、上腔型缺损(静脉窦型缺损)、下腔型缺损和混合型缺损等四种类型,即使是同一种子类型其缺损大小也存在从生理到危重不同程度的变化。目前临床上先心病的评估多采用超声心动图检查,其具有直观、无创、安全、可反复操作等优点,能提供心脏解剖结构、心血管功能和血流动力学等信息,同时也可作为先心病术中监测及术后随访的主要工具。目前多数医疗机构,超声科医生会用非结构化的自由文本记录检查过程中观察到的心脏结构大小、功能测量和初步诊断。临床医生基于报告内容对先心病发展情况进行评估,进而做出相应的临床诊疗决策。其次,手术术中的相关信息也是术后并发症的主要风险因素。手术是目前治疗复杂先心病的主要手段,然而由于患者年龄、病情以及手术方式的差异,患者术后表现和风险不同。术后监护室停留时间反映了小儿的预后,监护室停留时间越长,其术后并发症发生风险及死亡风险越高。辅助通气在心脏病术后应用极为重要,尤其对于婴幼儿,拔管过早直接影响呼吸功能,增加再插率,如果不及时处理,心脏功能受影响,甚至导致呼吸循环功能衰竭而死亡;而拔管过迟会增加肺部并发症的发生率,延长住院时间。另一方面,住院时间和监护室停留时间越长,所消耗的医疗资源越多,医疗费用越高。因此,充分利用术前、术中信息评估患者的术后风险因素,可以早期有效地对患者的生理、病理情况进行评估,加强围手术期监测和管理,对术后高风险患者提前进行预警,有利于减少并发症及病死率。

目前国外对先心病手术风险有两个主要的评分系统,即先天性心脏病手术风险分级评分(RACHS-1)和亚里士多德评分。RACHS-1仅对手术进行分级,未考虑术前风险因素,适用于对患者群体进行预测,而不能用于预测个人的死亡率或术后发病率。亚里士多德评分系统分为亚里士多德基本评分(ABC)和亚里士多德复杂评分(ACC),ABC评分对先心病手术的死亡率、发病率、复杂性进行了评分,未考虑患者的个体差异。而ACC评分在此基础上,纳入了更多包括年龄在内的个体信息,但是ACC仅能预测30天死亡率和术后一周内监护室停留时间,无法预测更多术后风险因素。

随着医疗信息化的深入,大量的临床数据不断积累,充分利用先心病患者就诊期间积累的大量数据进行术后风险评估具有重要意义。一些基于机器学习的先心病术后并发症预测方法被提出来,但是实际应用过程中缺乏明确的临床解释性影响了相关技术的临床转化。

发明内容

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