[发明专利]疾病治疗方案的推荐方法及装置、存储介质、电子设备在审

专利信息
申请号: 202210273280.8 申请日: 2022-03-18
公开(公告)号: CN114743632A 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 孙颖;李林峰;李超峰;冯晨阳 申请(专利权)人: 中山大学肿瘤防治中心;医渡云(北京)技术有限公司
主分类号: G16H20/00 分类号: G16H20/00;G16H50/70;G16H10/60;G06K9/62;G06V10/762
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 王辉
地址: 510060 *** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 疾病 治疗 方案 推荐 方法 装置 存储 介质 电子设备
【说明书】:

本公开属于医疗人工智能领域,涉及一种疾病治疗方案的推荐方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括:获取与患者对应的目标信息;其中,目标信息包括患者基本信息以及患者所患疾病的特征信息;基于目标信息,对从多个推荐模块中确定出的治疗方案进行聚类得到聚类结果,并根据聚类结果中与治疗方案对应的医学支持证据,为聚类结果分配对应的推荐等级;其中,多个推荐模块分别基于不同的医学支持证据;按照推荐等级对聚类结果进行排序得到排序结果,并按照排序结果显示针对于患者所患疾病的治疗方案。本公开中,治疗方案是从多个基于不同医学支持证据的推荐模块中确定的,综合了不同推荐模块的优势,提升了显示出的治疗方案的准确度。

技术领域

本公开涉及医疗人工智能领域,尤其涉及一种疾病治疗方案的推荐方法与疾病治疗方案的推荐装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

在医疗人工智能领域中,临床决策支持系统一直都是被研究的热点,通过临床决策支持系统可以向医生推荐有关患者所患疾病的治疗方案。

在相关技术中,存在三种不同的临床决策支持系统,其中,在基于临床指南的临床决策支持系统中,由于临床指南更新频率低以及临床指南中缺乏针对于特定病人群体的临床研究,进而降低了推荐出的治疗方案的准确度以及及时性,在基于参考文献的临床决策支持系统中,由于参考文献可能与临床指南冲突,或者参考文献中的治疗药物在本国无适用,进而无法推荐出一个标准化的治疗方案,在基于相似病历的临床决策支持系统中,由于历史病历中的治疗方案都不是最新的治疗方案,进而降低了推荐的治疗方案的及时性。

鉴于此,本领域亟需开发一种新的疾病治疗方案的推荐方法及装置。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种疾病治疗方案的推荐方法、疾病治疗方案的推荐装置、计算机可读存储介质及电子设备,进而至少在一定程度上克服由于相关技术导致的推荐出的治疗方案的标准化低、精确度低以及及时性低的问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本发明实施例的第一个方面,提供一种疾病治疗方案的推荐方法,所述方法包括:获取与患者对应的目标信息;其中,所述目标信息包括患者基本信息以及所述患者所患疾病的特征信息;基于所述目标信息,对从多个推荐模块中确定出的治疗方案进行聚类得到聚类结果,并根据所述聚类结果中与所述治疗方案对应的医学支持证据,为所述聚类结果分配对应的推荐等级;其中,多个所述推荐模块分别基于不同的所述医学支持证据;按照所述推荐等级对所述聚类结果进行排序得到排序结果,并按照所述排序结果显示针对于所述患者所患疾病的所述治疗方案。

在本发明的一种示例性实施例中,所述多个推荐模块包括基于临床指南的推荐模块、基于医学文献的推荐模块以及基于历史病历的推荐模块;所述基于所述目标信息,对从多个推荐模块中确定出的治疗方案进行聚类得到聚类结果,包括:基于所述目标信息,利用基于临床指南的所述推荐模块进行决策规则运算,以确定出与基于临床指南的所述推荐模块对应的第一治疗方案;在与基于医学文献的所述推荐模块对应的医学文献中匹配与所述目标信息对应的目标医学文献,以将与所述目标医学文献对应的第二治疗方案作为从基于医学文献的所述推荐模块中确定出的治疗方案;在与基于历史病历的所述推荐模块中搜索与所述目标信息对应的目标病历,以将与所述目标病历对应的第三治疗方案作为从基于历史病历的所述推荐模块中确定出的治疗方案;对所述第一治疗方案、所述第二治疗方案以及所述第三治疗方案进行聚类得到聚类结果。

在本发明的一种示例性实施例中,所述对所述第一治疗方案、所述第二治疗方案以及所述第三治疗方案进行聚类得到聚类结果,包括:汇总所述第一治疗方案、所述第二治疗方案以及所述第三治疗方案得到汇总结果;根据所述第一治疗方案的方案内容、所述第二治疗方案的方案内容以及所述第三治疗方案的方案内容,对所述汇总结果进行聚类得到聚类结果。

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