药物疗效一致性的确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了药物疗效一致性的确定方法、装置、电子设备及存储介质，应用于医药技术领域，根据患者的用药情况，对患者进行划分，得到对照组患者结合以及评价组患者集合，分别从对照组患者集合中包括的各个患者的病例以及评价组患者集合中各个患者的病例中，按照预先确定的至少一个评估指标抽取进行评估值抽取，确定出对照组评估特征矩阵以及评价组特征矩阵。将确定出的对照组评估特征矩阵以及所述评价组评估特征矩阵输入至预先训练好的疗效评价模型中，得到多个疗效一致性评价结果，并根据多个疗效一致性评价结果，确定待评价药物与原研药的疗效一致性。有助于提升待评价药品与原研药之间的一致性评价的准确性。研药之间的一致性评价的准确性。研药之间的一致性评价的准确性。

Determination method, device, electronic equipment and storage medium of drug efficacy consistency

【技术实现步骤摘要】
药物疗效一致性的确定方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及医药
，尤其是涉及药物疗效一致性的确定方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在药品业界，为了开发新药(原研药)，需要巨额费用和大量的时间，因此，为了缩短药物研制周期以及研制费用，会考虑在原研企业的授权下研制原研药的替代药物
‑
仿制药，为了保证仿制药的效果，需要对仿制药物与原研药物之间的一致性进行评价。
[0003]现阶段，对于仿制药与原研药之间的研究，一般是直接对待评价患者进行计算后，将患者匹配到不同的子群体中，通过不同子群体的参数进行患者疗效的评价，但是在研究过程中，若是子群体的划分有问题，如该划分到这个子群体的个别患者被分到其他子群体，那么将会影响整体子样本群体疗效一致性的判别结果，导致对仿制药物与原研药物之间的一致性评价出现错误，因此，如何准确地对仿制药物与原研药物之间的一致性进行评价成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供药物疗效一致性的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以提升待评价药品与原研药之间的一致性评价的准确性。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种药物疗效一致性的确定方法，所述确定方法包括：根据患者的用药情况，对患者进行划分，得到对照组患者集合以及评价组患者集合；其中，对照组患者集合中包括的患者为使用原研药的患者；评价组患者集合中包括的患者为使用待评价药物的患者；根据所述待评价药物以及所述原研药的药物属性，确定评估所述待评价药物以及所述原研药的疗效一致性的至少一个评估指标；分别从对照组患者集合中包括的各个患者的病例以及评价组患者集合中各个患者的病例中，按照至少一个评估指标抽取进行评估值抽取，并确定对照组评估特征矩阵以及评价组评估特征矩阵；将所述对照组评估特征矩阵以及所述评价组评估特征矩阵输入至预先训练好的疗效评价模型中，输出多个疗效一致性评价结果；所述疗效一致性评价结果表征所述对照组患者集合中每个患者与所述评价组患者集合中每个患者之间的用药疗效是否一致；基于输出的多个疗效一致性评价结果，确定所述待评价药物与所述原研药的疗效一致性。
[0006]在一种可能的实施方式中，通过以下步骤确定所述评价组评估特征矩阵：针对所述评价组患者集合中的每一个患者，将该患者的病例按照至少一个评估指标抽取进行评估值抽取后，生成评估内容组合文本；
针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的评估内容组合文本以及该患者的病例中的原始数据，生成该患者的特征序列；将所述评价组中包括的各个患者的特征序列进行拼接，生成所述评价组评估特征矩阵。
[0007]在一种可能的实施方式中，所述针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的评估内容组合文本以及该患者的病例中的原始数据，生成该患者的特征序列，包括：针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于所述评估内容组合文本确定所述评估内容组合文本中包括的每个词的语义向量、每个字的语义向量以及每个医学概念序列的序列向量；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的病例中的原始数据，提取至少一个预设领域评估指标下的指标值，并根据所述至少一个预设领域评估指标下的指标值，生成领域向量；将每个词的语义向量、每个字的语义向量、每个医学概念序列的序列向量以及所述领域向量进行拼接，生成该患者的特征序列。
[0008]在一种可能的实施方式中，所述预设领域评估指标包括：评估项目异常、评估项目对应的医学分级以及预设症状的出现次数；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的病例中的原始数据，提取至少一个预设领域评估指标下的指标值，并根据所述至少一个预设领域评估指标下的指标值，生成领域向量，包括：针对于每一个评估指标，检测所述原始数据中记载的该评估指标的指标值是否异常，若该评估指标的指标数值异常，则在预先构建的序列向量中该评估指标的位置处记录对应的异常值，以表征该评估指标异常；针对于每一个评估指标，根据预设的评估指标的医学分级以及所述原始数据，确定出该评估指标的评估值对应的医学分级，并在所述预先构建的序列向量该评估指标的位置处记录对应的医学分级；根据预设症状的出现次数，在所述预先构建的序列向量中表征预设症状的出现次数的位置处赋值对应的出现次数；将赋值后的序列向量，确定为所述领域向量。
[0009]在一种可能的实施方式中，所述针对所述评价组患者集合中的每一个患者，将该患者的病例按照至少一个评估指标抽取进行评估值抽取后，生成评估内容组合文本，包括：针对于每一个患者，将该患者的病例输入预先训练好的指标抽取模型中，输出该患者的至少一个评估值；所述评估值是通过该患者的病例中的指标关键词以及所述至少一个评估指标匹配后，进行评估值抽取得到的；根据预设的各个评估指标的位置，将所述至少一个评估值进行拼接，生成该患者的评估内容组合文本。
[0010]在一种可能的实施方式中，基于输出的多个疗效一致性评价结果，确定所述待评价药物与所述原研药的疗效一致性，包括：基于所述多个疗效一致性评价结果，从所述评价组患者集合中，确定出疗效评价为一致的患者数量以及疗效评价为不一致的患者数量；
若所述疗效评价为一致的患者数量大于疗效评价为不一致的患者数量，则确定所述待评价药物与所述原研药的疗效一致；若所述疗效评价为一致的患者数量小于疗效评价为不一致的患者数量，则确定所述待评价药物与所述原研药的疗效不一致。
[0011]在一种可能的实施方式中，通过以下步骤确定疗效评价为一致以及疗效评价为不一致：针对所述评价组患者集合中的每一个患者，确定该患者与所述每一个所述对照组中患者的疗效一致性结果；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，若该患者与所述对照组中患者的疗效一致结果的数量大于该患者与所述对照组中患者的疗效不一致结果，则确定该患者的疗效评价为一致；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，若该患者与所述对照组中患者的疗效一致结果的数量小于该患者与所述对照组中患者的疗效不一致结果，则确定该患者的疗效评价为不一致。
[0012]第二方面，本申请实施例还提供了一种药物疗效一致性的确定装置，所述确定装置包括：患者集合划分模块，用于根据患者的用药情况，对患者进行划分，得到对照组患者集合以及评价组患者集合；其中，对照组患者集合中包括的患者为使用原研药的患者；评价组患者集合中包括的患者为使用待评价药物的患者；评估指标确定模块，用于根据所述待评价药物以及所述原研药的药物属性，确定评估所述待评价药物以及所述原研药的疗效一致性的至少一个评估指标；评估矩阵确定模块，用于分别从对照组患者集合中包括的各个患者的病例以及评价组患者集合中各个患者的病例中，按照至少一个评估指标抽取进行评估值抽取，并确定对照组评估特征矩阵以及评价组评估特征矩阵；评价结果确定模块，用于将所述对照组评估特征矩阵以及所述评价组评估特征矩阵输入至预先训练好的疗效评价模型中，输出多个疗效一致性评价结果；所述疗效一致性评价结果表征所述对照组患者集合中每个患者与所述评价组患者集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种药物疗效一致性的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：根据患者的用药情况，对患者进行划分，得到对照组患者集合以及评价组患者集合；其中，对照组患者集合中包括的患者为使用原研药的患者；评价组患者集合中包括的患者为使用待评价药物的患者；根据所述待评价药物以及所述原研药的药物属性，确定评估所述待评价药物以及所述原研药的疗效一致性的至少一个评估指标；分别从对照组患者集合中包括的各个患者的病例以及评价组患者集合中各个患者的病例中，按照至少一个评估指标抽取进行评估值抽取，并确定对照组评估特征矩阵以及评价组评估特征矩阵；将所述对照组评估特征矩阵以及所述评价组评估特征矩阵输入至预先训练好的疗效评价模型中，输出多个疗效一致性评价结果；所述疗效一致性评价结果表征所述对照组患者集合中每个患者与所述评价组患者集合中每个患者之间的用药疗效是否一致；基于输出的多个疗效一致性评价结果，确定所述待评价药物与所述原研药的疗效一致性。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述评价组评估特征矩阵：针对所述评价组患者集合中的每一个患者，将该患者的病例按照至少一个评估指标抽取进行评估值抽取后，生成评估内容组合文本；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的评估内容组合文本以及该患者的病例中的原始数据，生成该患者的特征序列；将所述评价组中包括的各个患者的特征序列进行拼接，生成所述评价组评估特征矩阵。3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，所述针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的评估内容组合文本以及该患者的病例中的原始数据，生成该患者的特征序列，包括：针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于所述评估内容组合文本确定所述评估内容组合文本中包括的每个词的语义向量、每个字的语义向量以及每个医学概念序列的序列向量；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的病例中的原始数据，提取至少一个预设领域评估指标下的指标值，并根据所述至少一个预设领域评估指标下的指标值，生成领域向量；将每个词的语义向量、每个字的语义向量、每个医学概念序列的序列向量以及所述领域向量进行拼接，生成该患者的特征序列。4.根据权利要求3所述的确定方法，其特征在于，所述预设领域评估指标包括：评估项目异常、评估项目对应的医学分级以及预设症状的出现次数；针对所述评价组患者集合中的每一个患者，基于该患者的病例中的原始数据，提取至少一个预设领域评估指标下的指标值，并根据所述至少一个预设领域评估指标下的指标值，生成领域向量，包括：针对于每一个评估指标，检测所述原始数据中记载的该评估指标的指标值是否异常，若该评估指标的指标数值异常，则在预先构建的序列向量中该评估指标的位置处记录对应
的异常值，以表征该评估指标异常；针对于每一个评估指标，根据预设的评估指标的医学分级以及所述原始数据，确定出该评估指标的评估值对应的医学分级，并在所述预先构建的序列向量该评估指标的位置处记录对应的医学分级；根据预设症状的出现次数，在所述预先构建的序列向量中表征预设症状的出现次数的位置处赋值对应的出现次数；将赋值后的序列向量，确定为所述领域向量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述评价组患者集合中的每一个患者，将该...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏志鹄，李丽，张奇，
申请(专利权)人：北京惠每云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：