一种多组学临床试验受试者匹配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种多组学临床试验受试者匹配方法及装置，对原始临床试验数据进行处理，得到结构化的入排标准数据，并在获取临床试验潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据之后，通过将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与入排标准数据进行匹配，实现试验与受试者之间的双向精准匹配，有效提高了受试者筛选效率，从而提升了受试者的招募效率。的招募效率。的招募效率。

【技术实现步骤摘要】
一种多组学临床试验受试者匹配方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，更具体的，涉及一种多组学临床试验受试者匹配方法及装置。

技术介绍

[0002]多组学基因检测技术近些年有了急速的发展，并且在临床上得到了广泛的应用。基于组学标志物设计的临床试验也越来越多，尤其在肿瘤的精准治疗领域，最经典的有篮式试验（Basket Trial）和伞式试验（Umbrella Trial）。组学标志物的引入，使得包括肿瘤在内的多种疾病诊疗效果得到了显著的提升。但与此同时，也使得试验设计变得更加复杂，入排条件更加多样。
[0003]目前一般通过人工或半人工的方式筛选符合入排条件的受试者，这些工作需要大量的人力，受试者的筛选所需时间较长，容易造成错漏，导致受试者的招募也变得更加困难，周期也更长了。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种多组学临床试验受试者匹配方法及装置，实现试验与受试者之间的双向精准匹配，有效提高了受试者筛选效率，从而提升了受试者的招募效率。
[0005]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供的具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种多组学临床试验受试者匹配方法，包括：获取原始临床试验数据，并对所述原始临床试验数据进行处理，得到结构化的入排标准数据；获取临床试验潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据；将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者。<br/>[0006]在一些实施例中，所述获取原始临床试验数据，并对所述原始临床试验数据进行处理，得到结构化的入排标准数据，包括：获取所述原始临床试验数据；对所述原始临床试验数据进行解析，得到结构化的元信息；利用自然语言处理技术，对所述元信息进行实体标注、入排标准标注以及标准化处理，得到结构化的所述入排标准数据。
[0007]在一些实施例中，在得到结构化的所述入排标准数据之后，所述方法还包括：响应于入排标准编辑指令，根据所述入排标准编辑指令对所述入排标准数据进行修改或补充。
[0008]在一些实施例中，所述将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目
标潜在受试者，包括：将潜在受试者的多组学检测结果与所述入排标准数据中的组学数据实体进行匹配，从潜在受试者中筛选出第一潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的组学数据条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第一潜在受试者列表中筛选出第二潜在受试者列表；将所述第二潜在受试者列表中的潜在受试者的临床信息与所述入排标准数据中的临床数据实体进行匹配，从所述第二潜在受试者列表中筛选出第三潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的临床条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第三潜在受试者列表中筛选出第四潜在受试者列表，得到所述目标潜在受试者。
[0009]在一些实施例中，所述将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者，包括：将潜在受试者的临床信息与所述入排标准数据中的临床数据实体进行匹配，从潜在受试者中筛选出第五潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的临床条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第五潜在受试者列表中筛选出第六潜在受试者列表；将所述第六潜在受试者列表中的潜在受试者的多组学检测结果与所述入排标准数据中的组学数据实体进行匹配，从所述第六潜在受试者列表中筛选出第七潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的组学数据条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第七潜在受试者列表中筛选出第八潜在受试者列表，得到所述目标潜在受试者。
[0010]在一些实施例中，在确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者之后，所述方法还包括：将所述目标潜在受试者的数量发送到研究者端；将所述目标潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据发送到医生端；将所述目标潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据发送到相应的受试者端。
[0011]在一些实施例中，所述方法还包括：在接收到所述医生端或所述受试者端提交的评估申请的情况下，将所述评估申请发送到所述研究者端，所述评估申请是在所述医生端或所述受试者端对所述目标潜在受试者进行人工筛选后提交的，包括人工筛选后确定的潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据。
[0012]在一些实施例中，在将所述评估申请发送到所述研究者端之后，所述方法还包括：在接收到所述研究者端发送的通过申请列表的情况下，将所述通过申请列表中的潜在受试者加入目标临床试验列表中。
[0013]在一些实施例中，所述方法还包括：按照预设第一维度对所述入排标准数据进行统计分析；
按照预设第二维度对潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据进行统计分析；按照预设第三维度对所述目标潜在受试者进行统计分析。
[0014]第二方面，本专利技术实施例提供了一种多组学临床试验受试者匹配装置，包括：试验数据处理单元，用于获取原始临床试验数据，并对所述原始临床试验数据进行处理，得到结构化的入排标准数据；样本数据获取单元，用于获取临床试验潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据；双向匹配单元，用于将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者。
[0015]在一些实施例中，所述试验数据处理单元，具体用于：获取所述原始临床试验数据；对所述原始临床试验数据进行解析，得到结构化的元信息；利用自然语言处理技术，对所述元信息进行实体标注、入排标准标注以及标准化处理，得到结构化的所述入排标准数据。
[0016]在一些实施例中，所述试验数据处理单元，还用于在得到结构化的所述入排标准数据之后，响应于入排标准编辑指令，根据所述入排标准编辑指令对所述入排标准数据进行修改或补充。
[0017]在一些实施例中，所述双向匹配单元，具体用于：将潜在受试者的多组学检测结果与所述入排标准数据中的组学数据实体进行匹配，从潜在受试者中筛选出第一潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的组学数据条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第一潜在受试者列表中筛选出第二潜在受试者列表；将所述第二潜在受试者列表中的潜在受试者的临床信息与所述入排标准数据中的临床数据实体进行匹配，从所述第二潜在受试者列表中筛选出第三潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的临床条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第三潜在受试者列表中筛选出第四潜在受试者列表，得到所述目标潜在受试者。
[0018]在一些实施例中，所述双向匹配单元，具体用于：将潜在受试者的临床信息与所述入排标准数据中的临床数据实体进行匹配，从潜在受试者中筛选出第五潜在受试者列表；根据所述入排标准数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多组学临床试验受试者匹配方法，其特征在于，包括：获取原始临床试验数据，并对所述原始临床试验数据进行处理，得到结构化的入排标准数据；获取临床试验潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据；将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始临床试验数据，并对所述原始临床试验数据进行处理，得到结构化的入排标准数据，包括：获取所述原始临床试验数据；对所述原始临床试验数据进行解析，得到结构化的元信息；利用自然语言处理技术，对所述元信息进行实体标注、入排标准标注以及标准化处理，得到结构化的所述入排标准数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在得到结构化的所述入排标准数据之后，所述方法还包括：响应于入排标准编辑指令，根据所述入排标准编辑指令对所述入排标准数据进行修改或补充。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者，包括：将潜在受试者的多组学检测结果与所述入排标准数据中的组学数据实体进行匹配，从潜在受试者中筛选出第一潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的组学数据条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第一潜在受试者列表中筛选出第二潜在受试者列表；将所述第二潜在受试者列表中的潜在受试者的临床信息与所述入排标准数据中的临床数据实体进行匹配，从所述第二潜在受试者列表中筛选出第三潜在受试者列表；根据所述入排标准数据中的临床条件间的逻辑关系以及各自所属的入组或排除类别，从所述第三潜在受试者列表中筛选出第四潜在受试者列表，得到所述目标潜在受试者。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将潜在受试者的临床信息以及多组学检测结果数据分别与所述入排标准数据进行匹配，确定临床信息以及多组学检测结果数据均符合入排标准的目标潜在受试者，包括：将潜在受试者的临床信息与所述入排标准数据中的临床数据实体进行匹配，从潜在受试者中筛选出第五潜在受试者列表；根据所述入排标准数...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐全，刘跃跃，李飞虹，黄晓倩，
申请(专利权)人：北京求臻医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：