一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，揭露了一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统。本发明专利技术得到历史临床试验风险记录，并生成预设试验变量控制约束；制定第一药物的第一临床试验方案，其中包括第一临床试验阶段、第二临床试验阶段；跟踪临床试验实施全过程并得到第一临床试验记录，其中包括所述第一临床试验阶段的第一记录数据；分析所述第一记录数据并计算得到第一安全指数，并判断是否满足预设安全阈值，若是满足，进行第二临床试验阶段；形成第一输入信息，通过智能风险评估模型得到第一药物的第一临床试验风险指数。相较于现有技术，本发明专利技术可提高临床试验风险分析的智能化程度，同时提高风险评估全面性、准确性和高效性。准确性和高效性。准确性和高效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，把一种新药研发成功并上市的平均时间和成本呈现上升趋势。其中，药物临床试验周期长、投入大、风险高，是药物研发上市的关键环节和“限速步骤”，然而临床试验作为新药研发的重要一环，因各种原因而提前终止的风险也在不断增加。此外，当前临床试验质量管理着重关注单一数据的传统监查模式，这使得制药企业投入了大量资源，却难以及时有效地发现临床试验数据中存在的系统性和趋势性问题。总体来说，现有方法的缺陷在于，对临床试验风险分析不够全面，且分析评估准确率低，无法及时发现风险并采取针对性应急措施，导致临床风险安全性差。
[0003]因此，如何借助计算机科学技术提高临床试验风险分析的全面性和准确性，为试验调整提供理论指导，进而提高临床试验有效性、可靠性和安全性，成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的是提供一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统，旨在借助计算机技术提高临床试验风险的评估效率和评估贴近事实性。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提出一种基于神经网络的临床试验风险评估方法，包括如下步骤：
[0006]基于大数据得到历史临床试验风险记录，并分析所述历史临床试验风险记录中的数据生成预设试验变量控制约束；
[0007]在所述预设试验变量控制约束下，制定第一药物的第一临床试验方案，其中，所述第一临床试验方案包括第一临床试验阶段、第二临床试验阶段；
[0008]跟踪临床试验实施全过程并得到第一临床试验记录，其中，所述第一临床试验记录包括所述第一临床试验阶段的第一记录数据；
[0009]分析所述第一记录数据并计算得到第一安全指数，并判断所述第一安全指数是否满足预设安全阈值，若是满足，发出继续试验指令，并基于该指令进行所述第二临床试验阶段；
[0010]获取所述第二临床试验阶段的第二安全指数，并结合所述第一安全指数形成第一输入信息，通过智能风险评估模型得到第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第一药物的第一临床试验风险指数。
[0011]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于神经网络的临床试验风险评估系统，所述临床试验风险评估系统包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器上存储有一种临床试验风险评估程序，所述临床试验风险评估程序被所述处理器执行时实现如下步
骤：
[0012]约束生成步骤：基于大数据得到历史临床试验风险记录，并分析所述历史临床试验风险记录中的数据生成预设试验变量控制约束；
[0013]方案制定步骤：在所述预设试验变量控制约束下，制定第一药物的第一临床试验方案，其中，所述第一临床试验方案包括第一临床试验阶段、第二临床试验阶段；
[0014]跟踪记录步骤：跟踪临床试验实施全过程并得到第一临床试验记录，其中，所述第一临床试验记录包括所述第一临床试验阶段的第一记录数据；
[0015]安全分析步骤：分析所述第一记录数据并计算得到第一安全指数，并判断所述第一安全指数是否满足预设安全阈值，若是满足，发出继续试验指令，并基于该指令进行所述第二临床试验阶段；
[0016]风险评估步骤：获取所述第二临床试验阶段的第二安全指数，并结合所述第一安全指数形成第一输入信息，通过智能风险评估模型得到第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第一药物的第一临床试验风险指数。
[0017]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种计算机设备，其中，包括处理器和存储器；
[0018]所述处理器，用于处理执行所述的一种基于神经网络的临床试验风险评估方法；
[0019]所述存储器，所述存储器与所述处理器耦合，用于存储所述临床试验风险评估程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行所述临床试验风险评估方法的步骤。
[0020]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有临床试验风险评估程序，所述临床试验风险评估程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述任一项所述临床试验风险评估方法的步骤。
[0021]本专利技术涉及人工智能
，揭露一种基于神经网络的临床试验风险评估方法及系统。本专利技术基于大数据得到历史临床试验风险记录，并分析所述历史临床试验风险记录中的数据生成预设试验变量控制约束；在所述预设试验变量控制约束下，制定第一药物的第一临床试验方案，其中，所述第一临床试验方案包括第一临床试验阶段、第二临床试验阶段；跟踪临床试验实施全过程并得到第一临床试验记录，其中，所述第一临床试验记录包括所述第一临床试验阶段的第一记录数据；分析所述第一记录数据并计算得到第一安全指数，并判断所述第一安全指数是否满足预设安全阈值，若是满足，发出继续试验指令，并基于该指令进行所述第二临床试验阶段；获取所述第二临床试验阶段的第二安全指数，并结合所述第一安全指数形成第一输入信息，通过智能风险评估模型得到第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第一药物的第一临床试验风险指数。相较于现有技术，本专利技术可提高临床试验风险分析的智能化程度，同时提高风险评估全面性、准确性和高效性。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估方法的流程示意图；
[0024]图2为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估方法中将所述主观风险因素集作为所述预设试验变量控制约束的流程示意图；
[0025]图3为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估方法中组建风险应急处理数据库的流程示意图；
[0026]图4为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估方法中确定所述预设安全阈值的流程示意图；
[0027]图5为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估方法中训练得到所述智能风险评估模型的流程示意图；
[0028]图6为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估程序的运行环境示意图；
[0029]图7为本专利技术一种基于神经网络的临床试验风险评估程序的程序模块图。
[0030]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
[0031]附图说明：
[0032]电子装置6，临床试验风险评估程序60，存储器61，处理器62，显示器63，约束生成模块701，方案制定模块702，跟踪记录模块703，安全分析模块704，风险评估模块705。
具体实施方式
[0033]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的临床试验风险评估方法，其特征在于，包括：基于大数据得到历史临床试验风险记录，并分析所述历史临床试验风险记录中的数据生成预设试验变量控制约束；在所述预设试验变量控制约束下，制定第一药物的第一临床试验方案，其中，所述第一临床试验方案包括第一临床试验阶段、第二临床试验阶段；跟踪临床试验实施全过程并得到第一临床试验记录，其中，所述第一临床试验记录包括所述第一临床试验阶段的第一记录数据；分析所述第一记录数据并计算得到第一安全指数，并判断所述第一安全指数是否满足预设安全阈值，若是满足，发出继续试验指令，并基于该指令进行所述第二临床试验阶段；获取所述第二临床试验阶段的第二安全指数，并结合所述第一安全指数形成第一输入信息，通过智能风险评估模型得到第一输出结果，其中，所述第一输出结果包括所述第一药物的第一临床试验风险指数。2.根据权利要求1所述临床试验风险评估方法，其特征在于，所述基于大数据得到历史临床试验风险记录，并分析所述历史临床试验风险记录中的数据生成预设试验变量控制约束，包括：利用事故树法对所述历史临床试验风险记录进行分析，得到分析结果；基于所述分析结果组建主观风险因素集；以及将所述主观风险因素集作为所述预设试验变量控制约束。3.根据权利要求1所述临床试验风险评估方法，其特征在于，在所述制定第一药物的第一临床试验方案之后，还包括：分析所述第一临床试验方案生成第一工作分解结构图；分析所述第一工作分解结构图并组建第一潜在风险集，其中，所述第一潜在风险集包括P个潜在风险，P为正整数；依次制定所述P个潜在风险的应急方案，得到P个应急方案，并组建风险应急处理数据库，其中，所述P个应急方案与所述P个潜在风险存在对应关系。4.根据权利要求1所述临床试验风险评估方法，其特征在于，在所述分析所述第一记录数据并计算得到第一安全指数，并判断所述第一安全指数是否满足预设安全阈值之前，包括：获取所述历史临床试验风险记录中的第一历史风险事件；分析所述第一历史风险事件在第一历史临床试验中所处的阶段，设为第一历史风险阶段；判断所述第一历史风险阶段是否为所述第一历史临床试验的第一阶段；若是，调用预设计算方案并计算得到第一预设安全阈值；获取所述历史临床试验风险记录中的第二历史风险事件，并根据所述第二历史风险事件计算得到第二预设安全阈值；对比所述第一预设安全阈值和所述第二预设安全阈值，并确定所述预设安全阈值。5.根据权利要求4所述临床试验风险评估方法，其特征在于，所述调用预设计算方案并计算得到第一预设安全阈值，包括：根据所述预设计算方案，获取所述第一历史风险阶段的第一历史记录数据；
获取预设安全因素指标，并在所述第一历史记录数据中遍历，得到第一指标参数；根据所述第一指标参数计算得到第一历史安全指数...

【专利技术属性】
技术研发人员：楼力，殷航斌，李江伟，范荣，
申请(专利权)人：绍兴珂西生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：