【技术实现步骤摘要】
本申请属于数据处理，具体涉及一种临床试验中多中心数据处理方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、随着现代医学技术的飞速发展和医疗信息化进程的加速，医疗数据的种类与数量呈现爆发式增长。临床数据来源多样，包括患者的电子病历（ehr）、实验室检测数据、医学影像、基因组数据以及多中心临床试验中的病例数据。这些数据在医疗诊断、治疗方案优化、疾病预防和医学研究中起着至关重要的作用。
2、然而，这些数据的复杂性也带来了巨大的挑战不同医疗中心的数据采集标准和质量存在显著差异，可能导致分析结果的偏差。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种临床试验中多中心数据处理方法、装置、电子设备及介质以动态加权机制实时更新和优化权重，从而提升数据分析的准确性。
2、根据本申请实施例的第一方面，提供了一种临床试验中多中心数据处理方法，该方法可以包括：
3、获取临床试验的多源临床数据；
4、确定多源临床数据中每种数据的数据类型，并根据数据类型的特征动态调整各数据源权重，得到第一权重；
5、确定多源临床数据中患者个体的临床特征，并根据临床特征动态调整加权规则，得到加权规则；
6、根据第一权重和加权规则处理多源临床数据。
7、在本申请的一些可选实施例中，在根据第一权重和加权规则处理多源临床数据之后，临床试验中多中心数据处理方法还包括：
8、采用机器学习与自适应优化算法对第一权重进行优化，得到第二权重；
9、
10、在本申请的一些可选实施例中，采用机器学习与自适应优化算法对第一权重进行优化，得到第二权重，包括：
11、根据历史临床数据构建多维度的预测模型，并使用随机森林分析不同特征对临床结局的贡献度；
12、利用根据第一权重和加权规则处理后的多源临床数据对预测模型训练，以使预测模型提高预测精度。
13、在本申请的一些可选实施例中，利用根据第一权重和加权规则处理后的多源临床数据对预测模型训练，包括：
14、采用熵权法和贝叶斯优化方法，优化多源临床数据中各个数据源的加权系数。
15、在本申请的一些可选实施例中，在根据第二权重和加权规则处理多源临床数据之前，临床试验中多中心数据处理方法还包括：
16、对多源临床数据进行一致性分析，得到分析结果；
17、根据分析结果对多源临床数据进行一致性调整，得到已调整数据。
18、在本申请的一些可选实施例中，在根据分析结果对多源临床数据进行一致性调整之后，临床试验中多中心数据处理方法还包括：
19、采用交叉验证和独立验证集的方法对已调整数据进行一致性验证，以确保数据一致。
20、在本申请的一些可选实施例中，在根据第二权重和加权规则处理多源临床数据之后，临床试验中多中心数据处理方法还包括：
21、获取患者的最新临床数据；
22、根据最新临床数据调整第二权重、加权规则及分析结果。
23、根据本申请实施例的第二方面，提供一种临床试验中多中心数据处理装置，该装置可以包括：
24、获取模块，用于获取临床试验的多源临床数据；
25、第一确定模块，用于确定多源临床数据中每种数据的数据类型，并根据数据类型的特征动态调整各数据源权重，得到第一权重；
26、第二确定模块，用于确定多源临床数据中患者个体的临床特征，并根据临床特征动态调整加权规则，得到第一加权规则；
27、处理模块，用于根据第一权重和第一加权规则处理多源临床数据。
28、根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备可以包括：
29、处理器；
30、用于存储处理器可执行指令的存储器；
31、其中，处理器被配置为执行指令，以实现如第一方面的任一项实施例中所示的临床试验中多中心数据处理方法。
32、根据本申请实施例的第四方面，提供一种存储介质，当存储介质中的指令由信息处理装置或者服务器的处理器执行时，以使信息处理装置或者服务器实现如第一方面的任一项实施例中所示的临床试验中多中心数据处理方法。
33、本申请的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
34、本申请实施例方法通过根据数据集的不同特征和临床分析的实际需求，实时调整各变量的权重，使得不同特征对最终分析结果的影响程度得到合理分配。实现权重的动态更新和优化，显著提升数据分析的准确性和适应性。
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1.一种临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，在所述根据所述第一权重和所述加权规则处理所述多源临床数据之后，所述临床试验中多中心数据处理方法还包括：
3.根据权利要求2所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，所述采用机器学习与自适应优化算法对所述第一权重进行优化，得到第二权重，包括：
4.根据权利要求3所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，所述利用根据所述第一权重和所述加权规则处理后的所述多源临床数据对所述预测模型训练，包括：
5.根据权利要求2所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，在根据所述第二权重和所述加权规则处理所述多源临床数据之前，所述临床试验中多中心数据处理方法还包括：
6.根据权利要求5所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，在所述根据所述分析结果对所述多源临床数据进行一致性调整之后，所述临床试验中多中心数据处理方法还包括：
7.根据权利要求5所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征
8.一种临床试验中多中心数据处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的临床试验中多中心数据处理方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的临床试验中多中心数据处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，在所述根据所述第一权重和所述加权规则处理所述多源临床数据之后，所述临床试验中多中心数据处理方法还包括：
3.根据权利要求2所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，所述采用机器学习与自适应优化算法对所述第一权重进行优化，得到第二权重，包括：
4.根据权利要求3所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，所述利用根据所述第一权重和所述加权规则处理后的所述多源临床数据对所述预测模型训练，包括：
5.根据权利要求2所述的临床试验中多中心数据处理方法，其特征在于，在根据所述第二权重和所述加权规则处理所述多源临床数据之前，所述临床试验中多中心数据处理方法还包括：
6.根据权利要求5所述的临...
【专利技术属性】
技术研发人员：田永谦，许晨超，
申请(专利权)人：上海艾莎医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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