【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及計算機的，尤其是涉及一種中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法。
技術(shù)介紹
1、近年來，隨著生物組學技術(shù)的發(fā)展，越來越多的生物信息被記錄下來，這些數(shù)據(jù)為研究中藥方劑的作用機制提供了豐富的資源；傳統(tǒng)上，中藥方劑的應(yīng)用主要依賴于中醫(yī)師的經(jīng)驗和臨床觀察，缺乏科學化的定量分析方法。
2、隨著人工智能技術(shù)的進步，尤其是深度學習算法的發(fā)展，人們開始嘗試將這些技術(shù)應(yīng)用于中藥方劑的研究中，以實現(xiàn)更精準的藥效預(yù)測，由于對中藥方劑的復(fù)雜作用機制理解有限，導(dǎo)致對于中藥方劑適應(yīng)癥的預(yù)測精度并不是很高，對此情況有待進一步提高。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了提高中藥方劑適應(yīng)癥的預(yù)測精度，本申請?zhí)峁┮环N中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法及裝置。
2、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，采用如下的技術(shù)方案：
3、一種中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，包括：收集已有中藥方劑與對應(yīng)的適應(yīng)癥之間關(guān)系的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集訓練對應(yīng)的預(yù)測模型；獲取待預(yù)測的新中藥方劑數(shù)據(jù)，將預(yù)處理之后的新中藥方劑數(shù)據(jù)輸入訓練好的預(yù)測模型，獲取對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果，基于預(yù)測結(jié)果生成對應(yīng)的中藥方劑治療方案，其中，預(yù)測模型用于預(yù)測中藥方劑對特定疾病的適應(yīng)癥；基于中藥方劑治療方案對有適應(yīng)癥的患者進行治療的過程中，獲取對應(yīng)患者的最新生物組學數(shù)據(jù)，并監(jiān)測患者獲取對應(yīng)的治療效果，基于最新生物組學數(shù)據(jù)以及治療效果調(diào)整中藥方劑治療方案，其中，生物組學數(shù)據(jù)包括基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學。
4、通過采用上述技術(shù)
5、可選地，在所述獲取對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果的過程中，方法還包括：基于所述預(yù)測結(jié)果，設(shè)計針對新中藥方劑的實驗室測試方案以評估新中藥方劑的實際性能，實驗室測試方案包括藥理學測試、毒理學測試、生物利用度測試；執(zhí)行所述實驗室測試方案對應(yīng)的實驗，在實驗過程中，獲取對應(yīng)的實驗數(shù)據(jù)，其中，實驗數(shù)據(jù)包括詳細實驗過程和觀察結(jié)果；將實驗數(shù)據(jù)與預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進行對比，獲取對應(yīng)的實驗對比結(jié)果，根據(jù)實驗對比結(jié)果對預(yù)測模型進行優(yōu)化，若實驗數(shù)據(jù)與預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果之間的誤差達到接受范圍，則基于預(yù)測結(jié)果指導(dǎo)新中藥方劑研發(fā)。
6、通過采用上述技術(shù)方案，通過收集和分析中藥方劑與適應(yīng)癥之間的數(shù)據(jù)來訓練預(yù)測模型，并基于模型預(yù)測結(jié)果設(shè)計實驗室測試方案(如藥理學、毒理學及生物利用度測試)以評估新中藥方劑的實際性能。通過對實驗數(shù)據(jù)與模型預(yù)測結(jié)果的對比分析，不僅能夠持續(xù)優(yōu)化預(yù)測模型的準確性，還能夠為中藥研發(fā)人員提供科學依據(jù)，指導(dǎo)他們更有效地設(shè)計新的中藥方劑，從而加速中藥的研究與開發(fā)過程，提高新藥發(fā)現(xiàn)的效率和成功率。這種方法結(jié)合了計算預(yù)測與實驗證據(jù)，旨在促進中藥現(xiàn)代化進程中的創(chuàng)新與發(fā)展。
7、可選地，在訓練預(yù)測模型的過程中，方法還包括：獲取生物組學數(shù)據(jù)集合，將每個生物組學數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)對應(yīng)的標簽，其中，生物組學數(shù)據(jù)包括但不限于基因組學、轉(zhuǎn)錄組學、蛋白質(zhì)組學，標簽包括有效、無效以及部分有效；基于生物組學數(shù)據(jù)集合進行特征數(shù)據(jù)的提取，并將生物組學數(shù)據(jù)集合對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)分為訓練集數(shù)據(jù)、測試集數(shù)據(jù)；選取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型，使用訓練集數(shù)據(jù)對模型進行訓練，并調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)，使用測試集數(shù)據(jù)來驗證模型的泛化能力，并且確定最優(yōu)模型的超參數(shù)組合，確定對應(yīng)的預(yù)測模型。
8、通過采用上述技術(shù)方案，確保了預(yù)測模型能夠從大量的生物組學數(shù)據(jù)中學習到有效的特征，并且經(jīng)過適當?shù)挠柧毢万炞C后，能夠準確預(yù)測中藥方劑對特定疾病的適應(yīng)癥，進而指導(dǎo)更精準的治療方案設(shè)計。
9、可選地，在基于生物組學數(shù)據(jù)集合進行特征數(shù)據(jù)的提取的過程中，方法還包括：將提取的全部特征數(shù)據(jù)進行分類，使用統(tǒng)計測試計算每種類型的特征數(shù)據(jù)的類型重要性數(shù)據(jù)；將所有類型的特征數(shù)據(jù)基于類型重要性數(shù)據(jù)進行排序，選取排名靠前的特征類型；將選取的特征類型確定訓練特征類型分為訓練集數(shù)據(jù)、測試集數(shù)據(jù)。
10、通過采用上述技術(shù)方案，可以確保預(yù)測模型不僅能夠準確預(yù)測中藥方劑對特定疾病的適應(yīng)癥，還能通過優(yōu)化特征選擇來提高模型的效率和解釋性，從而為個性化治療提供更科學的依據(jù)。
11、可選地，在生成對應(yīng)的中藥方劑治療方案之后，方法還包括：使用ar開發(fā)工具識別患者的影像資料，基于影像資料定位患者的關(guān)鍵器官位置和組織位置；基于關(guān)鍵器官位置和組織位置在患者的身體部位疊加虛擬信息；通過ar技術(shù)展示中藥成分隨著時間推移在體內(nèi)的變化數(shù)據(jù)，基于變化數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的實時反饋，其中，變化數(shù)據(jù)包括顏色變化、動態(tài)路徑。
12、通過采用上述技術(shù)方案，可以提高中藥治療方案的有效性和精確性，以及更好地理解和解釋生物組學數(shù)據(jù)對個體健康狀態(tài)的影響，通過ar技術(shù)和生物組學數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，可以實現(xiàn)更加個性化的醫(yī)療服務(wù)。
13、可選地，方法還包括：基因芯片獲取收集患者的基因組學數(shù)據(jù)，并對基因組學數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，其中，基因組學數(shù)據(jù)包括全基因組測序、全外顯子測序以及目標區(qū)域測序，預(yù)處理包括質(zhì)量控制、變異檢測及注釋；使用機器學習算法構(gòu)建評估模型，評估模型基于患者的基因變異信息、臨床數(shù)據(jù)及人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為輸入特征進行訓練，通過交叉驗證方法對評估模型進行訓練和驗證；將基因組學數(shù)據(jù)輸入評估模型預(yù)測結(jié)果生成遺傳風險評估報告，基于根據(jù)遺傳風險評估報告調(diào)整患者的治療方案，其中，遺傳風險評估報告包含患者對特定藥物的遺傳易感性、潛在的不良反應(yīng)風險及相應(yīng)建議。
14、通過采用上述技術(shù)方案，能夠提供基于個體遺傳信息的精準醫(yī)療建議，從而優(yōu)化治療策略，減少不必要的藥物使用，提高治療成功率。
15、可選地，方法還包括：周期性觸發(fā)預(yù)測模型的再訓練過程，在再訓練過程中，使用先進的優(yōu)化算法來調(diào)整預(yù)測模型的參數(shù)；在每次預(yù)測模型更新之后，使用獨立的驗證集來評估更新后預(yù)測模型的性能，若更新后的預(yù)測模型的表現(xiàn)優(yōu)于更新前的預(yù)測模型，則采用更新后的預(yù)測模型；否則，系統(tǒng)將繼續(xù)使用更新前的預(yù)測模型。
16、通過采用上述技術(shù)方案，周期性觸發(fā)預(yù)測模型的再訓練和評估，不僅可以確保了模型的最新狀態(tài)，而且也提高了模型的可靠性和實用性，從而提升了整體系統(tǒng)的性能和用戶體驗。
17、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測裝置，包括：
18、數(shù)據(jù)集收集模塊，用于收集已有中藥方劑與對應(yīng)的適應(yīng)癥之間關(guān)系的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集訓練對應(yīng)的預(yù)測模型；
19、預(yù)測結(jié)果獲取模塊，獲取待預(yù)測的新中藥方劑數(shù)據(jù)，將預(yù)處理之后的新中藥方劑數(shù)據(jù)輸入訓練好的預(yù)測模型，用于獲取對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果，基于預(yù)測結(jié)果生成對應(yīng)的中藥方劑治療方案，其中，預(yù)測模型用于預(yù)測中藥方劑對特定疾病本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，在所述獲取對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果的過程中，方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，在訓練預(yù)測模型的過程中，方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，在基于生物組學數(shù)據(jù)集合進行特征數(shù)據(jù)的提取的過程中，方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，對于個體患者，
6.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，方法還包括：
8.一種中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測裝置，其特征在于，包括：
9.一種中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，包括處理器，處理器中運行有如權(quán)利要求1-7中任意一項的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法的程序。
10.一種存儲介質(zhì)，其特征在于，存儲有如權(quán)利要求1-7中任意一項的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法的程序。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，在所述獲取對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果的過程中，方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，在訓練預(yù)測模型的過程中，方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，在基于生物組學數(shù)據(jù)集合進行特征數(shù)據(jù)的提取的過程中，方法還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1的中藥方劑適應(yīng)癥預(yù)測方法，其特征在于，對于個體患...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：馬林楠，朱宏，王海偉，
申請(專利權(quán))人：明智醫(yī)療科技上海有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。