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    一種罕見病隨訪數據處理系統技術方案
    
                            
    技術編號：44496894 閱讀：5 留言：0更新日期：2025-03-04 18:04
    
                        
    
                        
    
                            
                            本申請涉及醫療數據處理技術領域，尤其涉及一種罕見病隨訪數據處理系統，用于提高罕見病隨訪數據的獲取效率。主要方案為：根據患者客戶端傳輸的各個周期的患者隨訪數據以及罕見病數據庫中對應各個治療周期的預期醫療數據，確定隨訪數據變化曲線、預期數據變化曲線；根據隨訪數據變化曲線、預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間；根據下一周期隨訪數據的獲取時間以及患者客戶端傳輸的各個治療周期的患者隨訪數據，對當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項；向目標患者的患者客戶端發送最終隨訪需求事項，使得目標患者根據最終隨訪需求事項填寫患者隨訪數據。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                
    本申請涉及醫療數據處理，尤其涉及一種罕見病隨訪數據處理系統。

    技術介紹
    1、罕見病是指患病率極低的疾病，通常是指每10萬人中不足5人患病的疾病。由于罕見病患者數量較少，因此對其的研究和治療也比較困難。目前已知的罕見病約有7000多種，其中大部分是由基因突變引起的遺傳性疾病。
    2、由于罕見病的發病率低，因此很多患者和醫生都缺乏對其的認識和了解，這也導致了罕見病患者在診斷、治療和康復等方面面臨很大的困難。目前，需要患者定期上傳罕見病隨訪數據，以便于醫生基于上傳的罕見病隨訪數據進行診斷處理，上傳的罕見病隨訪數據僅按照一定期限上傳，其有可能延誤上傳時機，且上傳的罕見病隨訪數據有可能并不是醫生當前所需要的數據。

    技術實現思路
    1、有鑒于此，本申請提供一種罕見病隨訪數據處理系統，用于提高罕見病隨訪數據的獲取效率。
    2、第一方面，本申請實施例提供一種罕見病隨訪數據處理系統，該系統包括：患者客戶端、醫生客戶端、隨訪數據處理服務器，所述隨訪數據處理服務器包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述至少一個處理器被配置成執行所述計算機程序時實現以下步驟：
    3、根據目標患者所患的罕見病類型獲取對應的罕見病數據庫，所述罕見病數據庫包括各個治療周期所對應的隨訪需求模板及預期醫療數據；
    4、將所述目標患者當前治療周期對應的隨訪需求模板傳輸給所述目標患者對應主治醫師的醫生客戶端，使得所述醫生客戶端根據所述隨訪需求模板選擇當前周期的隨訪需求事項；</p>
    5、根據所述患者客戶端傳輸的各個周期的患者隨訪數據以及所述罕見病數據庫中對應各個治療周期的預期醫療數據，確定隨訪數據變化曲線、預期數據變化曲線；
    6、根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間；
    7、根據所述下一周期隨訪數據的獲取時間以及所述患者客戶端傳輸的各個治療周期的患者隨訪數據，對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項；
    8、在到達所述下一周期隨訪數據的獲取時間時，向所述目標患者的患者客戶端發送所述最終隨訪需求事項，使得所述目標患者根據所述最終隨訪需求事項填寫患者隨訪數據。
    9、可選的，所述根據所述患者客戶端傳輸的各個周期的患者隨訪數據以及所述罕見病數據庫中對應各個治療周期的預期醫療數據，確定隨訪數據變化曲線、預期數據變化曲線，包括：
    10、根據所述患者客戶端傳輸的各個周期的患者隨訪數據的數據變化得到所述隨訪數據變化曲線；
    11、根據所述罕見病數據庫中對應各個治療周期的預期醫療數據進行線性擬合得到所述預期數據變化曲線。
    12、可選的，所述根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    13、通過所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線計算最近周期的數據差值；
    14、將所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及所述最近周期的數據差值輸入到第一隨訪數據周期預測模型中，得到下一周期隨訪數據的獲取時間。
    15、可選的，所述根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    16、將所述隨訪數據變化曲線輸入到第二隨訪數據周期預測模型中，預測得到下一周期的隨訪數據；
    17、根據預測得到的所述下一周期的隨訪數據以及所述預期數據變化曲線中對應的下一周期的預期數據計算下一周期的數據差值；
    18、根據所述下一周期的數據差值確定下一周期隨訪數據的獲取時間。
    19、可選的，所述將所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及所述最近周期的數據差值輸入到第一隨訪數據周期預測模型中，得到下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    20、將所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及所述最近周期的數據差值輸入到所述第一隨訪數據周期預測模型中輸入層；
    21、所述輸入層將所述隨訪數據變化曲線以及所述最近周期的數據差值輸入到第一神經網絡結構得到第一預測值；
    22、所述輸入層將所述預期數據變化曲線以及所述最近周期的數據差值輸入到第二神經網絡結構得到第二預測值；
    23、根據所述第一預測值和所述第二預測值得到所述下一周期隨訪數據的獲取時間。
    24、可選的，所述根據所述第一預測值和所述第二預測值得到所述下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    25、對所述第一預測值和所述第二預測值進行加權計算或是求平均值得到所述下一周期隨訪數據的獲取時間。
    26、可選的，所述第一隨訪數據周期預測模型的訓練過程為：
    27、獲取樣本數據以及對應的樣本標簽，所述樣本數據包括樣本隨訪數據變化曲線、樣本預期數據變化曲線；
    28、根據所述樣本隨訪數據變化曲線和所述樣本預期數據變化曲線計算最近周期的樣本數據差值；
    29、將所述樣本隨訪數據變化曲線和所述樣本預期數據變化曲線、所述最近周期的樣本數據差值輸入到所述第一隨訪數據周期預測模型中得到第一預測值和第二預測值；
    30、根據所述第一預測值、所述第二預測值以及所述樣本標簽計算損失值；
    31、當所述損失值小于預置數值時，停止對所述第一隨訪數據周期預測模型的訓練。
    32、可選的，所述根據所述下一周期隨訪數據的獲取時間以及所述患者客戶端傳輸的各個治療周期的患者隨訪數據，對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項，包括：
    33、根據所述下一周期隨訪數據的獲取時間和上一周期隨訪數據的獲取時間計算時間差值；
    34、若所述時間差值小于預置數值，則根據上一周期的隨訪需求事項對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項；
    35、若所述時間差值大于或等于所述預置數值，則通過所述患者客戶端傳輸的各個治療周期的患者隨訪數據，確定數據變化幅度超過預置幅度的需求事項；
    36、根據所述變化幅度超過預置幅度的需求事項，對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項。
    37、可選的，所述根據所述變化幅度超過預置幅度的需求事項，對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項，包括：
    38、將所述變化幅度超過預置幅度的需求事項添加到所述當前周期的隨訪需求事項，得到最終隨訪需求事項。
    39、第二方面，本申請實施例還提供一種隨訪數據處理服務器，該隨訪數據處理服務器包括：
    40、獲取模塊，用于根據目標患者所患的罕見病類型獲取對應的罕見病數據庫，所述罕見病數據庫包括各個治療周期所對應的隨訪需求模板及預期醫療數據；
    41、傳輸模塊，用于將所述目標患者當前治療周期對應的隨訪需求模板傳輸給所述目標患者對應主治醫師的醫生客戶端，使得所述醫生本文檔來自技高網...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.一種罕見病隨訪數據處理系統，其特征在于，所述系統包括：患者客戶端、醫生客戶端、隨訪數據處理服務器，所述隨訪數據處理服務器包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述至少一個處理器被配置成執行所述計算機程序時實現以下步驟：
    2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述根據所述患者客戶端傳輸的各個周期的患者隨訪數據以及所述罕見病數據庫中對應各個治療周期的預期醫療數據，確定隨訪數據變化曲線、預期數據變化曲線，包括：
    3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，所述根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    4.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，所述根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    5.根據權利要求3所述的系統，其特征在于，所述將所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及所述最近周期的數據差值輸入到第一隨訪數據周期預測模型中，得到下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    6.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述根據所述第一預測值和所述第二預測值得到所述下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    7.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述第一隨訪數據周期預測模型的訓練過程為：
    8.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述根據所述下一周期隨訪數據的獲取時間以及所述患者客戶端傳輸的各個治療周期的患者隨訪數據，對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項，包括：
    9.根據權利要求8所述的系統，其特征在于，所述根據所述變化幅度超過預置幅度的需求事項，對所述當前周期的隨訪需求事項進行修訂得到最終隨訪需求事項，包括：
    10.一種隨訪數據處理服務器，其特征在于，所述隨訪數據處理服務器包括：
    ...
                            
    
                            
    【技術特征摘要】
    
                                
    1.一種罕見病隨訪數據處理系統，其特征在于，所述系統包括：患者客戶端、醫生客戶端、隨訪數據處理服務器，所述隨訪數據處理服務器包括：存儲器和至少一個處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述至少一個處理器被配置成執行所述計算機程序時實現以下步驟：
    2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述根據所述患者客戶端傳輸的各個周期的患者隨訪數據以及所述罕見病數據庫中對應各個治療周期的預期醫療數據，確定隨訪數據變化曲線、預期數據變化曲線，包括：
    3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，所述根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    4.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，所述根據所述隨訪數據變化曲線、所述預期數據變化曲線以及隨訪數據周期預測模型確定下一周期隨訪數據的獲取時間，包括：
    5.根據權利要求3所述的系統，其特征在于，...
                            
    
                            
    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：張抒揚，郭健，金曄，史文釗，弓孟春，鄭熙弘，劉鵬，
    
        申請(專利權)人：中國醫學科學院北京協和醫院，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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