【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據智能分析領域，且更為具體地，涉及一種用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統及方法。
技術介紹
1、腹腔熱灌注化療是一種用于治療某些類型的癌癥（如結直腸癌、卵巢癌等）的局部治療方法。它結合了手術切除腫瘤和在手術過程中直接向腹腔內灌注加熱的化療藥物，以提高藥物對腫瘤細胞的殺傷效果，同時減少全身副作用。
2、傳統技術在評估腹腔熱灌注化療適用性時，往往依賴于通用且固定的規則，其主要依據癌癥類型和分期的大致分類來決定治療策略。然而，這種方法忽略了患者之間的顯著個體差異，除了癌癥類型和分期外，患者的基本健康狀況也對治療效果有著關鍵影響。傳統技術難以將這些復雜的個體因素綜合考慮來進行個性化分析，從而導致治療決策不夠精準。此外，患者的病情是動態變化的，治療過程中可能會出現新的情況，如患者在接受其他治療后對腹腔熱灌注化療的適用性發生改變，患者的身體狀況會隨著時間推移而變化。傳統技術在面對這些動態變化時，缺乏靈活性，不能及時調整治療策略建議。
3、因此，期望一種優化的用于腹腔熱灌注化療的數據分析方案。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統及方法。
2、根據本申請的一個方面，提供了一種用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其包括：
3、患者信息獲取模塊，用于獲取患者的基本信息和病情特征；
4、篩選規則提取模塊，用于提取適應癥篩選規則的集合；
5、基本信息-
6、適應癥篩選規則語義嵌入模塊，用于對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合；
7、患者狀況-篩選規則查詢響應模塊，用于對所述患者信息-病情級聯編碼向量和所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合進行選擇范圍比率的動態語義查詢響應以得到患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量；
8、分析結果生成模塊，用于基于所述患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量，得到用于表示腹腔熱灌注化療是否適合作為一線治療策略或者術中的輔助治療手段的分析結果。
9、進一步地，所述基本信息包括ecog評分、營養評估、是否伴有基礎疾病、是否已接受過化療、手術或放療、是否具有耐藥性或化療不敏感性；所述病情特征包括癌癥類型、癌癥分期、腫瘤體積負荷及病理分級、是否存在可完全切除的肉眼病灶和腫瘤標志物。
10、進一步地，所述基本信息-病情特征嵌入融合模塊，包括：
11、患者基本信息病情特征嵌入編碼單元，用于使用獨熱編碼對所述患者的基本信息和病情特征進行嵌入編碼以得到所述患者基本信息嵌入編碼向量和所述病情特征嵌入編碼向量；
12、患者信息-病情級聯編碼特征生成單元，用于將所述患者基本信息嵌入編碼向量和所述病情特征嵌入編碼向量進行拼接以得到所述患者信息-病情級聯編碼向量。
13、進一步地，所述適應癥篩選規則語義嵌入模塊，用于：使用基于bert模型的語義嵌入編碼器對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合。
14、進一步地，所述患者狀況-篩選規則查詢響應模塊，包括：
15、患者狀況-篩選規則錨定單元，用于對所述患者信息-病情級聯編碼向量和所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合進行動態錨定以得到患者狀況-篩選規則動態搜索錨定向量；
16、適應癥篩選規則選擇范圍比確定單元，用于基于所述患者狀況-篩選規則動態搜索錨定向量的特征分布特性，確定適應癥篩選規則選擇范圍比，其中，所述適應癥篩選規則選擇范圍比的起始位置的向量為所述患者狀況-篩選規則動態搜索錨定向量，所述適應癥篩選規則選擇范圍比中的各個適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量被定義為適應癥篩選規則動態搜索優化庫特征向量；
17、動態語義搜索單元，用于對所述患者信息-病情級聯編碼向量和所述適應癥篩選規則選擇范圍比中的各個適應癥篩選規則動態搜索優化庫特征向量進行動態語義搜索編碼以得到所述患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量。
18、進一步地，所述患者狀況-篩選規則錨定單元，用于：
19、計算所述患者信息-病情級聯編碼向量相對于所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合中的各個適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的內部關系得分值以得到患者狀況-篩選規則內部關系得分值的集合；
20、以所述患者狀況-篩選規則內部關系得分值的集合中最大的患者狀況-篩選規則內部關系得分值所對應的適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量作為所述患者狀況-篩選規則動態搜索錨定向量。
21、進一步地，所述動態語義搜索單元，用于：
22、分別計算所述患者信息-病情級聯編碼向量與所述適應癥篩選規則選擇范圍比中的各個適應癥篩選規則動態搜索優化庫特征向量之間的余弦相似度以得到患者狀況-篩選規則語義相似度的集合；
23、以所述患者狀況-篩選規則語義相似度的集合為權重的序列，計算所述患者信息-病情級聯編碼向量與所述適應癥篩選規則選擇范圍比中的各個適應癥篩選規則動態搜索優化庫特征向量之間的語義差異加權和以得到患者狀況-篩選規則語義度量向量；
24、將所述患者狀況-篩選規則語義度量向量與所述患者狀況-篩選規則動態搜索錨定向量進行按位置點加以得到所述患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量。
25、進一步地，用于：將所述患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量輸入基于分類器的數據分析輔助決策模塊以得到所述分析結果，所述分析結果用于表示腹腔熱灌注化療是否適合作為一線治療策略或者術中的輔助治療手段。
26、根據本申請的另一方面，提供了一種用于腹腔熱灌注化療的數據分析方法，其包括：
27、獲取患者的基本信息和病情特征；
28、提取適應癥篩選規則的集合；
29、對所述患者的基本信息和病情特征進行嵌入編碼以得到患者基本信息嵌入編碼向量和病情特征嵌入編碼向量，并將所述患者基本信息嵌入編碼向量和所述病情特征嵌入編碼向量進行拼接以得到患者信息-病情級聯編碼向量；
30、對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合；
31、對所述患者信息-病情級聯編碼向量和所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合進行選擇范圍比率的動態語義查詢響應以得到患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量；
32、基于所述患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量，得到用于表示腹腔熱灌注化療是否適合作為一線治療策略或者術中的輔助治療手段的分析結果。
本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述基本信息包括ECOG評分、營養評估、是否伴有基礎疾病、是否已接受過化療、手術或放療、是否具有耐藥性或化療不敏感性；所述病情特征包括癌癥類型、癌癥分期、腫瘤體積負荷及病理分級、是否存在可完全切除的肉眼病灶和腫瘤標志物。
3.根據權利要求2所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述基本信息-病情特征嵌入融合模塊，包括：
4.根據權利要求3所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述適應癥篩選規則語義嵌入模塊，用于：使用基于Bert模型的語義嵌入編碼器對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合。
5.根據權利要求4所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述患者狀況-篩選規則查詢響應模塊，包括：
6.根據權利要求5所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述患者狀況-篩選規則錨定單
7.根據權利要求6所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述動態語義搜索單元，用于：
8.根據權利要求7所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述分析結果生成模塊，用于：將所述患者狀況-篩選規則查詢響應編碼向量輸入基于分類器的數據分析輔助決策模塊以得到所述分析結果，所述分析結果用于表示腹腔熱灌注化療是否適合作為一線治療策略或者術中的輔助治療手段。
9.用于腹腔熱灌注化療的數據分析方法，其特征在于，包括：
10.根據權利要求9所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析方法，其特征在于，對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合，包括：使用基于Bert模型的語義嵌入編碼器對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合。
...【技術特征摘要】
1.用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述基本信息包括ecog評分、營養評估、是否伴有基礎疾病、是否已接受過化療、手術或放療、是否具有耐藥性或化療不敏感性；所述病情特征包括癌癥類型、癌癥分期、腫瘤體積負荷及病理分級、是否存在可完全切除的肉眼病灶和腫瘤標志物。
3.根據權利要求2所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述基本信息-病情特征嵌入融合模塊，包括：
4.根據權利要求3所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述適應癥篩選規則語義嵌入模塊，用于：使用基于bert模型的語義嵌入編碼器對所述適應癥篩選規則的集合中的各個適應癥篩選規則進行語義嵌入編碼以得到所述適應癥篩選規則語義嵌入編碼向量的集合。
5.根據權利要求4所述的用于腹腔熱灌注化療的數據分析系統，其特征在于，所述患者狀況-篩選規則查詢響應模塊，包括：
6.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周曉飛，王月，翟洪婧，費麗雪，
申請(專利權)人：吉林大學第一醫院，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。