申请/专利权人：北京大学

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117334347B

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H70/40;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种评估治疗效果方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对临床试验数据和外部真实世界数据进行预处理，获得研究数据集；将研究数据集输入至预设自编码神经网络模型，获得研究数据集中每一个患者的潜在特征；根据临床试验患者的潜在特征对应的特征评分从研究数据集中选取目标外部真实世界患者数据，并将临床试验数据和目标外部真实世界患者数据进行分层，获得分层结果；利用复合似然方法对分层结果进行数据分析，获得当前临床研究药物的治疗效果值。解决了现有技术中由于协变量的增加而产生的复杂性，进而提高了治疗效果评估的准确性。

主权项：1.一种评估治疗效果方法，其特征在于，所述评估治疗效果方法包括以下步骤：对临床试验数据和外部真实世界数据进行预处理，获得研究数据集；将所述研究数据集输入至预设自编码神经网络模型，获得所述研究数据集中每一个患者的潜在特征；根据临床试验患者的所述潜在特征对应的特征评分从所述研究数据集中选取目标外部真实世界患者数据，并将所述临床试验数据和所述目标外部真实世界患者数据进行分层，获得分层结果；利用复合似然方法对所述分层结果进行数据分析，获得当前临床研究药物的治疗效果值；其中，所述根据临床试验患者的所述潜在特征对应的特征评分从所述研究数据集中选取目标外部真实世界患者数据，并将所述临床试验数据和所述目标外部真实世界患者数据进行分层，获得分层结果的步骤，包括：根据所述研究数据集中每一个患者的特征变量和所述预设自编码神经网络模型的模型参数估计所述每一个患者的潜在特征对应的特征评分；根据临床试验患者的所述潜在特征对应的特征评分选取目标外部真实世界患者数据，所述目标外部真实世界患者数据为与所述临床试验数据相关的所述外部真实世界数据的患者数据子集；基于所述每一个患者的潜在特征对应的特征评分将所述临床试验数据和所述目标外部真实世界患者数据进行分层，获得分层结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学 评估治疗效果方法、装置、设备及存储介质

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