CN111164705B 预测从总群体中任意选择的亚群体中测试对象的不利健康状况的风险、发生或发展的医学设备和计算机实施的方法 （费森尤斯医疗护理德国有限责任公司）

2020.04.02PCT/EP2018/07706920WO2019/072692EN2019.04.18US2006173663A1,2006.08.03预测从总群体中任意选择的亚群体中测试一种生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发在其中发现的第一不利健康状况的发生和/或严重性和/或关于对应的预后结果的信息。所述表征特征中的一个或多个表征特征与对应的第一一不利健康状况的发生或发展的不利或有益贡指示在相应出版物中所考虑的相应第二亚群体2-控制提取模块以从多个出版物和/或主要临床数据源中识别和提取关于多个第二亚征，所述其他表征特征在所述多个出版物和/或主要临床数据源中的任何一个中都是单独示在相应出版物中所考虑的相应第二亚群体中-控制组合器模块以将所述表征特征以及所述表征特征的第一因素和第二因素组合为4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法，还包括：根据5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，还包述第一不利健康状况的接收到的当前阶段或严重性或者针对至少一个预设的阶段或严重多个出版物和/或主要临床数据源限于考虑所述第一不利健康状况的那些出版物和/或主8.一种自适应地预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发-控制通信模块以从根据权利要求1至7中的任一项所述的方法生成并存储在计算机可-控制所述通信模块以将来自所述通用模型的接收到的所述一个或多个表征特征和表3征所述亚群体的数据提供给实施概率模型的-控制所述预测器模块以提供来自软件模块的概要分数，指示针对所述第一亚群体的-控制所述通信模块以向用户提供一个或多个表征特征以及所述一个或多个表征特征对所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响或入而接收到的所述第一亚群体中的所述第一不利健康状况的当前阶段或严重性，来调节、特征对所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积险或概率具有积极影响或消极影响的那些表征特征，所述表征特征能够通过来自包括治数据能够被提供给所述预测器模块以提高所述概16.一种治疗控制支持系统的模型生成器，其被配置为生成用于自适应地预测从总群型生成器和/或所述模型生成器的组成部件包括微处理器、易失性和/或非易失性存储器、征，所述其他表征特征在所述多个出版物和/或主要临床数据源中的任何一个中都是单独示在相应出版物中所考虑的相应第二亚群体中-组合器模块，其适于将所述表征特征以及所述表征特征的第一因素和第二因素组合4-通信模块，其适于以可取回的方式将所述通用模型存储在计算机可访问和可读介质述特定的第一不利健康状况和/或者所述第一不利健康状况的严重性或当前阶段用于选择各种统计模型中的一个统计模型以生成所述述多个出版物和/或主要临床数据源的单个表征特征相关联的结果的条件概率的值，来调第一亚群体中的所述第一不利健康状况的接收到的当前阶段或严重性或者针对至少一个23.根据权利要求16至22中的任一项所述的模型生成器模块，还被配置为：在第一轮中，控制所述提取模块以将所述多个出版物和/或主要临床数据源限于实际考虑所述第一果作为输入，并且使用不考虑所述第一不利健康状况的一个或多个出版物和/或主要临床24.一种被配置为自适应地预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生或发展的治疗控制支持系统，所述系统和/或所述系统的构成部件包括微处理要求16至23中的任一项所述的治疗控制支持系统的所述模型生成器生成并存储在计算机可访问和可读存储器中的适于所述第一不利健康状况的通用模型以及用在所述通用模型中的一个或多个表征特征；所述通信模块还被配置为接收表征所述第一亚群体的对应数-预测器模块，其被配置为处理根据所述通用模型和表征所述亚群体的数据接收到的5一个或多个表征特征以及所述一个或多个表征特征对所述不利健康状况的发生或发展的据作为另外的输入而接收到的所述第一亚群体中的所述第一不利健康状况的当前阶段或的次序提供所述一个或多个表征特征和所述一个或多个表征特征对所述不利健康状况的学干预的非穷尽列表的一个或多个相应动作来更利健康状况的种类和/或风险分数来提供对治疗推荐的选择，所述数据库存储针对多个不试和/或治疗能够产生涉及或描述另外的表征特征的数据，所述数据能够被提供给所述预31.一种用于生成通用模型的系统，所述通用模型用于自适应地预测从总群体中任意从源自所述多个出版物和/或主要临床数据源的所述数据信号中识别和提取关于多个第二别所述表征特征中的其他表征特征，所述其他表征特征在所述多个出版物和/或主要临床数据源中的每个中识别出并且由所述第二数据信号表示的所述表征特征中的一个或多个6和/或主要临床数据源中所考虑的相应第二亚群体中的相对发生频率；并且生成对应的第所述计算机可访问和可读介质中存储表示所述通用模型的所述第五数32.一种用于自适应地预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况-第一数据接收器模块，其被配置为从根据权利要求1至7中的任一项所述的方法生成并存储在计算机可访问和可读存储器中的通用模型接收表示一个或多个表征特征的数据-软件模块，其被配置为从所述通用模型接收并处理表示接收到的所述一个或多个表-提供模块，其被配置为向用户或另外的医学设备提供一个或多个表征特征以及所述一个或多个表征特征对所述不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响或消极7息可以由健康护理专业人员用于处方和测试分析和/或用于对疾病或医学事件或更常见的[0007]在下文的描述的部分中，示例性地参考了对亚群体中的慢性肾脏疾病(CKD)的发8生的预测和/或对跨严重性的各个阶段的CKD最终发展为终末期肾脏疾病(ESRD)和肾衰竭一不利健康状况的发生或发展的通用模型的计算机实施的方法包括执行计算机中的计算(例如，已知在相应上下文中有用的那些)可以作为用于初始化提取的另外的输入来提供，9取模块。所述提取模块可以控制各种接口或者与其协作以访问出版物和/或临床数据记录[0012]关于从多个出版物和/或被记录在电子数据库中并且根据概率统计模型制作的主要临床数据中提取的关于表征特征的信息可以包括示出关于第一不利健康状况示出积极[0013]所述方法还包括执行计算机中的计算机程序指令，用于基于来自多个出版物和/[0014]由所述第一因素指示的关系可以表达患者中第一不利健康状况的发生或发展的[0015]所述方法还包括：从多个出版物和/或被记录在电子数据库中的并且根据概率统体中的相对发生频率或流行率。表征特征上的数据与多个出版物和/或被记录在电子数据库中的并且根据概率统计模型制作的主要临床数据源上的相关联第一因素和第二因素的模块可以实施根据第一不利健康状况、数据的类型和/或表征特征等可选择的各种概率统Pn[0039]所述方法还包括以可取回的方式将通用模型存储在计算机可访问和可读介质块可以控制各种接口或者与各种接口协作以相应地访问定数量的表征特征对风险增加或减少的贡献的个电子数据库中的并且根据概率统计模型制作的主要临床数和/或出版物和主要临床数据的概率分析的混合体对相同表征特征的重要性可以用于为医师提供支持，以确定或决定要更密切监测的表征特征或者对其应用额外测许创建针对每个个体患者对结果预测有贡献的每个表征特征的预后值的特定于患者的排述填装模块适于接收与选择不利健康状况的预测时间段和/或当前水平的严重性或阶段相[0049]经受上述方法的多个出版物可以限于已经提及或考虑了不利健康状况的那些出版物，而与已经发现的在第一不利健康状况和在出版物中分析的患者特性之间的积极相不利健康状况与另外的表征特征之间不太可能并且先前未特征中的一个或多个表征特征的术语或表达或同义词的发生。每当发现这样的新出版物成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一不利健康状况的发生或发展的通用模型对用于不利健康状况发展到下一阶段或用于预测时间段的表征特征的选择可以有效地是预测时间段。所述计算机程序指令可以将执行那些指令的计算机配置为提供和/或控制通[0054]自适应地预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生[0055]所述方法还包括将来自通用模型的一个或多个接收到的表征特征和表征亚群体算或预测器模块实施为排他地或者在与计算机上的其他任务并行运行的专用线程中执行产生或计算指示针对第一亚群体的不利健康状况的发生或发展的风险或概率的概要分数，表征特征对概要分数的积极影响或消极影响或者不利健康状况的发生或发展的概率的数根据被接收作为另外的输入的在第一亚群体中的不利健康状况的当前阶段或严重性来调和/或风险分数来提供对治疗推荐的选择。对治疗推荐的选择可以例如包括例如通过远程第一亚群体中存在的表征特征以及其对不利健康状况的发生或发展的总体风险的各自贡献来选择和/或排序对治疗推荐的选择。可以响应于对与其连接的数据库或人工智能系统选择额外的诊断测试和/或治疗可以包括相应地控制预测器模块和/或通法的早期阶段被接收，并且可以导致选择不同集合的表征特征和/或相关联的因素或权重或多个微处理器和相关联的易失性和/或非易失性存储器。根据IEEE802.11标准族(也已于接收数字数据的接口可以是常规类型的，并且可以提供与诸如以太网(LAN)的有线或无线网络的连接，但是还具有通过串行或并行连接(诸如通用串行总线(USB)或根据IEEE1394(FireWire)的连接)的便携式数据存储设备。这些接口中的每个接口都包括物理发射持系统的模型生成器的医学设备可以被配置为生成用于自适应地预测从总群体中任意选识别和自然语言处理中的一种或多种来执行从出上文所描述的方法生成并存储在计算机可访问和可读介质中的通用模型接收一个或多个型的一个或多个接收到的表征特征以及表征亚群体的数据提供给实施概率模型的软件模康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响或表征特征对不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响或或发展的风险或概率具有积极影响或消极影响的那些表征特征，这能够通过来自包括治算机系统被配置为实施生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的第一于在其中发现的第一不利健康状况的发生和/或严重性和/或关于对应的预后结果的信息；将在所述多个出版物中的每个出版物中识别出的表征特征中的一个或多个表征特征与对算机系统被配置为实施自适应地预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生或发展。根据该方面的计算机可读介质具有计算机可执行指令用于执行方提供一个或多个表征特征以及其对不利健康状况的发生或发展的风险或概率的积极影响[0078]在整个说明书中使用的存储、接收和/或提供可以包括通过数字通信连接或网络或者其组合在处理器与存储器之间、在第一计算机与第二计算机之间建立物理和/或逻辑[0080]在患有CKD的对象中，尽可能准确地预测疾病的发展可能有助于确定何时准备对定于患者或特定于亚群体的排序允许医师或其他医学护理人员提供更有针对性和更有效[0084]群组或机构用户可以使用所公开的医学设备和方法来计[0086]图1图示了生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生或发展的通用模型的示例性方法100的流[0089]图4描绘了预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生[0090]图5示出了生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的第一不利[0093]图1图示了生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的第一不利[0094]图2描述了在图1中所示的步骤102-106的更详细的示例性实施例。在步骤202和[0096]图3图示了在图1中分别示出的合并步骤108和计算步骤110的更详细的示例性实[0097]图4描绘了预测总群体中的任意可选择的第一亚群体的第一不利健康状况的发生数据402被提供给通用概率模型404。使用通用概率模型404运行分析提供了以下中的一项每个表征特征或风险因素对不利健康状况的罹患或发展的患者风险有多大影响的指示[0098]图5示出了生成用于自适应地预测从总群体中任意选择的第一亚群体的第一不利与图1的步骤102相同的方式来执行回顾，并且可以以与参考图2所解释的相同的方式来确定适当的关键字。只要在步骤504中找到承诺提供有关不利健康状况的新证据或一般新数应于参考图1所讨论的步骤106至110中的一个或多个步骤。使用新出版物更新通用模型允处理器602可以执行计算机程序指令的序列以执行如上所述的各种过程或方法步骤。可以将计算机程序指令从只读存储器(ROM)或从存储装置6