CN113140275B - 一种肝癌靶向治疗疗效的监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗分析技术领域,公开了一种肝癌靶向治疗疗效的监测系统及方法,将同一患者各个治疗阶段的所有监测信息进行动态关联和比较形成历史展示界面,采集患者行为习惯信息和后续靶向治疗预设方案加入到历史展示界面,得到当前展示界面;当前展示界面包括肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线;根据肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线得到疗效评估结果。本发明有效解决了现在仅凭医生经验评估肝癌靶向治疗疗效的问题,能够同时给医患直观展示肝癌靶向治疗疗效。
Description
技术领域
本发明涉及医疗分析技术领域,具体涉及一种肝癌靶向治疗疗效的监测系统及方法。
背景技术
癌症,又称恶性肿瘤,是我国乃至全世界最主要的疾病之一。而肝癌是我国多发的癌症之一。靶向治疗,是现在治疗癌症的主要手段之一。
在恶性肿瘤发生发展的过程中,存在着一类蛋白质或者基因片段,使正常组织、细胞发生癌变,或者促进肿瘤的生长及转移。将针对这些蛋白质或基因片段的药物打进人体,就如同导弹寻找“靶子”一样,直接对这些蛋白质或者基因片段进行“攻击”,使得这些蛋白质或者基因片段不再成为恶性肿瘤发展的“幕后推手”,使肿瘤得到控制。这种治疗模式,就叫做“靶向治疗”。
而靶向治疗的疗效,现在只能通过靶向治疗前后拍摄的计算机断层扫描(CT)进行观察和判断。现在没有针对肝癌靶向治疗疗效呈现和监测的系统和方法,一般仅凭医生的经验和观察结果对治疗疗效进行评估和说明,而患者家属在缺少医疗知识的前提下也无法准确获知实际治疗疗效,对治疗结果过于乐观或者悲观,对肝癌靶向治疗疗效情况认识模糊和盲目,这不仅不利于患者及家属对患者实际情况作出准确判断,也不利于家属配合医生进行持续治疗,更可能因为不了解情况而耽搁最佳治疗时机,极有可能因为双方信息的不对等而激发医患矛盾。更重要的是,现在医生资源分配不均,过渡依赖医生的经验和能力,并不利于在边远地区对于肝癌等重大疾病的治疗。
因此,非常有必要,针对肝癌靶向治疗推出一种监测系统和方法,以便供医患双方都能够清楚明了地获知患者的靶向治疗后的实际疗效。
发明内容
本发明意在提供一种肝癌靶向治疗疗效的监测方法,用来解决现在肝癌靶向治疗疗效仅凭医生经验评估无法给与患者及家属直观展示的问题。
本发明提供的基础方案为:一种肝癌靶向治疗疗效的监测方法,包括以下步骤:
步骤一,采集患者监测信息和用户信息,所述监测信息包括用来进行肝癌靶向治疗疗效监测的各项临床监测参数项;
步骤二,将患者监测信息按照用户信息进行治疗阶段分类;
步骤三,将同一患者各个治疗阶段的所有监测信息进行动态关联和比较形成历史展示界面,历史展示界面包括肿瘤三维变化历史图以及各项关键参数变化历史线;
步骤四,采集患者行为习惯信息和后续靶向治疗预设方案加入到历史展示界面,得到当前展示界面;当前展示界面包括肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线;所述肿瘤三维变化趋势图为所述肿瘤三维变化历史图与肿瘤三维变化预测图拼接形成,各项关键参数变化趋势线为每项关键参数变化历史线与对应关键参数变化预测线拼接形成;
步骤五,根据肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线得到各个治疗阶段中的疗效展示结果。
本方法的优点在于:
本方法能够通过采集到的患者监测信息,直观地为医患双方展示出靶向治疗疗效,通过肿瘤三维变化历史图和各项关键参数历史线能够清楚明了地记录展示靶向治疗后的实际疗效,而通过肿瘤三维变化预测图和各项关键参数预测线能够将不同后续靶向治疗预设方案对应的患者靶向治疗后的预估疗效预测展示出来,能够在靶向治疗预设方案实施之前给与患者及家属准确选择的前提,同时能够通过动态调整形成的肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线给出靶向治疗疗效的动态展示。
进一步,在步骤四中,采集患者行为习惯信息具体为,在患者每次靶向治疗前后分别进行采集,患者行为习惯信息采集的频率与患者监测信息的采集频率相同。
通过对行为信息的采集有助于更加针对性地区分和定义各个患者的实际情况。患者行为习惯信息和患者监测信息采集频率相同,便于同步采集,使采集操作更加方便。
进一步,所述行为习惯信息包括权重系数依次减小的睡眠习惯信息、运动习惯信息和饮食习惯信息。
在三个行为习惯信息中,睡眠习惯信息因为对肝脏的恢复修养影响最大,其影响权重系数越最高,有助于预测结果更加精准。
进一步,在靶向治疗预设方案实施后,采集环境变化信息,在步骤四中,将环境变化信息和行为习惯信息一起加入到历史展示界面中,通过定期更新的环境变化信息和行为习惯信息动态调整后续靶向治疗预设方案以及肿瘤三维变化预测图和关键参数变化预测线。
当靶向治疗预设方案实施一段时间后,后续靶向治疗预设方案还未实施之前,结合环境变化信息和不断更新的行为习惯信息,动态调整后续靶向治疗预设方案以及肿瘤三维变化预测图和关键参数变化预测线,充分考虑了环境变化因素和行为习惯因素给病情发展带来的变化。通过对环境变化因素和行为习惯因素的考虑,最大限度区别开每个患者的具体情况,有助于针对性地展开救治操作。本方法能给医患双方提供可以相互沟通协调选择的基础。
进一步,所述环境变化信息为当前环境信息与初始环境信息的变化范围信息。
环境变化信息强调的是在实施靶向治疗预设方案前后,环境变化对靶向治疗预设方案实施和对患者病情发展带来的影响。当前环境信息,指的是当前患者在靶向治疗预设方案实施期间的实际环境情况,初始环境信息,指的是在靶向治疗方案实施前或者在实施中,与当前环境产生较大差异的前一个环境的情况。
本发明还提供了一种肝癌靶向治疗疗效的监测系统,用来解决现在肝癌靶向治疗疗效仅凭医生经验评估无法给与患者及家属直观展示的问题。
本方案中的肝癌靶向治疗疗效的监测系统,包括服务器以及与服务器分别连接的基础数据采集模块、行为数据采集模块和环境变化数据采集模块;所述服务器内设置有中央处理器以及与中央处理器分别连接的基础数据库、行为习惯数据库和环境因素数据库;所述基础数据库内分类存储有预设用户信息、预设监测信息和靶向治疗预设方案;所述靶向治疗预设方案包括肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线;所述中央处理器内设置有预测策略,中央处理器根据基础数据采集模块传递来的采集信息从基础数据库的多个靶向治疗预设方案中选择出至少一个作为后续靶向治疗预设方案,中央处理器将基础采集模块多次传递来的采集信息实时代入到肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线中分别形成肿瘤三维变化历史图和各项关键参数变化历史线;中央处理器根据行为习惯数据采集模块和环境变化数据采集模块传递来的采集信息,中央处理器从行为习惯数据库和环境因素数据库中提取对靶向治疗预设方案的影响参数,中央处理器通过影响参数调整肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线分别形成肿瘤三维变化预测图和各项关键参数变化预测线,中央处理器将肿瘤三维变化历史图和肿瘤三维变化预测图拼接形成肿瘤三维变化趋势图,中央处理器将各项关键参数变化历史线和对应的关键参数变化理论线分别拼接形成各项关键参数变化趋势线;中央处理器将肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线同步发送给三维展示模块形成。
本系统的优点在于:
采用本系统,能够在靶向治疗预设方案选择、实施之前,就通过肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线清楚明了地给医患双方呈现出预设疗效、预设费用和预设风险等级,有助于患者及家属在选择何种靶向治疗预设方案作为靶向治疗预设方案之前清楚准确地知道每个方案需要花费的费用和可能遇到的风险,尽量避免盲目选择的情况,真正从患者实际出发将最合适的靶向治疗预设方案选择成为靶向治疗预设方案。而在选择靶向治疗预设方案后之后,能够通过肿瘤三维变化历史图和各项关键参数变化历史线直观展示出的治疗疗效,知道已经实施的靶向治疗方案的实际效果,为选择后续靶向治疗预设方案提供更加准确的参考,同时能够通过肿瘤三维变化预测图和各项关键参数变化预测线预测得到患者靶向治疗后的预测疗效,给患者及家属在靶向治疗方案实施的各个阶段都直观展示出治疗疗效并提供判断基础。
此外,通过本系统,在靶向治疗预设方案部分实施之后,能够通过环境变化数据采集模块和行为习惯采集模块,充分考虑到环境因素和行为习惯因素给方案实施带来的影响,能够通过动态调整后续靶向治疗预设方案,更加精准地预测得到患者后续靶向治疗后的预测疗效,使其更加趋近实际疗效。
进一步,所述基础数据采集模块的采集信息至少包括用户信息和监测信息。
用户信息和监测信息都是基本的采集信息,能够初步区别开每一个患者,便于通过用户信息与其他信息进行一一对应。
进一步,所述行为习惯数据采集模块的采集信息至少包括饮食习惯信息、运动习惯信息和睡眠习惯信息。
这三个习惯信息是人体对肝脏影响最大的三个行为习惯信息。
进一步,所述环境变化数据采集模块的采集信息至少包括光照变化信息、温度变化信息和湿度变化信息。
这三个环境变化信息是对肝脏影响最大的三个环境因素信息。
进一步,所述行为习惯数据库的影响参数比环境因素数据库的影响参数对靶向治疗预设方案的影响大。
相比于环境因素,对于人体,尤其是肝癌这样的器质性病变,行为习惯因素的影响更大一些。
附图说明
图1为本发明肝癌靶向治疗疗效的监测系统实施例一的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明:
说明书附图中的标记包括:服务器1、基础数据库2、行为习惯数据库3、环境因素数据库4、环境变化数据采集模块5、行为习惯数据采集模块6、基础数据采集模块7、三维展示模块8。
实施例一
实施例基本如附图1所示:肝癌靶向治疗疗效的监测系统,包括服务器以及与服务器连接的数据采集模块和三维展示模块;所述数据采集模块分别包括基础数据采集模块、行为习惯数据采集模块以及环境变化数据采集模块,所述服务器包括中央处理器以及与中央处理器分别连接的基础数据库、行为习惯数据库和环境因素数据库。
所述基础数据库内分类存储有预设用户信息、预设监测信息和靶向治疗预设方案;作为基础信息的用户信息和监测信息会统一在患者入院时进行监测,所述预设用户信息至少包括姓名、治疗时间、性别、年龄四个参数项,所述预设监测信息至少包括CT图像、超声诊断肝脏弹性检测、BMI、入院时间、HBV病毒数、AFP、异常凝血酶原、总胆红素、直接胆红素、ALT、AST、总蛋白、白蛋白、肌酐、PT、INR、血氨、血小板;以及肝癌组织中GPC-3、Ki67、VEGFR、PD-L1、PD1、CK19、CD10、CD56、Epcam、GLS1、AFP、PASD、PAS、ATR、ATRX、PARP1、SMC1B。总共三十五个参数项。所述靶向治疗预设方案至少包括预设操作步骤、预设费用、预设风险等级、预设生命期四个参数项。
所述行为习惯数据库,分类存储有睡眠习惯信息、运动习惯信息和饮食习惯信息,且这三类习惯信息在整个习惯信息中的权重依次减小。
因为肝脏休息的时间是在晚上的11点至凌晨的1点左右。肝脏是一个可以解毒和排泄的器官,这个时间段正好处在肝脏排毒的时间。人们最好在此时间段内进行充足的睡眠,而且最好是达到熟睡的程度。中医上讲到,肝藏血,人卧则血归于肝,也就是这个道理。如果没有充足睡眠,肝的修复功能受损,对于肝癌患者的调理和恢复同样也会受到影响,因此在三个行为习惯信息当中,睡眠习惯信息占的权重最重。本实施例中,睡眠习惯信息对整个行为习惯信息在肝癌预测中的影响占到70%-93%,运动习惯信息的比重略重在于饮食习惯信息。
所述环境因素数据库内分类存储有光照度信息、温度信息和湿度信息。光照度信息、温度信息和湿度信息在整个环境因素中的影响比重,依次减小。因为光照度对睡眠有直接影响,而睡眠对肝脏的修复有良好的促进作用,因此,光照度信息在整个环境因素中的比重最重,占到整个环境因素比重的55%-65%,温度信息相比于湿度信息更加能够影响人体健康,因此温度信息的比重比湿度信息高10%-20%。
基础数据采集模块,利用现有技术手段对患者进行用户信息和监测信息的采集,用户习惯数据采集模块,同样利用现有技术手段对患者的饮食习惯信息、运动习惯信息好睡眠习惯信息进行采集,并在靶向治疗预设方案实施后进行定期采集更新,这个定期为一个疗程的十二分之一时间段,最短可以精确到两小时。
环境变化数据采集模块,利用现有技术手段,对患者在实施靶向治疗预设方案前和靶向治疗预设方案后的环境信息变化进行采集记录,具体采集光照变化信息、温度变化信息和湿度变化信息,并针对每个变化信息,分别完成变化幅度、变化时间和影响效果的记录。
中央处理器内预设有预测策略,中央处理器按照预测策略进行肝癌靶向治疗后的实际疗效预测。
具体地,在进行肝癌靶向治疗疗效监测时,包括以下步骤:
步骤一,通过基础数据采集模块分别采集患者监测信息和用户信息,所述监测信息包括用来进行肝癌靶向治疗疗效监测的各项临床监测参数项;
步骤二,中央处理器内预设有用户信息等级表,不同等级的用户信息,根据其治疗阶段,其按照预测策略对应的各个影响参数的权重值范围不同;中央处理器根据用户信息等级表,将用户信息分级,并将患者监测信息按照用户信息进行治疗阶段分类,将对应的患者监测信息与对应等级的预设监测信息进行对比。不同等级的患者监测信息与预设监测信息进行对比,能够更加精准地进行预测判断。本实施例中,用户信息重点通过性别和年龄进行危重程度分类,一般在38-48岁的男性,因为其肝癌发病率最高,其对应的危重程度高,对应的靶向治疗预设方案的预设操作步骤也越高等级。
步骤三,将同一患者各个治疗阶段的所有监测信息进行动态关联和比较形成历史展示界面,历史展示界面包括肿瘤三维变化历史图以及各项关键参数变化历史线;
步骤四,采集患者行为习惯信息和后续靶向治疗预设方案加入到历史展示界面,得到当前展示界面;当前展示界面包括肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线;所述肿瘤三维变化趋势图为所述肿瘤三维变化历史图与肿瘤三维变化预测图拼接形成,各项关键参数变化趋势线为每项关键参数变化历史线与对应关键参数变化预测线拼接形成;
步骤五,根据肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线得到各个治疗阶段中的疗效展示结果。
其中,在步骤四中,采集患者行为习惯信息具体为,在患者每次靶向治疗前后分别进行采集,患者行为习惯信息采集的频率与患者监测信息的采集频率相同。通过对行为信息的采集有助于更加针对性地区分和定义各个患者的实际情况。患者行为习惯信息和患者监测信息采集频率相同,便于同步采集,使采集操作更加方便。
本实施例,能够根据患者爆发肝癌入院时的基线水平,以及治疗后各项指标的变化情况,建立肝癌患者死亡风险预测体系,就可帮助医护人员合理制定治疗方案并及时调整。而患者及家属也可进一步了解病情的严重程度,从而做好心理及经济准备,充分配合治疗。
实施例二
本实施例中,通过互信息计算方式调整环境因素和行为习惯因素对靶向治疗预设方案的动态调整的影响参数,总体来说,行为习惯影响参数大于环境因素影响参数,由此来尽量规避掉环境因素和行为习惯因素给靶向治疗预设方案实施和预测结果带来的不确定性,使对于同一用户等级分类中,能够更加精准地通过行为习惯因素和环境因素的考虑来区分出患者之间的差异性,时预测结果更加精准。具体地,采用以下方式进行环境因素和行为习惯因素的影响参数进行提取和动态调整:
信息熵是用来描述信源不确定度的,通常可以利用信息熵来对信息进行度量,一般式如公式(3-6)所示:
信息熵越大,代表所含有的信息量越大,信息熵越小,信息量越小。通过分别采集到的行为习惯信息和环境变化信息,分别计算整个行为习惯数据和整个环境因素的数据量,即分别计算行为习惯的信息熵和环境因素的信息熵。在计算行为习惯的信息熵的时候,需要依次计算睡眠习惯信息、运动习惯信息和饮食习惯信息。在计算环境因素的信息熵的时候,需要依次计算光照变化信息、温度变化信息和湿度变化信息。
在信息熵的基础上,计算出行为习惯因素和环境因素彼此的互信息,互信息的定义为一个随机变量X中包含了另外一个随机变量Y中信息量的多少。互信息的一般公式可以写为式(3-7)所示:
其中H(X|Y)叫做条件熵,是在某个事件Y已知的条件下,事件X的不确定性。本实施例中X为环境因素,Y为行为习惯因素,通过信息熵公式(3-6)展开,可以得到公式(3-8)所示:
最后把公式(3-7)展开,可以得到互信息系在一般概率方法上的计算公式,如(3-9)所示:
其中,p(x)和p(y)为变量X,Y的边缘分布,本实施例中x和y分别为环境因素的影响参数以及行为习惯因素的影响参数,p(x,y)为X、Y联合概率密度。通过从靶向治疗预设方案实施开始到当前定期得到的历史检测数据,以及对应的环境因素和行为习惯因素影响参数的对应数值,按照现有技术得到样本变量之间的边缘概率密度以及它们之间的联合概率密度,从而能够根据当下实时情况得到环境因素和行为习惯因素对靶向治疗预设方案的影响力参数,进而能够更加精准地动态调整靶向治疗预设方案,得到更加精准的预测结果。
实施例三
本实施例中,所有靶向治疗预设方案除了包括预设费用、预设风险等级和预设操作手段以外,还一一对应有预设生命期和预设疼痛范围值,除了数值化的呈现以外,还会通过变化趋势图进行动态展示。其中,预设费用,包括可用来进行预设费用填补的保险等内容的补充,以及实际医院花费的费用,并能够根据所在区域实际情况给出替换付费操作建议。而预设风险等级,本实施例中仅为高中低三种,而对于高风险又针对不同年龄段进行了细化分类,其紧急程度依次降低排序为危重特急、危重紧急、危险紧急三个层次。而预设生命周期和预设疼痛范围值都是根据患者的实施采集到的临床信息进行动态调整的。这样能够更加清楚直观地给患者预测和展示每种方案对应的结果,便于患者及家属清楚认识方案过程,便于积极配合。
以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种肝癌靶向治疗疗效的监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,采集患者监测信息和用户信息,所述监测信息包括用来进行肝癌靶向治疗疗效监测的各项临床监测参数项;
步骤二,将患者监测信息按照用户信息进行治疗阶段分类;
步骤三,将同一患者各个治疗阶段的所有监测信息进行动态关联和比较形成历史展示界面,历史展示界面包括肿瘤三维变化历史图以及各项关键参数变化历史线;
步骤四,采集患者行为习惯信息和后续靶向治疗预设方案加入到历史展示界面,得到当前展示界面;当前展示界面包括肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线;所述肿瘤三维变化趋势图为所述肿瘤三维变化历史图与肿瘤三维变化预测图拼接形成,各项关键参数变化趋势线为每项关键参数变化历史线与对应关键参数变化预测线拼接形成;
步骤五,根据肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线得到各个治疗阶段中的疗效展示结果。
2.根据权利要求1所述的肝癌靶向治疗疗效的监测方法,其特征在于,在步骤四中,采集患者行为习惯信息具体为,在患者每次靶向治疗前后分别进行采集,患者行为习惯信息采集的频率与患者监测信息的采集频率相同。
3.根据权利要求2所述的肝癌靶向治疗疗效的监测方法 ,其特征在于,所述行为习惯信息包括权重系数依次减小的睡眠习惯信息、运动习惯信息和饮食习惯信息。
4.根据权利要求3所述的肝癌靶向治疗疗效的监测方法,其特征在于,在靶向治疗预设方案实施后,采集环境变化信息,在步骤四中,将环境变化信息和行为习惯信息一起加入到历史展示界面中,通过定期更新的环境变化信息和行为习惯信息动态调整后续靶向治疗预设方案以及肿瘤三维变化预测图和关键参数变化预测线。
5.根据权利要求4所述的肝癌靶向治疗疗效的监测方法,其特征在于,所述环境变化信息为当前环境信息与初始环境信息的变化范围信息。
6.一种肝癌靶向治疗疗效的监测系统,其特征在于,包括服务器以及与服务器分别连接的基础数据采集模块、行为数据采集模块和环境变化数据采集模块;所述服务器内设置有中央处理器以及与中央处理器分别连接的基础数据库、行为习惯数据库和环境因素数据库;所述基础数据库内分类存储有预设用户信息、预设监测信息和靶向治疗预设方案;所述靶向治疗预设方案包括肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线;所述中央处理器内设置有预测策略,中央处理器根据基础数据采集模块传递来的采集信息从基础数据库的多个靶向治疗预设方案中选择出至少一个作为后续靶向治疗预设方案,中央处理器将基础采集模块多次传递来的采集信息实时代入到肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线中分别形成肿瘤三维变化历史图和各项关键参数变化历史线;中央处理器根据行为习惯数据采集模块和环境变化数据采集模块传递来的采集信息,中央处理器从行为习惯数据库和环境因素数据库中提取对靶向治疗预设方案的影响参数,中央处理器通过影响参数调整肿瘤三维变化理论图和各项关键参数变化理论线分别形成肿瘤三维变化预测图和各项关键参数变化预测线,中央处理器将肿瘤三维变化历史图和肿瘤三维变化预测图拼接形成肿瘤三维变化趋势图,中央处理器将各项关键参数变化历史线和对应的关键参数变化理论线分别拼接形成各项关键参数变化趋势线;中央处理器将肿瘤三维变化趋势图和各项关键参数变化趋势线同步发送给三维展示模块形成。
7.根据权利要求6所述的肝癌靶向治疗疗效的监测系统,其特征在于,所述基础数据采集模块的采集信息至少包括用户信息和监测信息。
8.根据权利要求6所述的肝癌靶向治疗疗效的监测系统,其特征在于,所述行为习惯数据采集模块的采集信息至少包括饮食习惯信息、运动习惯信息和睡眠习惯信息。
9.根据权利要求6所述的肝癌靶向治疗疗效的监测系统,其特征在于,所述环境变化数据采集模块的采集信息至少包括光照变化信息、温度变化信息和湿度变化信息。
10.根据权利要求6所述的肝癌靶向治疗疗效的监测系统,其特征在于,所述行为习惯数据库的影响参数比环境因素数据库的影响参数对靶向治疗预设方案的影响大。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104881568A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-09-02 | 苏州敏宇医疗科技有限公司 | 一种基于云计算的肿瘤治疗疗效早期评价的系统和方法 |
CN105160199A (zh) * | 2015-09-30 | 2015-12-16 | 刘毅 | 基于持续血糖监测并具有干预信息的糖尿病管理信息处理和展示方法 |
CN108538399A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-09-14 | 复旦大学 | 一种磁共振肝癌疗效评估方法和系统 |
WO2018181881A1 (ja) * | 2017-03-31 | 2018-10-04 | 株式会社Hirotsuバイオサイエンス | がん患者の治療効果の予測および/または再発モニタリング |
CN108766563A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-06 | 戴建荣 | 基于剂量组学的放射治疗结果预测方法和系统 |
WO2018235937A1 (ja) * | 2017-06-22 | 2018-12-27 | 国立大学法人山口大学 | イリノテカンの治療効果予測方法及びそのためのキット |
WO2019168426A1 (ru) * | 2018-03-01 | 2019-09-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Онкобокс" | Способ и система для оценки клинической эффективности таргетных лекарственных средств |
CN110717894A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-21 | 北京深睿博联科技有限责任公司 | 癌症靶向治疗疗效评估方法及装置、设备、存储介质 |
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104881568A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-09-02 | 苏州敏宇医疗科技有限公司 | 一种基于云计算的肿瘤治疗疗效早期评价的系统和方法 |
CN105160199A (zh) * | 2015-09-30 | 2015-12-16 | 刘毅 | 基于持续血糖监测并具有干预信息的糖尿病管理信息处理和展示方法 |
WO2018181881A1 (ja) * | 2017-03-31 | 2018-10-04 | 株式会社Hirotsuバイオサイエンス | がん患者の治療効果の予測および/または再発モニタリング |
WO2018235937A1 (ja) * | 2017-06-22 | 2018-12-27 | 国立大学法人山口大学 | イリノテカンの治療効果予測方法及びそのためのキット |
WO2019168426A1 (ru) * | 2018-03-01 | 2019-09-06 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Онкобокс" | Способ и система для оценки клинической эффективности таргетных лекарственных средств |
CN108538399A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-09-14 | 复旦大学 | 一种磁共振肝癌疗效评估方法和系统 |
CN108766563A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-11-06 | 戴建荣 | 基于剂量组学的放射治疗结果预测方法和系统 |
CN110717894A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-21 | 北京深睿博联科技有限责任公司 | 癌症靶向治疗疗效评估方法及装置、设备、存储介质 |
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