CN115862793B - 心血管医疗数据分析的装置和方法、计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及心血管医疗数据分析的装置和方法、计算机存储介质。心血管医疗数据分析的装置包括：第一获取模块，用于获取心肌梗死患者的统计学数据和临床数据，统计学数据至少包括年龄、性别、BMI、并发疾病，临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果；计算模块，用于基于统计学数据和临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态；第一确认模块，用于根据TIMI血栓分级数据，确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别；以及判断模块，用于基于TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式。本申请技术方案能够针对心血管疾病患者的病情判断治疗方式，有效减少手术并发症并改善患者的预后，提升治疗效果。

Description

心血管医疗数据分析的装置和方法、计算机存储介质

技术领域

本申请涉及医疗数据分析领域。具体地，本申请涉及心血管医疗数据分析的装置和方法、计算机存储介质。

背景技术

老年人的心血管疾病负担持续增加，患有心血管疾病的病人在发病后需要接受治疗。直接在病人发明后采取手术可能伴有手术并发症，并且临床结局不理想，甚至带来病人死亡的风险。然而，对于如何降低手术并发症的风险尚无有效的解决方式，并且难以确定影响临床结局的因素。

CN107301326A公开了一种基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法，包括：根据医学信息和大数据信息，建立常规因子逻辑表并根据医学信息和/或大数据信息的更新进行实时调整；获取个人信息；筛选出个性化因子并设置其权值，根据权值对个性化因子排序获得个人标签，个人标签包括初始疾病组，初始疾病组包括至少一种疾病名称和疾病名称对应的风险等级；获取个人更新信息，并根据个人更新信息获得个人更新标签，个人更新标签包括更新疾病组，更新疾病组包括至少一种疾病名称和疾病名称对应的风险等级；更新疾病组与初始疾病组包括同一种疾病名称时，更新疾病组包括该同一种疾病名称的变化趋势。

CN107491651B公开了基于个性化因子的自我健康管理方法，包括：根据医学信息和大数据信息建立致病因子数据库、根据医学信息建立指导建议数据库和根据用户的个人信息建立用户信息数据库，并建立一级逻辑表得到用户的参考指导建议，建立二级逻辑表得到用户的阶段性指导建议，建立三级逻辑表并对用户进行日常监测，得到用户的日常指导建议，同时根据医学信息、大数据信息及用户的个人信息的更新对用户的日常指导建议进行调整，使得用户可以根据本方法提供的阶段性指导建议和日常指导建议，对自己的饮食、运动、情绪等进行自我管理，提高自我健康管理的个性化程度和实时性。

CN107526931A公开了一种基于个性化因子的健康评估的方法，根据权威文献指南信息，建立常规因子库；将用户的个人信息带入常规因子库，得到用户的A类评估结果，根据用户A类评估结果中的变量信息对用户进行动态监测，得到用户的B类评估结果；根据用户的个人信息以及医学指导信息，建立一级逻辑表，将A类评估结果和B类评估结果带入一级逻辑表中，得到用户的C类指导结果；参照医学指导信息，建立二级逻辑表，将C类指导结果带入二级逻辑表，得到用户的综合指导体系；根据用户的综合指导体系以及用户的动态反馈信息，获取用户的健康指导报告。该技术方案解决现有健康评估存在的个性化低，实时性差的问题。

以上现有技术提供了健康评价的数据整合方法，但是没有提供直接的健康评价的输出方法，患者和医生不能获得直接的诊断和治疗的参考“清单”和数据，尤其是针对TIMI的评价和预测。

发明内容

本申请实施例提供了心血管医疗数据分析的装置和方法、计算机存储介质，以至少解决现有技术中对心血管疾病的病人进行治疗的效果不理想的问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种心血管医疗数据分析的装置，包括：第一获取模块，用于获取心肌梗死患者的统计学数据和/或临床数据，统计学数据至少包括年龄、性别、BMI和并发疾病，临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果；计算模块，用于基于统计学数据和临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态；第一确认模块，用于根据TIMI血栓分级数据，确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别；以及判断模块，用于基于TIMI血栓级别，判断是否应用或如何运用抗血栓治疗。

以这样的方式，引入机器学习实现的心血管医疗数据分析，根据心肌梗死患者的详细病情判断是否对心肌梗死患者应用抗血栓治疗，从而降低确定治疗方式的负担，降低心血管疾病并发症风险，提升治疗效果。对大数据进行分析的机器学习方式使得容易确定高血栓负荷状态。

根据本申请的示例性实施例，所述并发疾病选自高血压、心源性休克、房颤和牙周疾病中的一种或多种。

以这样的方式，设置几种已知的与心肌梗死相关的并发疾病用于心血管医疗数据分析，以此能够通过机器学习获得更精确的数据分析结果。

根据本申请的示例性实施例，TIMI血栓级别是采用以下公式计算的：TIMI=5t/(1+t)，t=e^(0.0605*年龄指数+0.1048*性别指数+1.2045*高血压指数-0.0578*BMI指数-0.3305*心源性休克发病指数-0.5592*房颤发病指数-0.7823*牙周病发病指数)，t代表高血栓负荷状态。

以这样的方式，可以通过数据分析的方式计算TIMI血栓级别，得到与通过实验的方式测算的TIMI血栓级别近似的结果，并且获得TIMI血栓级别的效率更高。

根据本申请的示例性实施例，判断模块包括：第一判断单元，用于如果TIMI血栓级别大于或等于3级，则确定应用强化抗血栓治疗；以及第二判断单元，用于如果TIMI血栓级别小于3级，则确定应用常规抗血栓治疗。

以这样的方式，通过判断血栓状态确定是否应用抗血栓治疗，执行标准有效且准确，数据易于获取。

根据本申请的示例性实施例，心血管医疗数据分析的装置还包括：第二获取模块，用于获取心肌梗死患者的发病时间及发病时间参考值；比较模块，用于比较发病时间与发病时间参考值，获取发病时间比较结果；以及第二确认模块，用于基于发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗。

以这样的方式，基于心肌梗死患者的发病时间确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗，降低对心肌梗死患者治疗带来并发症的风险，提升治疗效果。

根据本申请的示例性实施例，第二确认模块包括：第一确认单元，用于如果发病时间比较结果指示发病时间大于发病时间参考值，确定应用经皮冠状动脉介入治疗；以及第二确认单元，用于如果发病时间比较结果指示发病时间小于或等于发病时间参考值，确定不应用经皮冠状动脉介入治疗。

以这样的方式，执行发病时间与发病时间参考值的比较，使得能够自动确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗，从而提升数据分析装置的易用性。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种心血管医疗数据分析的方法，应用于上述任意一种心血管医疗数据分析的装置，心血管医疗数据分析的方法包括：步骤S10，获取心肌梗死患者的统计学数据和临床数据，统计学数据至少包括年龄、性别、BMI、并发疾病，临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果；步骤S20，基于统计学数据和临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态；步骤S30，根据TIMI血栓分级数据，确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别；以及步骤S40，基于TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式，其中，TIMI血栓级别是采用以下公式计算的：TIMI=5t/(1+t)，t=e^(0.0605*年龄指数+0.1048*性别指数+1.2045*高血压指数-0.0578*BMI指数-0.3305*心源性休克发病指数-0.5592*房颤发病指数-0.7823*牙周病发病指数)，t代表高血栓负荷状态。

以这样的方式，引入机器学习实现的心血管医疗数据分析，根据心肌梗死患者的详细病情判断是否对心肌梗死患者应用抗血栓治疗，从而降低确定治疗方式的负担，降低心血管疾病并发症风险，提升治疗效果。对大数据进行分析的机器学习方式使得容易确定高血栓负荷状态和TIMI血栓级别。

根据本申请的示例性实施例，步骤S40，基于TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式包括：步骤S41，如果TIMI血栓级别大于或等于3级，则确定应用强化抗血栓治疗；以及步骤S42，如果TIMI血栓级别小于3级，则确定应用常规抗血栓治疗。

以这样的方式，通过判断血栓状态确定是否应用抗血栓治疗，执行标准有效且准确，数据易于获取。

根据本申请的示例性实施例，心血管医疗数据分析的方法还包括：获取心肌梗死患者的发病时间及发病时间参考值；比较发病时间与发病时间参考值，获取发病时间比较结果；以及基于发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗。

以这样的方式，基于心肌梗死患者的发病时间确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗，降低对心肌梗死患者治疗带来并发症的风险，提升治疗效果。

根据本申请的示例性实施例，基于发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗包括：如果发病时间比较结果指示发病时间大于发病时间参考值，确定应用经皮冠状动脉介入治疗；以及如果发病时间比较结果指示发病时间小于或等于发病时间参考值，确定不应用经皮冠状动脉介入治疗。

以这样的方式，执行发病时间与发病时间参考值的比较，使得能够自动确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗，从而提升数据分析装置的易用性。

根据本申请的示例性实施例，一种心血管医疗数据分析的装置包括计算机存储介质，计算机存储介质包括计算机可读指令，当计算机可读指令被一个或多个处理器运行时执行上述任一项的方法。

根据本申请的示例性实施例，一种计算机存储介质包括计算机可读指令，当计算机可读指令被一个或多个处理器运行时执行上述任一项的方法。

在本申请实施例中，提供了引入对大数据进行分析的机器学习实现的心血管医疗数据分析的技术方案，以至少解决对心血管疾病的病人进行治疗的效果不理想的问题的技术问题，实现了降低对心血管疾病的病人确定治疗方式的负担、降低心血管疾病并发症风险、容易确定高血栓负荷状态的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图；

图2是根据本申请一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图；

图3是根据本申请另一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图；

图4是根据本申请又一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图；

图5是根据本申请实施例的心血管医疗数据分析的方法的流程图；

图6是根据本申请一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的方法的流程图。

附图标记说明：

1：心血管医疗数据分析的装置；

11：第一获取模块；

12：第二获取模块；

13：计算模块；

14：比较模块；

15：第一确认模块；

16：第二确认模块；

161：第一确认单元；

163：第二确认单元；

17：判断模块；

171：第一判断单元；

173：第二判断单元；

S10、S20、S30、S40、S41、S42：步骤

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块或单元。

本申请技术方案相关术语：

RTB：常规血栓负荷；

HTB：高血栓负荷；

PCI：经皮冠状动脉介入治疗；

STEMI：ST段抬高型心肌梗死；

ACS：急性冠状动脉综合征；

AMI：急性心肌梗死；

MACE：主要不良心血管事件。

预后：在医学上，“预后”是指根据经验预测的疾病发展情况。

根据本申请实施例，提供了一种心血管医疗数据分析的装置。图1是根据本申请实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图。如图1所示，根据本申请的示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置1包括：第一获取模块11、计算模块13、第一确认模块15和判断模块17。心血管医疗数据分析的装置可以包括处理器和存储器，存储器存储计算机可读指令，处理器运行计算机可读指令从而实现该装置包括的各个模块的功能。该装置例如各种智能设备，例如计算机、平板、智能手机、工控机等，只要能够执行各个模块的功能即可，其具体实现方式不限于此。

在本申请实施例中，心血管疾病的示例为心肌梗死。更具体地，心血管疾病的示例为STEMI（ST段抬高型心肌梗死）。应理解，心肌梗死，或者进一步的STEMI仅为本申请心血管疾病的示例。在阅读本申请之后应理解，本申请技术方案采用机器学习和大数据分析患者数据，从而得到训练的机器模型、得出经机器学习得到的数据分析结果，对于心血管疾病给出是否应用抗血栓治疗及其他治疗的判断结果，因此本申请技术方案不仅可用于STEMI相关的数据分析，而且可以应用到各类心血管疾病。例如，在示例性实施例中，心血管疾病为ACS（急性冠状动脉综合征）。

第一获取模块11用于获取心肌梗死患者的统计学数据和临床数据，统计学数据至少包括年龄、性别、BMI（体质指数）、并发疾病，临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果。用户的性别和年龄的不同将影响到不同用户对相同疾病将具有不同的抵抗力，是医疗数据分析的基础数据。此外，还可以获取用户的姓名以进一步获取详细的身份信息，或者从用户使用个人身份数据注册的其他平台获取相关的其他个人身份数据。例如，BMI、并发疾病等可以从患者的医疗相关APP中获取，也可以从患者的就诊记录获取。并发疾病是患者在患有心血管疾病的基础上，因为已经患有心血管疾病而进一步患有的疾病，或者因患有心血管疾病而造成患病率可能上升的疾病。相关数据也可以获取自患者的社交网络，例如，从患者的关注列表、历史访问数据、查询历史、发布的贴子等获取。临床数据可以从患者就医的医院系统中获取，或者直接由医生提供。诊断结果例如是对患者进行诊断得到的患病的数据，例如疾病的种类、染病时间、症状等。实验室检查结果是对从患者采集的样本进行实验室分析的结果，例如对患者的血液样本进行化验、对患者进行透析等使用医疗器材进行诊断得到的结果。在示例性实施方式中，统计学数据还可以包括生活习惯的数据，例如患者是否吸烟、健身情况和饮食结构等，这些在本申请技术方案中被认为影响患者的高血栓负荷。

表1是心肌梗死患者的统计学数据和临床数据的一个示例，应理解，该技术方案不限于此。

表1：

BP =血压。

计算模块13用于基于统计学数据和临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态。本申请采用三千余患者的统计学数据和临床数据和患者对应的高血栓负荷状态作为训练机器模型的输入，患者患有AMI（急性心肌梗死）。高血栓负荷状态在具体实施方式的应用中是数字读数，其中，更高的读数代表更高的高血栓负荷状态。例如，高血栓负荷状态的读数在训练数据中被设为0-5，该数据根据每个病例的实际血栓负荷状态设置，0代表没有血栓，5代表完全闭塞。在本申请技术方案的实际案例中，较高的高血栓负荷状态相比较低的高血栓负荷状态带来更大的治疗风险。经训练的模型在应用中，能够根据新输入的患者的统计学数据和临床数据输出对应的高血栓负荷状态。在示例性实施方式中，具体地，输出表示高血栓负荷状态的读数。在另一个示例性实施方式中，具体地，输出表示高血栓负荷状态的级别分级数据，例如高、中高、中、中低、低等。

第一确认模块15用于根据TIMI血栓分级数据，确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别。

在示例性实施方式中，高血栓负荷状态还包括用于确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别的数据（TIMI血栓分级数据）。TIMI血栓分级数据,或称TIMI血流分级是指冠脉造影的过程中，通过冠状动脉血管远端造影剂显示的情况，判断血管的病变状态。在本申请中，在TIMI血栓0级中，没有血栓的血管造影特征。在TIMI 1级血栓中，可能存在血栓，血管造影特征如造影剂密度降低、模糊、病变轮廓不规则或完全闭塞部位显现光滑凸出的“半月板”提示但不能诊断血栓。在TIMI 2级血栓中，存在明确的血栓，最大线性直径小于等于血管直径的1/2。TIMI 3级血栓中存在明确的血栓，但最大线性直径大于1 /2血管直径，但小于2支血管内径。TIMI 4级血栓中存在明确血栓，最大线性直径大于等于2支血管内径。在TIMI 5级血栓中，存在完全闭塞的血栓。

在另一个示例性实施方式中，采用4级的TIMI血流分级。0级：指血管远端没有造影剂填充，提示远端没有血流灌注，表明血管可能出现完全的闭塞性病变，导致血流完全不能通过。1级：指血管狭窄部位有造影剂的部分显影，但造影剂不能较好到达血管远端，提示血管狭窄较重，有接近闭塞的病变。2级：指造影剂能够充填血管，能够使血管显影，但显影速度比正常血管慢，提示冠状动脉存在一定的狭窄或者病变。3级：指造影剂能够快速、完全充盈血管，将血管形态显示出来，而TIMI3级是正常的血流状态。在这样另一个示例性实施方式中的血流分级中，分级的数字大小所体现的血栓大小与本申请前述实施例中的5级TIMI血栓分级相反，在实际应用中，可以对分级数据作对应调整，以正确体现TIMI分级数据与高血栓负荷状态的对应性。换言之，高血栓负荷状态越严重，TIMI分级数据表示的血栓症状越严重。

以下技术方案中，以本申请前述实施例中的5级TIMI血栓分级方式为例。

在本申请实施方式中，用于确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别的数据包括：年龄指数、性别指数、高血压指数、BMI指数、并发疾病发病指数等。其中，年龄指数可以取值为年龄/10，性别指数可以取值为1（对应于男性）和0（对应于女性），高血压指数可以取值为收缩压与高血压标准的收缩压的比值（或者为血压平均值与高血压标准平均值的比值、舒张压与高血压舒张压标准的比值，以高血压为舒张压≥80mmHg和收缩压大于等于130mmHg为例），BMI指数取值为BMI数值，并发疾病发病指数可以为并发疾病发病概率（取值为1（对应于发病）或者0（对应于未发病））。并发疾病至少可以包括高血压、心源性休克、房颤和牙周病等。

在示例性实施方式中，并发疾病还可以包括脑梗死、糖尿病。应理解，可以根据需要，在训练机器模型时输入任何可能相关的并发疾病数据。

在示例性实施方式中，采用高血栓负荷状态能够预测TIMI血栓级别。应注意，指数的取值在练机器学习的模型时可以根据需要作出调整，而不必是上述示例性实施方式中的取值。当机器模型的训练时，可以对每条用于训练的数据中的各个指数选择预定的规则用于取值，则当机器学习模型应用中，能够输出符合该预定规则的取值，用于获得高血栓负荷状态和计算TIMI血栓级别。

TIMI血栓级别是采用以下公式计算的：TIMI=5t/(1+t)，t=e^(0.0605*年龄指数+0.1048*性别指数+1.2045*高血压指数-0.0578*BMI指数-0.3305*心源性休克发病指数-0.5592*房颤发病指数-0.7823*牙周病发病指数)，t代表高血栓负荷状态。基于用于训练机器模型的大量患者的统计学数据和临床数据，为每个患者建立数据集，数据集包括多个数值，这些数值是对患者的年龄、性别、高血压、BMI、心源性休克是否发病、房颤是否发病以及牙周病是否发病所赋的值。每个数据集还包括相应患者的已经测量的TIMI血栓级别，同样以0-5的数值表示（数值可以根据TIMI血栓分级的标准进行调整）。通过机器学习模型，绘制拟合曲线，从而建立患者的TIMI血栓级别与患者的年龄、性别、高血压、BMI、心源性休克是否发病、房颤是否发病以及牙周病是否发病的上述等式关系。在获得新的患者的年龄、性别、高血压、BMI、心源性休克是否发病、房颤是否发病以及牙周病是否发病的数据时，能够推测出患者的TIMI血栓级别。可以对根据该公式计算的TIMI血栓级别的数值向下取整，从而得到整数的TIMI血栓级别。

在本申请技术方案的应用前，已经根据前述的三千余患者的数据进行分析，对于TIMI血栓级别分级为2至5级的患者，确认患者患有HTB（高血栓负荷），血栓级别分级在2级以下，确认患者具有RTB（常规血栓负荷）。在训练前，已经根据TIMI血栓级别或者患者的血栓状态设置了对应的高血栓负荷状态。因此，在模型的应用中，输出高血栓负荷状态（读数或者分级）后，可以确定对应的TIMI血栓级别。

判断模块17用于基于TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式。换言之，在获取了TIMI血栓级别后，已经能够了解患者的血栓情况，从而执行对是否应用抗血栓治疗的判断。

例如，在将三千余个包括心肌梗死患者的年龄、性别、BMI、高血压数据、心源性休克是否发病、房颤是否发病以及牙周病是否发病的数据与患者对应的TIMI血栓级别（0-5级）的数据用于训练机器学习模型，训练时，年龄指数取值为年龄/10，性别指数可以取值为1（对应于男性）和0（对应于女性），高血压指数取值为收缩压与高血压标准的收缩压的比值，BMI指数取值为BMI数值，并发疾病发病指数为并发疾病是否发病（取值为1（对应于发病）或者0（对应于未发病））。之后，应用训练好的模型。当向训练好的模型输入新的心肌梗死患者的年龄、性别、BMI、高血压数据、心源性休克是否发病、房颤是否发病以及牙周病是否发病的数据之后，根据TIMI=5t/(1+t)，t=e^(0.0605*年龄指数+0.1048*性别指数+1.2045*高血压指数-0.0578*BMI指数-0.3305*心源性休克发病指数-0.5592*房颤发病指数-0.7823*牙周病发病指数)，t代表高血栓负荷状态，计算该心肌梗死患者的TIMI血栓级别，并确认是否应用抗血栓治疗，或者确认应用抗血栓治疗的方式。

在一个示例中，患者为70岁男性，收缩压为140mmHg，BMI为18kg/m²，心源性休克发病、房颤发病、牙周病未发病。这些数据从该患者的统计学数据和临床数据中获取。将这些数据输入训练好的模型。年龄指数取值为70/10=7，性别指数为1，高血压指数为140/130=1.077，BMI指数为18，心源性休克发病指数为1，房颤发病指数为1，牙周病发病指数为0。经计算，高血栓负荷状态t为0.901，该患者的TIMI血栓级别的数值为2.37，向下取整确认TIMI血栓级别为2。进一步可以确认是否应用抗血栓治疗，或者确认应用抗血栓治疗的方式。

以这样的方式，引入机器学习实现的心血管医疗数据分析，根据心肌梗死患者的详细病情判断是否对心肌梗死患者应用抗血栓治疗，从而降低确定治疗方式的负担，降低心血管疾病并发症风险，提升治疗效果。对大数据进行分析的机器学习方式使得容易确定高血栓负荷状态。

图2是根据本申请一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图。如图2所示，根据本申请的示例性实施例，判断模块17包括第一判断单元171和第二判断单元173。第一判断单元171用于如果TIMI血栓级别大于或等于3级，则确定应用抗血栓治疗。第二判断单元173用于如果TIMI血栓级别小于3级，则确定不应用抗血栓治疗。该判断模块17的第一判断单元171和第二判断单元173采用TIMI血栓级别3级作为是否应用抗血栓治疗的分界线。本申请技术方案中，HTB是死亡率（风险比[HR] 1.76, p = 0.023）和主要不良心血管事件（MACE）（HR 1.88, p = 0.001）的独立预测因子。在因STEMI接受PCI（经皮冠状动脉介入治疗）的多名患者中，经例如血栓抽吸（血栓抽吸被认为是支架置入前清除血栓的一种简单方法，从而减少远端栓塞和改善预后）的抗血栓治疗的患者在30日内的心血管死亡率为2.4%，而对应的数据，不经抗血栓治疗、单纯经PCI的患者为2.9%（风险比，0.84;95% ci,0.70 ~ 1.01;P=0.06）。仅在高血栓负荷(TIMI血栓分级≥3级)的患者中，血栓抽吸与心血管死亡降低相关（2.5%对3.1%;风险比，0.80;95% ci, 0.65 ~ 0.98;P = 0.03）。因此，本申请技术方案采用TIMI分级为3作为应用抗血栓治疗的分界线，以降低HTB患者的治疗风险。应理解，可以根据实际治疗或分析需要，选择其他TIMI分级数据作为是否应用抗血栓治疗的分界线。

以这样的方式，通过判断血栓状态确定是否应用抗血栓治疗，执行标准有效且准确，数据易于获取。

图3是根据本申请另一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图。如图3所示，根据本申请的示例性实施例，心血管医疗数据分析的装置1还包括第二获取模块12、比较模块14和第二确认模块16。

第二获取模块12用于获取心肌梗死患者的发病时间及发病时间参考值。比较模块14用于比较发病时间与发病时间参考值，获取发病时间比较结果。第二确认模块16用于基于发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗。

本申请技术方案避免在患者发病后立即执行PCI,尤其是HTB患者。例如，在示例性实施方式中，在患者发病的6小时之内立即对患者应用PCI将为患者的治疗带来危险。例如，HTB的STEMI患者在发病后立即被应用PCI将表现出应激和高凝状态，而过度的血管内器械置入可能促发炎症反应和凝血级联反应，进而触发血栓形成和血栓风暴。在示例性实施方式中，患者的发病时间为A年B月C日D时，发病时间参考值为当前日期A’年B’月C’日D’时。如果发病时间参考值A’年B’月C’日D’时减发病时间A年B月C日D时为至少6小时，则确定对患者应用PCI。如果发病时间参考值A’年B’月C’日D’时减发病时间A年B月C日D时为小于6小时，则确定不对患者应用PCI。在另一个示例性实施方式中，患者的发病时间为A年B月C日D时，发病时间参考值为预计应用PCI的时间A年’’B’’月C’’日D’’时。换言之，如若比较结果表示从发病时间到发病时间参考值的时间已经超过6小时，则确定对患者应用PCI，反之，则不对患者应用PCI。应理解，6小时的时间差仅是本申请所采用的一个示例，该时间可以根据实际应用技术方案时的情况和需求进行调整，因此不限于此。例如，考虑到其他可能对患者治疗安全产生的因素，该时间差可以是几分钟，也可以长至数日。

图4是根据本申请又一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的装置的框图。如图4所示，根据本申请的示例性实施例，第二确认模块16包括第一确认单元161和第二确认单元163。

第一确认单元161用于如果发病时间比较结果指示发病时间大于发病时间参考值，确定应用经皮冠状动脉介入治疗。第二确认单元163，用于如果发病时间比较结果指示发病时间小于或等于发病时间参考值，确定不应用经皮冠状动脉介入治疗。

在另一个实施方式中，发病时间是从患者发病时间起到当前的时间，发病时间参考值是预设的时间长度。例如，发病时间是患者从发病时间起到当前时间已经过去了7个小时，发病时间参考值是6小时，则确定应用PCI。如果发病时间是患者从发病时间起到当前时间已经过去了4个小时，发病时间参考值是6小时，则确定不应用PCI。发病时间可以经由智能设备提供，例如患者的手环（在读数显示患者发病时则记录患者已发病），也可以经由手机、电脑等输入，也可以经由医院的医疗系统提供。

以这样的方式，基于心肌梗死患者的发病时间确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗，降低对心肌梗死患者治疗带来并发症的风险，提升治疗效果。执行发病时间与发病时间参考值的比较，使得能够自动确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗，从而提升数据分析装置的易用性。

根据本申请的示例性实施例，还提供了一种心血管医疗数据分析的方法。图5是根据本申请实施例的心血管医疗数据分析的方法的流程图。如图5所示，心血管医疗数据分析的方法应用于上述任意一种心血管医疗数据分析的装置，疗数据分析的方法包括：在步骤S10，获取心肌梗死患者的统计学数据和临床数据，统计学数据至少包括年龄、性别、BMI、并发疾病，临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果。在步骤S20，基于统计学数据和临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态。在步骤S30，根据TIMI血栓分级数据，确认高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别。在步骤S40，基于TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式。

图6是根据本申请一个示例性实施例的心血管医疗数据分析的方法的流程图。如图6所示，根据本申请的示例性实施例，在步骤S40，基于TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式包括：在步骤S41，如果TIMI血栓级别大于或等于3级，则确定应用强化抗血栓治疗。以及在步骤S42，如果TIMI血栓级别小于3级，则确定应用常规抗血栓治疗。

强化抗血栓治疗指在常规抗血栓治疗的基础上增加其中某一种或几种药物剂量，或联合静脉泵入替罗非班（或依替巴肽）。常规抗血栓治疗指口服阿司匹林和氯吡格雷（或替格瑞洛）、皮下注射低分子肝素或磺达肝癸钠，或静脉持续泵入肝素。

根据本申请的示例性实施例，心血管医疗数据分析的方法还包括：获取心肌梗死患者的发病时间及发病时间参考值。比较发病时间与发病时间参考值，获取发病时间比较结果。基于发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗。

根据本申请的示例性实施例，基于发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗包括：如果发病时间比较结果指示发病时间大于发病时间参考值，确定应用经皮冠状动脉介入治疗。如果发病时间比较结果指示发病时间小于或等于发病时间参考值，确定不应用经皮冠状动脉介入治疗。

通过本发明的实施，可以直接和便捷地提供TIMI的评价路径，为诊断和临床的评价提供了快捷和准确的实现方式。

根据本申请的示例性实施例的心血管医疗数据分析的方法已经在前文的心血管医疗数据分析的装置中做出对应描述，在此不再赘述。

根据本申请的示例性实施例，一种心血管医疗数据分析的装置包括计算机存储介质，计算机存储介质包括计算机可读指令，当计算机可读指令被一个或多个处理器运行时执行上述任一项的方法。

根据本申请的示例性实施例，一种计算机存储介质包括计算机可读指令，当计算机可读指令被一个或多个处理器运行时执行上述任一项的方法。

在示例性实施方式中，将本申请技术方案的心血管医疗数据分析的方法设计成手机APP或者PC上的软件，通过键盘、鼠标或者语音输入需要获取的数据，也可以通过无线连接（例如蓝牙、wifi、5G等）从患者佩戴的设备（例如手环、智能手表、智能医疗器械等）获取数据。

在示例性实施方式中，通过服务器或者PC上的软件、手机上的APP等提供心血管医疗数据分析的方法，应用经训练的模型，计算患者的高血栓负荷状态。而患者的统计学数据和临床数据可以通过服务器或者PC上的软件、手机上的APP等获取。除此之外，患者的发病时间可以直接从患者的手环获取。进一步地，当确定是否应用抗血栓治疗和是否应用经皮冠状动脉介入治疗后，可以直接在患者的手机、手环或其他随身设备上显示确定是否应用抗血栓治疗和是否应用经皮冠状动脉介入治疗的结果，从而提示患者或者医生执行对应的治疗方式。由此，更易于医生和患者掌握治疗过程的信息，提升治疗过程的安全性，改善预后。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元或模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，模块或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元或模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元或模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元或模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元或模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元或模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元或模块可以集成在一个处理单元或模块中，也可以是各个单元或模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元或模块集成在一个单元或模块中。上述集成的单元或模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元或模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种心血管医疗数据分析的装置（1），其特征在于，所述心血管医疗数据分析的装置（1）包括：

第一获取模块（11），用于获取心肌梗死患者的统计学数据和/或临床数据，所述统计学数据至少包括年龄、性别、BMI和并发疾病，所述临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果；

计算模块（13），用于基于所述统计学数据和/或所述临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态；

第一确认模块（15），用于根据TIMI血栓分级数据，确认所述高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别；以及

判断模块（17），用于基于所述TIMI血栓级别，判断是否应用抗血栓治疗，

其中，所述并发疾病选自高血压、心源性休克、房颤和牙周疾病中的一种或多种，并且其中，所述TIMI血栓级别是采用以下公式计算的：

TIMI=5t/(1+t)，t=e^(0.0605*年龄指数+0.1048*性别指数+1.2045*高血压指数-0.0578*BMI指数-0.3305*心源性休克发病指数-0.5592*房颤发病指数-0.7823*牙周病发病指数)，t代表高血栓负荷状态。

2. 根据权利要求1所述的心血管医疗数据分析的装置（1），其特征在于，所述判断模块（17）包括：

第一判断单元（171），用于如果所述TIMI血栓级别大于或等于3级，则确定应用强化抗血栓治疗；以及

第二判断单元（173），用于如果所述TIMI血栓级别小于3级，则确定应用常规抗血栓治疗。

3.根据权利要求1所述的心血管医疗数据分析的装置（1），其特征在于，所述心血管医疗数据分析的装置（1）还包括：

第二获取模块（12），用于获取所述心肌梗死患者的发病时间及发病时间参考值；

比较模块（14），用于比较所述发病时间与所述发病时间参考值，获取发病时间比较结果；以及

第二确认模块（16），用于基于所述发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗。

4. 根据权利要求3所述的心血管医疗数据分析的装置（1），其特征在于，所述第二确认模块（16）包括：

第一确认单元（161），用于如果所述发病时间比较结果指示所述发病时间大于所述发病时间参考值，确定应用经皮冠状动脉介入治疗；以及

第二确认单元（163），用于如果所述发病时间比较结果指示所述发病时间小于或等于所述发病时间参考值，确定不应用经皮冠状动脉介入治疗。

5.一种心血管医疗数据分析的方法，其特征在于，所述心血管医疗数据分析的方法应用于上述权利要求1-4中任意一种心血管医疗数据分析的装置，所述心血管医疗数据分析的方法包括：

步骤S10，获取心肌梗死患者的统计学数据和临床数据，所述统计学数据至少包括年龄、性别、BMI、并发疾病，所述临床数据至少包括：诊断结果、实验室检查结果；

步骤S20，基于所述统计学数据和所述临床数据，通过预先训练好的模型，计算患者的高血栓负荷状态；

步骤S30，根据TIMI血栓分级数据，确认所述高血栓负荷状态对应的TIMI血栓级别；以及

步骤S40，基于所述TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式，

其中，所述TIMI血栓级别是采用以下公式计算的：

TIMI=5t/(1+t)，t=e^(0.0605*年龄指数+0.1048*性别指数+1.2045*高血压指数-0.0578*BMI指数-0.3305*心源性休克发病指数-0.5592*房颤发病指数-0.7823*牙周病发病指数)，t代表高血栓负荷状态。

6. 根据权利要求5所述的心血管医疗数据分析的方法，其特征在于，所述步骤S40，基于所述TIMI血栓级别，判断应用抗血栓治疗的方式包括：

步骤S41，如果所述TIMI血栓级别大于或等于3级，则确定应用强化抗血栓治疗；以及

步骤S42，如果所述TIMI血栓级别小于3级，则确定应用常规抗血栓治疗。

7.根据权利要求5所述的心血管医疗数据分析的方法，其特征在于，所述心血管医疗数据分析的方法还包括：

获取所述心肌梗死患者的发病时间及发病时间参考值；

比较所述发病时间与所述发病时间参考值，获取发病时间比较结果；以及

基于所述发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗。

8.根据权利要求7所述的心血管医疗数据分析的方法，其特征在于，

所述基于所述发病时间比较结果确定是否应用经皮冠状动脉介入治疗包括：

如果所述发病时间比较结果指示所述发病时间大于所述发病时间参考值，确定应用经皮冠状动脉介入治疗；以及

如果所述发病时间比较结果指示所述发病时间小于或等于所述发病时间参考值，确定不应用经皮冠状动脉介入治疗。

9.一种心血管医疗数据分析的装置，其特征在于，所述心血管医疗数据分析的装置包括计算机存储介质，所述计算机存储介质包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令被一个或多个处理器运行时执行上述权利要求5-8中任一项的方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令被一个或多个处理器运行时执行上述权利要求5-8中任一项的方法。

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