本發(fā)明涉及醫(yī)療信息，尤其涉及一種食管癌多模態(tài)治療效果綜合評估系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，精準醫(yī)療在癌癥治療中發(fā)揮了越來越重要的作用，食管癌作為一種常見的消化系統(tǒng)惡性腫瘤，其治療效果往往受到多種因素的影響，如患者的基因突變、耐藥性發(fā)展以及免疫系統(tǒng)的反應(yīng)等，多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合評估技術(shù)為個性化治療提供了有力支持，能夠根據(jù)患者的具體情況制定最優(yōu)治療方案，然而，實時監(jiān)控患者的治療反應(yīng)并動態(tài)調(diào)整治療方案仍然是臨床中的一個難題。

2、現(xiàn)有的食管癌治療評估系統(tǒng)通常僅依賴單一類型的數(shù)據(jù)，如基因檢測數(shù)據(jù)或影像數(shù)據(jù)，無法有效整合多模態(tài)健康數(shù)據(jù)進行綜合評估，此外，大部分評估系統(tǒng)缺乏對治療過程中的實時監(jiān)控和反饋機制，難以及時識別患者的耐藥性和免疫系統(tǒng)狀態(tài)的變化，這導致醫(yī)生無法在治療過程中及時調(diào)整治療方案，從而增加了治療失敗的風險，并且缺乏個性化治療的支持。

3、針對上述問題，本發(fā)明提出了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的食管癌治療效果綜合評估系統(tǒng)，不僅能夠提高治療效果，還能減少副作用和治療失敗的風險，為醫(yī)生提供科學的決策支持。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種食管癌多模態(tài)治療效果綜合評估系統(tǒng)。

2、一種食管癌多模態(tài)治療效果綜合評估系統(tǒng)，包括患者數(shù)據(jù)采集模塊、耐藥性動態(tài)監(jiān)控與調(diào)整模塊、免疫系統(tǒng)響應(yīng)動態(tài)分析模塊以及治療效果評估模塊，其中；

3、所述患者數(shù)據(jù)采集模塊采集患者的多模態(tài)健康數(shù)據(jù)，包括影像數(shù)據(jù)、基因檢測數(shù)據(jù)、血液生化指標以及免疫系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)；

4、所述耐藥性動態(tài)監(jiān)控與調(diào)整模塊結(jié)合基因檢測數(shù)據(jù)和血液生化指標，實時監(jiān)控患者對治療藥物的耐藥性發(fā)展趨勢，分析治療過程中出現(xiàn)的耐藥性跡象，并根據(jù)耐藥性分析結(jié)果動態(tài)調(diào)整治療方案，為醫(yī)生提供治療建議，具體包括：

5、耐藥性預(yù)測：結(jié)合患者的基因檢測數(shù)據(jù)，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法對患者的基因突變信息進行分析，識別出與藥物耐受性相關(guān)的關(guān)鍵基因突變位點；

6、實時耐藥性監(jiān)控：基于識別出的關(guān)鍵基因突變位點，結(jié)合患者的血液生化指標，實時監(jiān)控患者在治療過程中出現(xiàn)的耐藥性發(fā)展趨勢，動態(tài)分析耐藥性跡象的變化，并通過識別不同藥物對患者的耐受性反應(yīng)差異，判斷治療方案的效果；

7、治療方案調(diào)整：通過分析耐藥性跡象的嚴重程度，動態(tài)調(diào)整患者的治療方案，包括更換藥物、調(diào)整劑量或?qū)嵤┙M合治療方案；

8、所述免疫系統(tǒng)響應(yīng)動態(tài)分析模塊通過實時采集患者的免疫指標，對免疫系統(tǒng)的狀態(tài)變化進行綜合評估，并動態(tài)監(jiān)控患者免疫系統(tǒng)的響應(yīng)；

9、所述治療效果評估模塊基于耐藥性和免疫系統(tǒng)響應(yīng)分析結(jié)果，對患者的治療效果進行實時評估，并生成治療效果評分，根據(jù)評估結(jié)果為醫(yī)生提供治療調(diào)整建議。

10、可選的，所述患者數(shù)據(jù)采集模塊包括：

11、影像數(shù)據(jù)采集：通過影像設(shè)備(如ct、mri)采集患者的影像數(shù)據(jù)，并將影像數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理和存儲；

12、基因檢測數(shù)據(jù)采集：通過基因檢測設(shè)備對患者進行基因檢測，采集基因突變數(shù)據(jù)和表達信息，并通過數(shù)據(jù)傳輸接口將基因檢測數(shù)據(jù)導入評估系統(tǒng)；

13、血液生化指標數(shù)據(jù)采集：通過血液檢測設(shè)備采集患者的血液生化指標，包括酶、蛋白質(zhì)以及離子；

14、免疫系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)采集：通過免疫檢測裝置實時監(jiān)測患者的免疫系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)，包含免疫細胞水平和免疫標志物濃度變化。

15、可選的，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法包括：

16、構(gòu)建基因突變與耐藥性相關(guān)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點代表患者的關(guān)鍵基因突變位點，邊代表基因突變之間的依賴關(guān)系，表示為：

17、

18、其中，x是患者的所有基因突變信息，p(xi|pa(xi))表示基因xi在其父節(jié)點(即相關(guān)聯(lián)基因)的條件下的概率，x1,x2,...,xn為基因突變位點，n為基因突變位點的數(shù)量；

19、根據(jù)基因突變數(shù)據(jù)進行概率更新：利用患者的基因檢測數(shù)據(jù)對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行概率更新，計算每個基因突變節(jié)點的條件概率分布，表示為：

20、

21、其中，p(xi|data)是在觀察到的數(shù)據(jù)條件下，基因突變xi的后驗概率，p(data|xi)是給定xi的數(shù)據(jù)似然，p(xi)是先驗概率，p(data)是數(shù)據(jù)的邊緣概率；

22、耐藥性預(yù)測：基于更新后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，計算每個關(guān)鍵基因突變與藥物耐受性之間的聯(lián)合概率，識別出與藥物耐受性相關(guān)的基因突變位點，表示為：

23、

24、其中，p(y|x1,x2,...,xn)表示在給定x1,x2,...,xn的情況下，事件y發(fā)生的條件概率，y是患者對治療藥物的耐藥性狀態(tài)(如是否出現(xiàn)耐藥性)，x1,x2,...,xn是患者多個基因突變位點的集合，p(x1,x2,...,xn|y)是給定藥物耐受性的基因突變條件概率，p(y)是藥物耐受性的先驗概率，p(x1,x2,...,xn)是基因突變x1,x2,...,xn的邊緣概率；

25、動態(tài)調(diào)整貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：根據(jù)新獲得的基因檢測數(shù)據(jù)和生化指標實時更新結(jié)構(gòu)，通過最小化網(wǎng)絡(luò)的對數(shù)似然損失函數(shù)進行結(jié)構(gòu)學習，表示為：

26、

27、其中，是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的損失函數(shù)，n是基因突變節(jié)點的總數(shù)量，xi是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的第i個節(jié)點。

28、可選的，所述實時耐藥性監(jiān)控包括：

29、耐藥性概率計算：基于識別出的關(guān)鍵基因突變位點x1,x2,...,xn，結(jié)合患者的血液生化指標b1,b2,...,bm，計算每個基因突變與耐藥性相關(guān)的條件概率，表示為：

30、

31、其中，p(y|x1,x2,...,xn,b1,b2,...,bm)表示給定基因突變和血液生化指標的情況下，患者的耐藥性狀態(tài)y的條件概率，p(x1,x2,...,xn,xn,b1,b2,...,bm|y)表示在耐藥性狀態(tài)y的情況下，患者基因突變和血液生化指標的聯(lián)合概率，p(y)為耐藥性的先驗概率，p(x1,x2,...,xn,b1,b2,...,bm)是基因突變和血液生化指標的邊緣概率；

32、實時監(jiān)控和動態(tài)分析耐藥性跡象的變化：實時監(jiān)控和動態(tài)分析耐藥性跡象的變化，通過識別基因突變位點和生化指標的動態(tài)變化趨勢，評估患者在治療過程中耐藥性發(fā)展的概率，表示為：

33、p(yt+1|xt,bt)＝αp(yt|xt,bt)+(1-α)p(xt,bt)；

34、其中，p(yt+1|xt,bt)是在時間t+1時刻，結(jié)合基因突變xt和血液生化指標bt的患者耐藥性預(yù)測概率，α為調(diào)節(jié)系數(shù)；

35、藥物耐受性反應(yīng)的差異分析和治療效果評估：通過識別不同藥物對患者耐受性反應(yīng)的差異，判斷當前治療方案的效果，表示為：

36、

37、其中，p(r|x,b,d)是在給定藥物d的情況下，基于基因突變數(shù)據(jù)x和生化指標b，患者對藥物d的耐受性反應(yīng)r的條件概率，x是患者的基因突變數(shù)據(jù)，b是患者的血液生化指標，d是正在評估的藥物，p(x,b|r,d)是給定患者對藥物d的耐受性反應(yīng)r后，患者基因突變數(shù)據(jù)x和生化指標b的聯(lián)合概率，p(r|d)是在藥物d下，患者產(chǎn)生耐受性反應(yīng)的先驗概率，p(x,b|d)是給定藥物d后，患者基因突變和生化指標的邊緣概率。

38、可選的，所述治療方案調(diào)整包括：

39、耐藥性跡象的嚴重程度評估：基于患者的基因突變位點和血液生化指標，計算耐藥性跡象的嚴重程度，表示為：

40、

41、其中，s表示耐藥性跡象的嚴重程度，wi和vj分別是基因突變和生化指標的權(quán)重，p(xi|pa(xi))是基因突變位點xi在父節(jié)點條件下的概率，p(bj|y)是生化指標bj在耐藥性y的條件下的概率，n是患者的基因突變位點的數(shù)量，m是患者的血液生化指標的數(shù)量；

42、治療方案動態(tài)調(diào)整：根據(jù)耐藥性嚴重程度s的結(jié)果，若s超過預(yù)設(shè)的閾值sthreshold，實時調(diào)整患者的治療方案，包括更換藥物、調(diào)整當前藥物的劑量或?qū)嵤┙M合治療方案。

43、可選的，所述免疫系統(tǒng)響應(yīng)動態(tài)分析模塊包括：

44、免疫指標采集：實時采集患者的免疫指標，包括免疫細胞數(shù)量(如t細胞、b細胞等)、免疫標志物水平(如白細胞介素、腫瘤壞死因子等)以及炎癥指標；

45、免疫系統(tǒng)狀態(tài)評估：通過免疫系統(tǒng)狀態(tài)評估模型對采集到的免疫指標進行綜合評估，確定患者當前的免疫系統(tǒng)狀態(tài)，包括患者免疫系統(tǒng)的正常、過度活躍或免疫抑制狀態(tài)；

46、免疫響應(yīng)動態(tài)監(jiān)控：通過監(jiān)控免疫系統(tǒng)在治療過程中的響應(yīng)變化，動態(tài)追蹤患者的免疫反應(yīng)，通過與基線免疫狀態(tài)的對比，監(jiān)控免疫系統(tǒng)對治療的適應(yīng)情況，并結(jié)合免疫細胞和標志物的動態(tài)變化趨勢，預(yù)測免疫系統(tǒng)是否出現(xiàn)過度反應(yīng)或免疫失調(diào)。

47、可選的，所述免疫指標采集包括：

48、免疫細胞數(shù)量：實時檢測患者的免疫細胞水平，包括t細胞、b細胞的數(shù)量變化，通過血液分析設(shè)備或穿戴式設(shè)備持續(xù)跟蹤免疫細胞的變化情況；

49、免疫標志物水平：通過生化檢測設(shè)備實時采集患者體內(nèi)的免疫標志物水平，包括白細胞介素、腫瘤壞死因子；

50、炎癥指標：監(jiān)測患者的炎癥反應(yīng)，包括c反應(yīng)蛋白(crp)、紅細胞沉降率與免疫系統(tǒng)相關(guān)的炎癥標志物水平。

51、可選的，所述免疫系統(tǒng)狀態(tài)評估模型采用深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型，所述深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型包括：

52、輸入層定義：將采集到的免疫指標作為模型的輸入數(shù)據(jù)；

53、受限玻爾茲曼機rbm堆疊：深度置信網(wǎng)絡(luò)由多個受限玻爾茲曼機rbm堆疊而成，每一層rbm是由可見層和隱含層組成，通過無監(jiān)督學習訓練完成參數(shù)更新；

54、無監(jiān)督逐層預(yù)訓練：深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型的訓練是無監(jiān)督的逐層預(yù)訓練，每個受限玻爾茲曼機rbm以無監(jiān)督方式進行訓練，學習輸入數(shù)據(jù)的分布，逐層提取輸入數(shù)據(jù)的特征，每層的隱含層輸出作為下一層的輸入，層層傳遞，直到訓練完最后一層；

55、堆疊多層rbm構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)：通過多層rbm的堆疊，深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型逐步學習數(shù)據(jù)的多層次表示；

56、有監(jiān)督微調(diào)：完成無監(jiān)督預(yù)訓練后，深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型通過有監(jiān)督學習進行微調(diào)，利用免疫系統(tǒng)的標記數(shù)據(jù)進行最終的分類任務(wù)；

57、輸出層與分類：深度置信網(wǎng)絡(luò)(dbn)模型的輸出層根據(jù)免疫指標的特征，給出患者免疫系統(tǒng)的狀態(tài)分類(正常、過度活躍或免疫抑制)。

58、可選的，所述免疫響應(yīng)動態(tài)監(jiān)控包括：

59、免疫系統(tǒng)響應(yīng)監(jiān)控：實時監(jiān)控患者的免疫細胞數(shù)量(如t細胞、b細胞等)和免疫標志物水平(如白細胞介素、腫瘤壞死因子等)的動態(tài)變化，并與患者治療前的基線免疫狀態(tài)進行對比，計算免疫系統(tǒng)響應(yīng)與基線狀態(tài)的差異；

60、免疫反應(yīng)趨勢分析：根據(jù)免疫系統(tǒng)響應(yīng)與基線的差異，計算免疫細胞和標志物的動態(tài)變化趨勢，使用時間序列分析模型預(yù)測未來免疫系統(tǒng)的變化趨勢；

61、免疫失調(diào)與過度反應(yīng)預(yù)警：根據(jù)免疫系統(tǒng)的變化趨勢和當前的治療效果，判斷免疫系統(tǒng)是否出現(xiàn)過度反應(yīng)或免疫失調(diào)，當免疫系統(tǒng)響應(yīng)變化超過設(shè)定閾值ithreshold時，發(fā)出預(yù)警，提示需要調(diào)整治療方案。

62、可選的，所述治療效果評估模塊包括：

63、生成治療效果評分：通過結(jié)合耐藥性發(fā)展趨勢和免疫系統(tǒng)的適應(yīng)情況，計算患者當前治療方案的效果評分streatment；

64、提供治療調(diào)整建議：根據(jù)生成的治療效果評分streatment，對比預(yù)設(shè)閾值θthreshold，判斷當前治療方案的有效性，若評分streatment低于設(shè)定的閾值θthreshold，則為醫(yī)生提供治療調(diào)整建議，包括調(diào)整藥物種類、劑量或組合治療方案的建議。

65、本發(fā)明的有益效果：

66、本發(fā)明，通過實時采集和分析患者的健康數(shù)據(jù)，包括影像數(shù)據(jù)、基因檢測數(shù)據(jù)、血液生化指標和免疫系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)，對耐藥性動態(tài)監(jiān)控與免疫系統(tǒng)響應(yīng)進行分析，系統(tǒng)能夠全面追蹤患者的治療反應(yīng)，提供動態(tài)的個性化治療方案，能夠有效提高治療的精準性，減少治療失敗的風險，并為醫(yī)生提供基于數(shù)據(jù)的決策支持。

67、本發(fā)明，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法和深度置信網(wǎng)絡(luò)模型，能夠從基因突變和免疫系統(tǒng)數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，精準預(yù)測患者的耐藥性發(fā)展趨勢和免疫系統(tǒng)狀態(tài)變化，系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控患者對治療的反應(yīng)，動態(tài)調(diào)整治療方案，確保藥物和免疫治療的有效性和安全性，從而優(yōu)化個性化治療策略，提高整體治療效果。

68、本發(fā)明，通過治療效果評估模塊結(jié)合耐藥性和免疫系統(tǒng)響應(yīng)的分析結(jié)果，生成治療效果評分，并為醫(yī)生提供實時調(diào)整建議，該模塊通過對患者的綜合治療效果進行動態(tài)評估，確保治療的持續(xù)優(yōu)化，減少副作用風險，提高治療成功率，增強了治療的個性化和安全性。