一种基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法、设备及介质与流程

本发明涉及临床药理数据处理，特别是一种基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法、设备及介质。

背景技术：

1、局部麻醉药物浓度探索通常采用序贯剂量试验、随机剂量试验及剂量反应模型相结合的研究方式，先在早期病例中依据阻滞成功状态估计有效浓度范围，再在扩展病例中补充不同浓度下的阻滞成功比例和风险事件比例，并通过逻辑回归等渗回归及概率区间估计描述局麻浓度与阻滞效果、风险事件之间的变化关系，临床研究人员据此确定满足目标有效概率且风险概率处于限定范围内的候选浓度区间，为后续给药浓度选择、试验分层及临床评价提供量化依据。

2、现有相关技术在合并早期序贯病例与后期随机病例时，通常直接汇总全部病例进行统一回归，也可能按照固定比例赋予早期病例统计贡献，在两个研究阶段的病例构成、浓度分布及终点发生比例保持一致时能够形成稳定估计，但当第二阶段某些浓度对应的实际阻滞成功比例以及实际风险比例偏离第一阶段模型预测时，固定借用方式仍会保留不相容病例的既定贡献，由于未分别衡量有效终点与风险终点在各局麻浓度上的相容程度，容易使有效边界和风险边界受到阶段差异影响，进而难以同时保证双边浓度域的统计可信性与观测浓度覆盖有效性。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法解决分阶段病例相容性变化下双边局麻浓度阈值难以可靠确定的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明提供了一种基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法，其包括：获取第一阶段序贯病例与第二阶段随机病例，按照病例标识关联局麻研究信息，并按照研究阶段排列，形成研究病例集，对研究病例集标注阻滞状态与风险状态，再根据研究阶段和局麻浓度归并对应病例，形成终点样本集；

5、从终点样本集中提取第一阶段序贯病例，分别拟合第一阶段有效曲线和第一阶段风险曲线，按照局麻浓度归并第二阶段随机病例，统计各局麻浓度对应的实际阻滞成功比例和实际风险比例，从第一阶段有效曲线和第一阶段风险曲线中提取相同局麻浓度对应的预测阻滞成功概率和预测风险概率，逐浓度计算有效相容度和风险相容度；

6、将有效相容度和风险相容度分别映射为有效借用权重和风险借用权重，按照对应借用权重融合第一阶段序贯病例和第二阶段随机病例，形成融合样本集；

7、按照融合样本集中的局麻浓度和阻滞状态拟合有效概率回归曲线，并限制阻滞成功概率随局麻浓度升高保持非下降，按照融合样本集中的局麻浓度和风险状态拟合风险概率回归曲线，并限制风险事件概率随局麻浓度升高保持非下降，沿有效概率回归曲线反求概率可信下界达到目标有效概率的最低有效边界，沿风险概率回归曲线反求概率可信上界不高于风险上限的最高风险边界，将最低有效边界与最高风险边界限定的浓度范围同观测浓度区间求交，形成双边浓度域；

8、核验双边浓度域的边界可信范围和观测浓度覆盖状态，当交集非空时登记生效浓度域，当交集为空时登记无可接受标记，形成浓度阈值记录。

9、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述对研究病例集标注阻滞状态与风险状态，再根据研究阶段和局麻浓度归并对应病例，形成终点样本集，具体步骤如下：

10、从研究病例集中提取各病例的阻滞评估值和风险事件记录，将阻滞评估值与阻滞成功判定条件进行比较，根据比较关系标注阻滞成功状态和阻滞失败状态，并根据风险事件记录标注风险发生状态和风险未发生状态；

11、根据研究阶段和局麻浓度，将完成阻滞状态和风险状态标注的研究病例集中研究阶段一致且局麻浓度一致的病例归并至同一终点样本组，按照研究阶段和局麻浓度排列各终点样本组，形成终点样本集。

12、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述分别拟合第一阶段有效曲线和第一阶段风险曲线，具体步骤如下：

13、从终点样本集中提取第一阶段序贯病例，按照局麻浓度递增顺序排列第一阶段序贯病例，选取局麻浓度中位值作为浓度中心值，计算各病例的局麻浓度与浓度中心值之间的浓度差值，按照病例标识排列各浓度差值，形成第一阶段浓度拟合序列；

14、根据第一阶段浓度拟合序列，将阻滞成功状态编码为一并将阻滞失败状态编码为零，按照病例标识将阻滞状态编码匹配至对应浓度差值，形成有效拟合序列，将风险发生状态编码为一并将风险未发生状态编码为零，按照病例标识将风险状态编码匹配至对应浓度差值，形成风险拟合序列，并分别为有效拟合序列和风险拟合序列建立相互独立的截距参数与浓度系数；

15、分别对有效拟合序列和风险拟合序列执行firth罚似然逻辑回归，将对应截距参数和浓度系数初始化为零，根据当前参数计算各病例的状态概率，基于状态概率构建权重矩阵和费舍尔信息矩阵，根据费舍尔信息矩阵确定偏差修正量，将偏差修正量加入逻辑回归得分，计算截距参数和浓度系数的参数修正量，采用牛顿迭代分别更新两组参数，当连续两次迭代的参数修正量绝对值均低于迭代收敛边界时停止对应拟合，形成有效曲线参数组和风险曲线参数组；

16、根据有效曲线参数组计算第一阶段浓度拟合序列中各局麻浓度对应的阻滞成功概率，并按照局麻浓度递增顺序建立局麻浓度与阻滞成功概率之间的连续对应关系，形成第一阶段有效曲线，根据风险曲线参数组计算各局麻浓度对应的风险概率，并按照相同局麻浓度顺序建立局麻浓度与风险概率之间的连续对应关系，形成第一阶段风险曲线。

17、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述从第一阶段有效曲线和第一阶段风险曲线中提取相同局麻浓度对应的预测阻滞成功概率和预测风险概率，逐浓度计算有效相容度和风险相容度，具体步骤如下：

18、从归并后第二阶段随机病例中提取各终点样本组的局麻浓度，将局麻浓度转换为第一阶段有效曲线和第一阶段风险曲线采用的浓度计量单位，按照终点样本集登记的浓度精度统一小数位数，选取位于两条曲线共同覆盖区间内的局麻浓度并按照递增顺序排列，形成相同局麻浓度序列；

19、沿相同局麻浓度序列逐一取得当前局麻浓度，将当前局麻浓度与浓度中心值作差，并将所得浓度差值代入有效曲线参数组，按照线性预测值的正负状态分别执行稳定逻辑函数运算，计算当前局麻浓度对应的预测阻滞成功概率，形成有效预测概率记录；

20、沿相同局麻浓度序列逐一取得当前局麻浓度，将对应浓度差值代入风险曲线参数组，按照线性预测值的正负状态分别执行稳定逻辑函数运算，计算当前局麻浓度对应的预测风险概率，形成风险预测概率记录；

21、从终点样本集中提取研究阶段为第二阶段的各终点样本组，获得第二阶段终点样本组，将第二阶段终点样本组中的实际阻滞成功比例和病例数量按照局麻浓度匹配至有效预测概率记录，依据实际阻滞成功比例、预测阻滞成功概率和病例数量确定有效二项偏差，对位于概率边界的实际阻滞成功比例执行对数项极限连续处理，并依据有效二项偏差对应的指数衰减关系确定有效相容度，形成有效相容度记录；

22、将第二阶段终点样本组中的实际风险比例和病例数量按照局麻浓度匹配至风险预测概率记录，依据实际风险比例、预测风险概率和病例数量确定风险二项偏差，对位于概率边界的实际风险比例执行对数项极限连续处理，并依据风险二项偏差对应的指数衰减关系确定风险相容度，再按照局麻浓度关联有效相容度，形成逐浓度相容度记录。

23、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述将有效相容度和风险相容度分别映射为有效借用权重和风险借用权重，具体步骤如下：

24、按照逐浓度相容度记录中有效相容度和风险相容度采用的小数位数，分别划分相容度刻度和借用权重刻度，并将数值相同的相容度刻度与借用权重刻度建立一一对应关系，形成借用权重映射表；

25、以各局麻浓度对应的有效相容度和风险相容度作为检索索引，从借用权重映射表中提取对应的借用权重，将有效相容度对应的借用权重登记为有效借用权重，将风险相容度对应的借用权重登记为风险借用权重。

26、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述按照融合样本集中的局麻浓度和阻滞状态拟合有效概率回归曲线，并限制阻滞成功概率随局麻浓度升高保持非下降，按照融合样本集中的局麻浓度和风险状态拟合风险概率回归曲线，具体步骤如下：

27、从融合样本集中提取各病例的局麻浓度、阻滞状态和风险状态，将第一阶段序贯病例对应的有效借用权重登记为有效病例贡献权重，将第一阶段序贯病例对应的风险借用权重登记为风险病例贡献权重，并将第二阶段随机病例登记为完整贡献病例；

28、按照有效病例贡献权重调整各病例在firth罚似然逻辑回归中的似然贡献，迭代更新有效截距参数和有效浓度系数，对低于非负边界的有效浓度系数执行边界校正，并在罚似然值下降时缩短参数修正步长，形成有效概率回归曲线；

29、按照风险病例贡献权重调整各病例在firth罚似然逻辑回归中的似然贡献，迭代更新风险截距参数和风险浓度系数，对低于非负边界的风险浓度系数执行边界校正，并采用参数修正步长回退限制罚似然值下降，形成风险概率回归曲线。

30、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述形成双边浓度域，具体步骤如下：

31、沿观测浓度区间划分浓度检索刻度，逐刻度采用轮廓罚似然确定有效概率回归曲线的概率可信下界，定位概率可信下界达到目标有效概率的相邻浓度区间，并通过区间夹逼缩小相邻浓度区间，将符合浓度精度要求的高端点登记为最低有效边界；

32、沿相同浓度检索刻度采用轮廓罚似然确定风险概率回归曲线的概率可信上界，定位概率可信上界由不高于风险上限变为高于风险上限的相邻浓度区间，并通过区间夹逼缩小相邻浓度区间，将符合浓度精度要求的低端点登记为最高风险边界；

33、选择最低有效边界与最低观测浓度中的高浓度作为双边浓度域下端点，选择最高风险边界与最高观测浓度中的低浓度作为双边浓度域上端点，当双边浓度域下端点不高于双边浓度域上端点时，形成双边浓度域。

34、作为本发明所述基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的一种优选方案，其中，所述核验双边浓度域的边界可信范围和观测浓度覆盖状态，当交集非空时登记生效浓度域，当交集为空时登记无可接受标记，形成浓度阈值记录，具体步骤如下：

35、提取双边浓度域的双边浓度域下端点和双边浓度域上端点，依据最低有效边界和最高风险边界对应的边界收敛区间，分别确定两个端点的可信范围，形成边界可信范围；

36、统计双边浓度域内的实际观测浓度，并将双边浓度域与观测浓度区间求交，形成观测浓度覆盖状态，当交集非空时，将交集登记为生效浓度域，当交集为空时，登记无可接受标记，形成浓度阈值记录。

37、第二方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的任一步骤。

38、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于概率回归的局麻浓度阈值计算方法的任一步骤。

39、本发明有益效果为：通过逐浓度计算第二阶段实际比例与第一阶段预测概率之间的有效相容度和风险相容度，并映射为借用权重，实现第一阶段病例对阻滞终点和风险终点的差异化贡献调节，使相容浓度保留信息，使不相容浓度降低病例影响，再基于融合样本拟合单调概率回归曲线并反求可信边界，用于确定满足目标有效概率、风险上限及观测覆盖要求的生效浓度域，提高了浓度阈值统计稳健性和边界可信性。