受试者筛选方法、系统、设备及计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种受试者筛选方法，其特征在于，所述受试者筛选方法包括以下步骤：获取受试者的体征信息和临床研究项目的方案信息；基于体征特征提取模型和预设特征预测模型，对所述体征信息进行特征提取和预测，获得所述受试者的各阶段体征特征；基于期望特征提取模型，对所述方案信息进行特征提取，得到各阶段期望特征；对所述各阶段体征特征和所述各阶段期望特征进行分阶段匹配，获得所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度；根据所述综合匹配度，筛选出所述临床研究项目对应的目标受试者。2.如权利要求1所述的受试者筛选方法，其特征在于，所述各阶段体征特征包括当前体征特征和后续阶段体征特征，所述基于体征特征提取模型和预设特征预测模型，对所述体征信息进行特征提取和预测，获得所述受试者的各阶段体征特征的步骤包括：基于所述体征特征提取模型，对所述体征信息进行特征提取，获得所述受试者的当前体征特征；基于预设特征预测模型，对所述当前体征特征进行特征预测，获得所述受试者的后续阶段体征特征。3.如权利要求2所述的受试者筛选方法，其特征在于，在所述基于所述体征特征提取模型，对所述体征信息进行特征提取，获得所述受试者的当前体征特征的步骤之前，所述受试者筛选方法还包括：获取第一期望样本特征集和第一体征信息样本集；基于待训练体征特征提取模型，对所述第一体征信息样本集进行特征提取，获得第一体征样本特征集；根据所述第一体征样本特征集和所述第一期望样本特征集，计算第一对比损失；根据所述第一对比损失，优化所述待训练体征特征提取模型，获得所述体征特征提取模型。4.如权利要求2所述的受试者筛选方法，其特征在于，在所述基于预设特征预测模型，对所述当前体征特征进行特征预测，获得所述受试者的后续阶段体征特征的步骤之前，所述受试者筛选方法还包括：获取训练体征特征以及所述训练体征特征对应的真实后续体征样本特征；依据待训练特征预测模型，将所述训练体征特征转换为训练后续体征特征；依据所述训练后续体征特征和所述真实后续体征样本特征构建的模型损失，迭代优化所述待训练特征预测模型，得到所述预设特征预测模型。5.如权利要求1所述的受试者筛选方法，其特征在于，在所述基于期望特征提取模型，对所述方案信息进行特征提取，得到各阶段期望特征的步骤之前，所述受试者筛选方法包括：获取第二体征样本特征集和第二期望信息样本集；基于待训练期望特征提取模型，对所述第二期望信息样本集进行特征提取，获得第二期望样本特征集；根据所述第二体征样本特征集和所述第二期望样本特征集，计算第二对比损失；根据所述第二对比损失，优化所述待训练期望特征提取模型，获得所述期望特征提取
模型。6.如权利要求1所述的受试者筛选方法，其特征在于，所述各阶段体征特征包括当前体征特征与后续体征特征，所述各阶段期望特征包括当前期望特征与后续期望特征，所述对所述各阶段体征特征和所述各阶段期望特征进行分阶段匹配，获得所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度的步骤还包括：计算所述当前体征特征和所述当前期望特征的当前匹配度；计算所述后续体征特征和所述后续期望特征的后续匹配度；当所述当前匹配度超过预设匹配度阈值时，将所述当前匹配度与后续匹配度的平均值作为所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度。7.如权利要求1所述的受试者筛选方法，其特征在于，所述对所述各阶段体征特征和所述各阶段期望特征进行分阶段匹配，获得所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度的步骤包括：根据所述受试者各阶段体征特征，分别计算所述受试者与所述临床研究项目的各阶段期望特征之间的汉明距离；根据所述汉明距离，获得所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度。8.一种受试者筛选系统，其特征在于，所述受试者筛选系统包括：获取模块，用于获取受试者的体征信息和临床研究项目的方案信息；受试者模块，用于基于体征特征提取模型和预设特征预测模型，对所述体征信息进行特征提取和预测，获得所述受试者的各阶段体征特征；项目模块，用于基于期望特征提取模型，对所述方案信息进行特征提取，得到各阶段期望特征；匹配模块，用于对所述各阶段体征特征和所述各阶段期望特征进行分阶段匹配，获得所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度；筛选模块，用于根据所述综合匹配度，筛选出所述临床研究项目对应的目标受试者。9.一种受试者筛选设备，其特征在于，所述受试者筛选设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的受试者筛选方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有受试者筛选程序，所述受试者筛选程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的受试者筛选方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种受试者筛选方法，所述受试者筛选方法包括以下步骤：获取受试者的体征信息和临床研究项目的方案信息；基于体征特征提取模型和预设特征预测模型，对所述体征信息进行特征提取和预测，获得所述受试者的各阶段体征特征；基于期望特征提取模型，分别对各所述阶段期望特征进行特征提取，得到各阶段期望特征；对所述各阶段体征特征和所述各阶段期望特征进行分阶段匹配，获得所述受试者与所述临床研究项目的综合匹配度；根据所述综合匹配度，筛选出所述临床研究项目对应的目标受试者。本发明还公开了一种受试者筛选系统、设备和计算机可读存储介质。本发明提高了筛选出的目标受试者与临床试验整体方案的契合程度。目标受试者与临床试验整体方案的契合程度。目标受试者与临床试验整体方案的契合程度。


技术研发人员：覃龙
受保护的技术使用者：易临云（深圳）科技有限公司
技术研发日：2021.12.20
技术公布日：2022/1/18