临床试验信息挖掘和查询方法及装置与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种临床试验信息挖掘和查询方法及装置。


背景技术：

2.为追求长期疾病控制，延长生存期，提高疗效，新药研发工作至关重要。而药物临床试验对于新药研发工作，属于非常重大的试验环节，对研发管线的前景起着决定性作用。
3.对一款新药，无论其临床前动物试验中获得了多么优异的试验结果，但凡临床试验中并未表现出预期的人体治疗效果，未表现出适当的获益/风险比，都意味着研发失败。因此，医药企业和投资机构都会高度关注药物、同类药物的临床试验表现，根据临床结果数据来判断后续研发前景、市场潜力及企业投资价值。
4.此外，临床试验成功或失败的原因是复杂的，可能是药物本身的问题，也可能是临床试验方案设计不佳、适应症选择错误、患者入排条件有误、主要终点指标不合理、患者招募不利等诸多原因。企业需要持续深入研究相关临床试验设计、结果评价等，从中总结归纳出各种规律，判断相关适应症临床试验风险和成功率，进而指导后续或同类产品研发。
5.目前，医药企业和投资机构很难从大量的临床试验信息中迅速找到有价值的相关信息，这将制约着医药行业的创新发展与效率。


技术实现要素：

6.本发明提供一种临床试验信息挖掘和查询方法及装置，用以解决现有技术中存在的缺陷。
7.本发明提供一种临床试验信息挖掘方法，包括：
8.获取临床试验的临床试验文本；
9.基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；
10.基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。
11.根据本发明提供的一种临床试验信息挖掘方法，所述临床试验文本为与所述临床试验的试验结果相关的临床试验文本；相应地，所述获取临床试验的临床试验文本，具体包括：
12.获取所述临床试验的各待分类临床试验文本；
13.将所述各待分类临床试验文本输入至文本分类模型，得到所述文本分类模型输出的所述各待分类临床试验文本的类别，所述类别包括与试验结果相关以及与试验结果无关；
14.基于所述各待分类临床试验文本的类别，从所述各待分类临床试验文本中确定所述临床试验文本；
15.其中，所述文本分类模型基于携带有类别标签的临床试验文本样本训练得到。
16.根据本发明提供的一种临床试验信息挖掘方法，所述试验相关信息包括试验方法
相关信息、试验结果相关信息、试验结论相关信息以及公告信息中的至少一项；
17.所述试验方法相关信息包括临床试验对照组类型、临床试验主要终点指标、临床试验次要终点指标以及临床试验预设结果中的至少一项；
18.所述试验结果相关信息包括临床试验主要终点指标数据、临床试验次要终点指标数据以及临床试验不良反应信息中的至少一项；
19.所述试验结论相关信息至少包括临床试验结果作者自评信息；
20.所述公告信息包括注册审评结论信息、企业公告信息、会议报道披露信息、会议期刊披露信息中的至少一项。
21.根据本发明提供的一种临床试验信息挖掘方法，所述基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息，具体包括：
22.判断所述临床试验文本中是否存在临床登记号；
23.若所述临床试验文本中存在所述临床登记号，则基于所述临床登记号，在登记系统中查找所述试验方法相关信息、所述试验结果相关信息以及试验结论相关信息中的至少一项；
24.若所述临床试验文本中不存在所述临床登记号或在所述登记系统中未查找到所述试验相关信息，则对所述临床试验文本进行识别，得到所述试验方法相关信息、所述试验结果相关信息以及试验结论相关信息中的至少一项。
25.根据本发明提供的一种临床试验信息挖掘方法，所述基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息，具体包括：
26.基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验类型；
27.基于所述试验类型以及所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息。
28.根据本发明提供的一种临床试验信息挖掘方法，所述试验类型包括探索性试验和验证性试验；
29.相应地，所述基于所述试验类型以及所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息，具体包括：
30.若所述试验类型为所述探索性试验，则基于所述试验相关信息中的临床试验结果作者自评信息，确定所述试验结果评价信息；
31.若所述试验类型为所述验证性试验，则基于所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息。
32.本发明还提供一种临床试验信息查询方法，包括：
33.获取用户输入的查询关键词；
34.从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述所述的临床试验信息挖掘方法确定。
35.根据本发明提供的一种临床试验信息查询方法，所述相关信息还包括所述目标临床试验的有效性信息、试验阶段信息以及疗法类型中的至少一个。
36.根据本发明提供的一种临床试验信息查询方法，所述从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，之后还包括：
37.基于所述目标临床试验的试验结果评价信息，确定所述查询关键词对应的临床试
验成功率。
38.本发明还提供一种临床试验信息挖掘装置，包括：
39.文本获取模块，用于获取临床试验的临床试验文本；
40.试验相关信息确定模块，用于基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；
41.试验结果评价信息确定模块，用于基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。
42.本发明还提供一种临床试验信息查询装置，包括：
43.关键词获取模块，用于获取用户输入的查询关键词；
44.查询模块，用于从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述的临床试验信息挖掘方法确定。
45.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述临床试验信息挖掘方法或临床试验信息查询方法的步骤。
46.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述临床试验信息挖掘方法或临床试验信息查询方法的步骤。
47.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述临床试验信息挖掘方法或临床试验信息查询方法的步骤。
48.本发明提供的临床试验信息挖掘和查询方法及装置，通过首先获取与临床试验的试验结果相关的临床试验文本；然后基于临床试验文本，确定临床试验的试验相关信息；最后基于试验相关信息，确定临床试验的试验结果评价信息。该过程不需要依赖于个人工作，不仅可以避免引入人为因素导致试验结果评价信息的不客观、不可靠，还可以降低人工成本，提高效率，保证试验结果评价信息的准确性和可靠性。进而，可以通过得到的试验结果评价信息帮助医药企业和投资机构从大量的临床试验信息中迅速找到有价值的相关信息，促进了医药行业的创新发展与效率。
附图说明
49.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
50.图1是本发明提供的临床试验信息挖掘方法的流程示意图；
51.图2是本发明提供的临床试验信息查询方法的流程示意图；
52.图3是本发明提供的临床试验信息挖掘装置的结构示意图；
53.图4是本发明提供的临床试验信息查询装置的结构示意图；
54.图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
55.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
56.临床试验是指任何在人体(病人或健康志愿者)进行药物的系统性研究，以证实或揭示试验药物的药理作用、不良事件及/或试验药物的吸收、分布、代谢和排泄，目的是确定试验药物对于人体的疗效与安全性。一般来说，临床试验也是新药研发中耗时最长、成本最大和风险最高的环节。
57.基于某款药物者疗法的临床试验研究结果(简称临床结果)，药品监管部门对该药物或疗法的临床获益/风险进行综合评估，进而决策是否给予批准上市或不予批准。因此，药物临床试验对于新药研发，属于非常重大的试验环节，对研发管线的前景起着决定性作用。对一款新药，无论其临床前动物试验中获得了多么优异的试验结果，但凡临床试验中并未表现出预期的人体治疗效果，未表现出适当的获益/风险比，都意味着研发失败。因此，医药企业和投资机构都会高度关注药物、同类药物的临床试验表现，根据临床结果数据来判断后续研发前景、市场潜力及企业投资价值。
58.此外，临床试验成功或失败的原因是复杂的，可能是药物本身的问题，也可能是临床试验方案设计不佳、适应症选择错误、患者入排条件有误、主要终点指标不合理、患者招募不利等诸多原因。企业需要持续深入研究相关临床试验设计、结果评价等，从中总结归纳出各种规律，判断相关适应症临床试验风险和成功率，进而指导后续或同类产品研发。
59.然而，上述临床试验信息以及临床结果信息则极为分散，尚没有一个平台汇集完整相关信息，更缺乏对信息进行数据化、标准化的整合。临床试验设计信息往往分散在各国或who的临床试验登记系统中，而临床结果则分散在海量的医学论文、会议报道或企业信息披露中。企业用户要完成前述的研究分析，需要专人坚持收集海量相关数据，从中逐步筛选、整理出所需要的数据，进而依赖个人工作经验做出一定判断，效率非常低下，结果可靠性不高，对人员素质的依赖较高。而且，上述信息源均不会对药物进行归类分析，基本不会提供药物作用机制、靶点等延伸信息，而这些关键数据对研究分析、趋势分析等是至关重要的。关键数据的不完整，极大制约了数据的深度应用。
60.目前，医药企业和投资机构很难从大量的临床试验信息中迅速找到有价值的相关信息，这将制约着医药行业的创新发展与效率。为此，本发明实施例中提供了一种临床试验信息挖掘方法，以解决现有技术中存在的技术问题。
61.图1为本发明实施例中提供的一种临床试验信息挖掘方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
62.s11，获取临床试验的临床试验文本；
63.s12，基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；
64.s13，基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。
65.具体地，本发明实施例中提供的一种临床试验信息挖掘方法，其执行主体为临床试验信息挖掘装置，该装置可以配置于服务器中，该服务器可以是本地服务器，也可以是云端服务器，本地服务器具体可以是计算机、平板电脑以及智能手机等，本发明实施例中对此
不作具体限定。
66.首先执行步骤s11，获取临床试验的临床试验文本。该临床试验文本可以是从各数据源收集的大量临床试验文本，本发明实施例中对此不作具体限定。各数据源包括但不限于期刊文献、会议论文、各国临床试验登记系统以及企业公告等。
67.然后执行步骤s12，根据步骤s11获取的临床试验文本，确定出临床试验的试验相关信息。即可以对临床试验文本进行分析及识别，以得到临床试验的试验相关信息，该试验相关信息是指与临床试验的试验过程相关的信息，可以是临床试验文本中包含的内容，也可以是通过临床试验文本中包含的内容从外部获取的内容，本发明实施例中对此不作具体限定。
68.最后执行步骤s13，根据步骤s12得到的试验相关信息，确定出临床试验的试验结果评价信息。该试验结果评价信息是指对临床试验的试验结果进行评价的相关数据，可以按级别分为终止、不佳、非优、非劣、相似、积极、优效等，本发明实施例中对此不作具体限定。
69.本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，首先获取临床试验的临床试验文本；然后基于临床试验文本，确定临床试验的试验相关信息；最后基于试验相关信息，确定临床试验的试验结果评价信息。该过程不需要依赖于个人工作，不仅可以避免引入人为因素导致试验结果评价信息的不客观、不可靠，还可以降低人工成本，提高效率，保证试验结果评价信息的准确性和可靠性。进而，可以通过得到的试验结果评价信息帮助医药企业和投资机构从大量的临床试验信息中迅速找到有价值的相关信息，促进了医药行业的创新发展与效率。
70.在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，所述临床试验文本为与所述临床试验的试验结果相关的临床试验文本；相应地，所述获取临床试验的临床试验文本，具体包括：
71.获取所述临床试验的各待分类临床试验文本；
72.将所述各待分类临床试验文本输入至文本分类模型，得到所述文本分类模型输出的所述各待分类临床试验文本的类别，所述类别包括与试验结果相关以及与试验结果无关；
73.基于所述各待分类临床试验文本的类别，从所述各待分类临床试验文本中确定所述临床试验文本；
74.其中，所述文本分类模型基于携带有类别标签的临床试验文本样本训练得到。
75.具体地，本发明实施例中，与临床试验的试验结果相关的临床试验文本，是指该临床试验文本不仅公开了临床试验的候选药物、试验终点和具体实施方案，同时披露了已经获得的临床试验数据，其与临床试验的终点相关，能够用以评价药物在人体内代谢特征、安全性和有效性。
76.基于此，在获取与临床试验的试验结果相关的临床试验文本时，首先获取临床试验的各待分类临床试验文本，各待分类临床试验样本可以从期刊文献、会议论文、各国临床试验登记平台、企业公告、注册审评信息等数据源中提取得到。待分类临床试验文本是指未确定其是否是与临床试验的试验结果相关的临床试验文本，需要对其进一步分类才能获知。
77.然后将各待分类临床试验文本输入至文本分类模型，得到文本分类模型输出的各待分类临床试验文本的类别，类别包括与试验结果相关以及与试验结果无关。即该文本分类模型用于确定各待分类临床试验文本是属于与试验结果相关的类别还是属于与试验结果无关的类别。该文本分类模型可以使用bert预训练模型进行微调预测，完成各待分类临床试验文本的分类。
78.文本分类模型可以根据携带有类别标签的临床试验文本样本对基础模型训练得到。该基础模型可以bert预训练模型，对基础模型的训练过程可以理解为是对基础模型进行微调的过程，进而得到文本分类模型，用以确定各待分类临床试验文本的类别。
79.本发明实施例中，与试验结果相关的临床试验文本可以标注为1，与试验结果无关的临床试验文本可以标注为0。即对于任一待分类临床试验文本，如果文本分类模型的输出结果可以是1或0，1表示该任一待分类临床试验文本是与试验结果相关的临床试验文本，0表示该任一待分类临床试验文本是与试验结果无关的临床试验文本。如表1所示，为待分类临床试验文本与文本分类模型的输出结果的对应关系表。
80.表1待分类临床试验文本与文本分类模型的输出结果的对应关系表
81.待分类临床试验文本输出结果https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33308425/1https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31786180/0
82.最后，根据各待分类临床试验文本的类别，即可从各待分类临床试验文本中确定出与试验结果相关的临床试验文本。
83.本发明实施例中，通过文本分类模型确定各待分类临床试验文本，可以保证分类结果的准确性，便于快速获取与临床试验的试验结果相关的临床试验文本。
84.在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，所述试验相关信息包括试验方法相关信息、试验结果相关信息、试验结论相关信息以及公告信息中的至少一项；
85.所述试验方法相关信息包括临床试验对照组类型、临床试验主要终点指标、临床试验次要终点指标以及临床试验预设结果中的至少一项；
86.所述试验结果相关信息包括临床试验主要终点指标数据、临床试验次要终点指标数据以及临床试验不良反应信息中的至少一项；
87.所述试验结论相关信息至少包括临床试验结果作者自评信息；
88.所述公告信息包括注册审评结论信息、企业公告信息、会议报道披露信息、会议期刊披露信息中的至少一项。
89.具体地，本发明实施例中，试验相关信息包括试验方法相关信息、试验结果相关信息、试验结论相关信息以及公告信息中的至少一项。
90.试验方法相关信息是指与临床试验采用的方法相关的信息，可以包括临床试验对照组类型、临床试验主要终点指标、临床试验次要终点指标以及临床试验预设结果中的至少一项。其中，临床试验对照组类型可以包括阳性药、安慰剂或空白等。
91.试验结果相关信息是指与临床试验得到的结果相关的信息，可以包括临床试验主要终点指标数据、临床试验次要终点指标数据以及临床试验不良反应信息中的至少一项。
92.试验结论相关信息是指与临床试验得出的结论相关的信息，可以包括但不限于临
床试验结果作者自评信息等。
93.公告信息是指以公告形式提供的临床试验的相关信息，例如可以包括但不限于注册审评结论信息、企业公告信息、会议报道披露信息、会议期刊披露信息等。
94.本发明实施例中，给出了试验相关信息的具体内容，丰富了试验相关信息，使得临床试验信息挖掘结果的准确性得到提高。
95.在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，所述基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息，具体包括：
96.判断所述临床试验文本中是否存在临床登记号；
97.若所述临床试验文本中存在所述临床登记号，则基于所述临床登记号，在登记系统中查找所述试验方法相关信息、所述试验结果相关信息以及试验结论相关信息中的至少一项；
98.若所述临床试验文本中不存在所述临床登记号或在所述登记系统中未查找到所述试验相关信息，则对所述临床试验文本进行识别，得到所述试验方法相关信息、所述试验结果相关信息以及试验结论相关信息中的至少一项。
99.具体地，本发明实施例中，在根据临床试验文本，确定临床试验的试验相关信息时，可以先判断临床试验文本中是否存在临床登记号，得到判断结果。临床登记号通常由字母nct 8位数字组成的预设字段。因此判断临床试验文本中是否存在临床登记号，即判断临床试验文本中是否存在上述预设字段，如果存在上述预设字段则确定临床试验文本中存在临床登记号，否则确定临床试验文本中不存在临床登记号。
100.然后根据该判断结果，确定登记信息。即如果判断结果是临床试验文本中存在临床登记号，则可以根据该临床登记号从登记系统中直接获取试验方法相关信息、试验结果相关信息以及试验结论相关信息等信息。
101.对于试验方法相关信息中的临床试验对照组类型，可以根据临床登记号在登记系统中直接获取该临床登记号对应的临床试验的试验组药品名称和对照组药品名称。
102.对于试验方法相关信息中的临床试验主要终点/次要终点指标，可以根据临床登记号在登记系统中直接获取该临床登记号对应的临床试验的主要终点指标“primary outcome measures”和次要终点指标“secondary outcome measures”，然后进过格式化处理得到所需的临床试验主要终点/次要终点指标。如表2所示，为登记系统中的主要终点指标表。
103.表2 主要结果指标表
[0104][0105][0106]
对于试验结果相关信息中的临床试验主要终点/次要终点指标数据，可以根据临床登记号在登记系统中直接获取该临床登记号对应的临床试验的主要终点指标“primary outcome measures”和次要终点指标“secondary outcome measures”对应的数据。
[0107]
对于试验结果相关信息中的临床试验不良反应信息，可以根据临床登记号在登记系统中直接获取该临床登记号对应的临床试验的adverse events，并通过格式化处理得到所需的临床试验不良反应指标及数据。
[0108]
如果判断结果是临床试验文本中不存在临床登记号，或者通过临床登记号在登记系统中未查询到相应的登记信息，则可以对临床试验文本进行识别，直接从临床试验文本中得到登记信息。
[0109]
在对临床试验文本进行识别之前，可以对临床试验文本进行格式化处理，以提高识别效率。一般情况下，临床试验文本若是论文，则通常对论文的标题及摘要进行识别，论文摘要通常有两种撰写方式：
[0110]
1)四段式，即包括试验目的段落、试验方法段落、试验结果段落以及试验结论段落四段；
[0111]
2)一段式，即所有试验相关内容均处于同一段内。
[0112]
对于一段式的论文摘要，可以先将论文摘要按照句号进行分句，得到多个语句，然后将每个语句输入至语句分类模型，输出每个语句所处的位置，该位置可以包括试验目的、试验方法、试验结果以及试验结论四段中的一段。
[0113]
至此，对临床试验文本进行识别，可以等效为从临床试验文本的标题及摘要中的对应段落中提取出登记信息。
[0114]
对于试验方法相关信息中的临床试验对照组类型，可以从临床试验文本的标题或摘要中的试验方法段落，通过实体识别或基于规则匹配的方法，得到临床试验的试验组药品名称和对照组药品名称。
[0115]
然后，可以根据获得的试验组药品名称和对照组药品名称，在已构建的药品字典中进行匹配，得到所需的标准的试验组药品名称和对照组药品名称。
[0116]
对于试验方法相关信息中的临床试验主要终点/次要终点指标，可以先基于规则提取临床试验文本的标题或摘要中的试验方法段落文本中表述主要终点/次要终点的文本
(如，the primary end point
…
/primary endpoints
…
/the primary objective
…
，等开头至段落结束的文本)，如果提取不到，则可以进一步基于实体识别或规则匹配的方法从试验方法段落文本中提取主要终点/次要终点指标，并通过格式化处理得到所需的主要终点/次要终点指标。如表3所示，为从试验方法段落文本中提取的主要终点/次要终点指标表。
[0117]
表3 试验方法段落文本中提取的主要终点/次要终点指标表
[0118][0119]
对于试验结果相关信息中的临床试验主要终点/次要终点指标数据，可以基于规则提取临床试验文本的标题或摘要的试验结果段落文本中表述主要终点/次要终点的文本(如，the primary end point
…
/primary endpoints
…
/the primary objective
…
，等开头至段落结束的文本)，若提取不到，则可以进一步基于实体识别或规则匹配的方法从试验结果段落文本中提取主要终点/次要终点指标数据，并通过格式化处理得到所需的主要终点/次要终点指标数据。如表4所示，为得到的主要终点指标数据表。
[0120]
表4 主要终点指标数据表
[0121]
主要终点指标主要终点指标数据os14.4vs 11.1pfs7.7vs 6.0
[0122]
进一步地，可以根据主要终点/次要终点指标数据判断主要终点/次要终点指标是否达标，并进行标记，标记类型可以包括达标和未达标。
[0123]
对于试验结果相关信息中的临床试验不良反应信息，可以基于规则提取临床试验文本的标题或摘要的试验结果段落文本中表述不良反应的文本(如，adverse events
…
，等开头至段落结束的文本)，若提取不到，则可以进一步基于实体识别或规则匹配的方法从段落中提取不良反应数据，并通过格式化处理得到所需的临床试验不良反应信息。
[0124]
对于试验方法相关信息中的临床试验预设结果，可以通过对临床试验文本进行识别得到，即可以在临床试验文本的试验方法段落文本中，提取主要终点指标的表述至段落结束的文本，如(the primary end point
…
/primary endpoints
…
/the primary objective
…
，等文本)，若无主要终点指标的表述，则直接提取整个试验方法段落文本，从中进一步通过基于机器学习的情感分析模型(例如，可以采用预训练好的bert情感分类器)，获取临床试验预设结果，该临床试验预设结果可以包括：试验组预期临床结果优于对照组、试验组预期临床结果不比对照组差、无预设结果。其中，试验组预期临床结果优于对照组可以通过优效表示，试验组预期临床结果不比对照组差可以通过非劣表示。如表5所示，为临床试验预设结果表。
[0125]
表5 临床试验预设结果表
[0126][0127]
对于试验结论相关信息中的临床试验结果作者自评信息，可以先从临床试验文本中提取试验结论段落文本，然后通过基于机器学习的细粒度的情感分析模型(例如，可以采用预训练好的bert情感分类器)，获取临床试验结果作者自评信息，临床试验结果作者自评信息可以包括目标药品疗效显著好于对照品、目标药品疗效好于对照品、目标药品疗效不差于对照品、目标药品疗效和对照品相当以及目标药品疗效低于对照品，可以分别通过优效、积极、非劣、相似以及消极表示。如表6所示，为临床试验结果作者自评信息表。
[0128]
表6 临床试验结果作者自评信息表
[0129][0130][0131]
对于公告信息中的注册审评结论信息，则可以通过定期获取研究机构发布的公告，获取公告文本，获取其中是否包括临床试验的药品 适应症的临床试验被驳回信息；以及定期获取药品监管部门的公告，获取公告文本，获取其中是否包括临床试验的药品 适应症的临床试验被驳回信息。
[0132]
本发明实施例中，分别给出了试验相关信息中各信息的确定方法，可以保证试验相关信息的全面性以及准确性。
[0133]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，所述基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息，具体包括：
[0134]
基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验类型；
[0135]
基于所述试验类型以及所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息。
[0136]
具体地，本发明实施例中，在根据试验相关信息，确定临床试验的试验结果评价信息时，可以先根据临床试验文本，确定出临床试验的试验类型。其中，试验类型可以包括：验证性试验和探索性试验。探索性试验是指对药物的耐受性、安全性、免疫原性、药代动力学等进行初步研究，并对药物临床剂量、药物临床方案有效性等进行初步探索，为后期试验方案的设计提供数据支持的临床试验。验证性试验是指对已经获得的初步的治疗作用进行确证的试验。
[0137]
在判断临床试验文本中的临床试验是探索性试验还是验证性试验时，可以通过如下两个维度实现：(1)临床试验分期；(2)主要终点指标。
[0138]
(1)从所有临床试验文本中确定临床i期、i/ii期的临床试验文本，得到临床试验文本集1；
[0139]
(2)通过临床试验文本中的主要终点/次要终点指标判断临床试验文本集1中对应于探索性试验的临床试验文本。
[0140]
临床试验文本集1之外的其他临床试验文本以及临床试验文本集1中除探索性试验对应的临床试验文本之外的所有临床试验文本，均为验证性试验对应的临床试验文本。
[0141]
在步骤(1)中，对于任一临床试验文本，若该任一临床试验文本中包含临床登记号，则可以根据临床登记号在登记系统中直接获取该临床试验文本对应的临床试验的分期；若该任一临床试验文本中不包含临床登记号，则通过实体识别的方法从该任一临床试验文本中获取该任一临床试验文本对应的临床试验的分期。获取顺序可以是：先从该任一临床试验文本的标题中获取，若标题中没有分期，则进一步从该任一临床试验文本的摘要的试验方法段落文本中获取。
[0142]
在获取到任一临床试验文本对应的临床试验的分期之后进行格式清洗，得到标准的临床试验的分期，如获取到的任一临床试验文本对应的临床试验的分期为：phase 1，phase ib/ii，phase 2，清洗得到的临床试验的分期分别为：i期、i/ii期，ii期。则该任一临床试验文本不会加入临床试验文本集1中。
[0143]
在步骤(2)中，可以基于上述实施例中主要终点指标的获取方法获取临床试验文本集1中各临床试验文本中的主要终点指标。
[0144]
即先基于规则提取各临床试验文本的摘要中试验方法段落文本中表述主要终点/次要终点指标的文本(如，the primary end point
…
/primary endpoints
…
/the primary objective
…
，等开头至段落结束的文本)，若获取不到，则从试验目的段落文本中获取，若依然获取不到，则从试验方法段落文本中获取。
[0145]
通过实体识别或基于规则匹配，判断主要终点/次要终点指标中是否包含dlt(dose limited toxicity)、mtd(maximum-tolerated dose)、pk(pharmacokinetics)、pd(pharmacodynamics)、saes(serious adverse events)以及teaes(treatment emergent adverse events)等词，若包含则认为该临床试验文本中的临床试验为探索性试验。
[0146]
然后，结合试验类型以及试验相关信息，确定试验结果评价信息。此处，可以根据不同的试验类型，设置不同的临床试验的试验结果评价信息的获取方式，如此可以保证试验结果评价信息更加具有针对性。
[0147]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，所述试
验类型包括探索性试验和验证性试验；
[0148]
相应地，所述基于所述试验类型以及所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息，具体包括：
[0149]
若所述试验类型为所述探索性试验，则基于所述试验相关信息中的临床试验结果作者自评信息，确定所述试验结果评价信息；
[0150]
若所述试验类型为所述验证性试验，则基于所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息。
[0151]
具体地，由于试验类型可以包括探索性试验和验证性试验。因此，在结合试验类型以及试验相关信息确定试验结果评价信息时，若试验类型为探索性试验，则可以直接通过试验相关信息中的临床试验结果作者自评信息获取试验结果评价信息。
[0152]
若作者对试验的评价表现为积极态度，即临床试验结果作者自评信息包括：非劣、相似、积极、优效，则试验结果评价信息为积极。
[0153]
若作者对试验的评价为消极，即临床试验结果作者自评信息包括：终止、不佳、非优，则试验结果评价信息为不佳。
[0154]
如表7所示，为试验结果评价信息表1。
[0155]
表7 试验结果评价信息表1
[0156]
试验结果评价信息试验类型临床试验结果作者自评信息不佳探索性试验消极积极探索性试验积极
[0157]
若试验类型为验证性试验，则需要结合临床试验结果作者自评信息以及非试验结果作者自评信息，即综合考虑临床试验对照组类型、临床试验主要终点/次要终点指标及数据、临床试验预设结果、临床试验结果作者自评信息、临床试验不良反应信息以及注册审评结论等多维度共同获得试验结果评价信息。
[0158]
例如：1)若主要终点数据、次要终点数据均达标，此时临床试验结果作者自评信息也均为正向评价，需根据临床试验的对照组类型及临床试验预设结果进行进一步判断，若临床试验以阳性药作为对照，则临床试验预设结果即证明目标药品的疗效优于对照品或目标药品的疗效不比对照品差；若临床试验以安慰剂作为对照，则临床试验预设结果即证明目标药品有疗效；
[0159]
基于以上前提：
[0160]
若对照组类型为阳性药、临床试验预设结果为优效，则该试验结果评价信息为优效；
[0161]
若对照组类型为阳性药、临床试验预设结果为非劣，则该试验结果评价信息为非劣；
[0162]
若对照组类型为阳性药、无临床试验预设结果，通过大数据分析得到，基本临床试验结果作者自评信息均为相似，则该试验结果评价信息为相似；
[0163]
若对照组类型为安慰剂/空白、临床试验预设结果为优效，则该试验结果评价信息为积极；
[0164]
若主要终点数据达标、次要终点数据未达标，此时临床试验结果作者自评信息基本均为积极，则该试验结果评价信息为积极；
[0165]
若主要终点数据未达标，对照组类型为阳性药，且该临床试验预设结果想证明优效，则该试验结果评价信息为非优；
[0166]
若对照组类型为阳性药，且该临床试验预设结果想证明非劣，则该试验结果评价信息为不佳；
[0167]
若对照组类型为安慰剂，且该临床试验预设结果想证明优效，则该试验结果评价信息为不佳；
[0168]
若临床试验结果作者自评信息为消极，则该试验结果评价信息为不佳；
[0169]
若获取到临床试验已提前终止，则试验结果评价信息为：终止；
[0170]
终止的原因可能包括：
[0171]
临床试验因为非医学原因终止，即有效性、安全性没问题，或者暂时未暴露问题，但是出于其他原因终止，如，原研机构认为现有临床试验方案需要修改；如临床试验的供试药物或治疗方案由于原研机构自身原因，包括但不限于公司内部研发战略问题，经营问题，公司整体策略转变等原因，自愿选择终止临床试验的进行；如临床试验进展速度低于监管部门或专家委员会或原研机构的预期；临床试验未能招募到足够评估的患者；等等。
[0172]
本发明实施例中，可以通过如下方式确定临床试验终止信息：
[0173]
(1)企业官网，公告：通过定期获取研究机构发布的公告文本，并提取其中包括的药品 适应症的临床试验终止信息；
[0174]
(2)基于临床试验文本从中获取临床登记号，根据临床登记号在登记系统中获取试验状态，并对试验状态进行清洗，得到标准试验状态，如，标准试验状态可以包括3种状态：进行中、已完成、已终止。
[0175]
i.若获取到的试验状态为“completed”，则标记为“已完成”；
[0176]
ii.若获取到的试验状态为“suspended”或“terminated”或“withdrawn”，则标记为“已终止”；
[0177]
iii.若获取到的试验状态为“not yet recruiting”或“recruiting”或“enrolling by invitation”或“active,not recruiting”，则标记为“进行中”。
[0178]
若(1)中公告中公开药品 适应症的临床试验终止信息，或(2)中标准试验状态为“已终止”，则试验结果评价信息为：终止。
[0179]
如表8所示，为试验结果评价信息表2。
[0180]
表8 试验结果评价信息表2
[0181][0182]
本发明实施例中，在确定试验结果评价信息时，给出了不同试验类型对应的确定方式，可以保证得到的试验结果评价信息的准确性。
[0183]
如图2所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种临床试验信息查询方法，该方法包括：
[0184]
s21，获取用户输入的查询关键词；
[0185]
s22，从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法确定。
[0186]
具体地，本发明实施例中提供的临床试验信息查询方法，其执行主体为临床试验信息查询装置，该装置可以配置于服务器中，该服务器可以是本地服务器，也可以是云端服务器，本地服务器具体可以是计算机、平板电脑以及智能手机等，本发明实施例中对此不作具体限定。
[0187]
首先执行步骤s21，获取用户输入的查询关键词，该查询关键词可以根据用户需要进行设置，例如可以是药品信息、靶点信息、适应症信息、发起人信息、文献发表时间信息、主要终点/次要终点指标及数据等。
[0188]
然后执行步骤s22，从临床试验信息系统中查询得到查询关键词对应的目标临床试验的相关信息。在临床试验信息系统中可以预先存储有大量临床试验的相关信息，相关信息至少可以包括试验结果评价信息，也可以包括临床试验的试验相关信息等。
[0189]
即在临床试验信息系统中可以对临床试验绑定药品信息、适应症信息、靶点信息、发起人信息、文献发表时间信息、主要终点/次要终点指标及数据、不良反应信息、试验结果评价信息等。即本发明实施例中，可以将临床试验的相关信息中的至少一项作为查询关键词。
[0190]
此处，目标临床试验是指采用查询关键词进行搜索得到的临床试验，也即查询关键词对应的临床试验。目标临床试验的数量可以为一个或多个，其与临床试验信息系统的
体量有关，还与查询关键词有关，本发明实施例中对此不作具体限定。
[0191]
针对药品信息，可以基于临床登记号直接从登记系统中获取，或者从临床试验文本中通过实体识别方法获得，然后将获取的药品名称与预先构建的药品字典中进行匹配，得到标准的药品名称。
[0192]
针对适应症信息，一般不基于临床登记号直接从登记系统中获取，因为其登记的适应症往往比较概括，可以从临床试验的试验结果段落文本中，通过实体识别的方法获取更具体的适应症名称，并在已构建的适应症字典进行匹配，得到标准的适应症名称。
[0193]
针对靶点信息，可以根据获取的药品名称，在已构建的药品-靶点关联关系中获取药品对应的靶点名称。
[0194]
针对发起人信息，可以提取临床试验文本的研究机构，并在预先构建的企业字典中进行匹配，得到标准的企业名称。
[0195]
针对文献发表时间信息，可以提取临床试验文本的发表时间，转化格式得到统一时间格式并存储。
[0196]
针对主要终点/次要终点指标及数据、不良反应信息以及试验结果评价信息等，可以通过上述实施例中提供的获取方法进行获取。
[0197]
本发明实施例中提供的临床试验信息查询方法，首先获取用户输入的查询关键词；然后从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法确定。该方法可以为医药企业和投资机构提供充足信息的查询途径，不仅可以帮助医药企业和投资机构从大量的临床试验信息中迅速找到有价值的相关信息，促进医药行业的创新发展与效率，还可以增加临床试验信息系统的体量。
[0198]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息查询方法，所述相关信息还包括所述目标临床试验的有效性信息、试验阶段信息以及疗法类型中的至少一个。
[0199]
具体地，本发明实施例中，通过查询关键词可以查询的相关信息还可以包括目标临床试验的有效性信息、试验阶段信息以及疗法类型中的至少一个。其中，目标临床试验的有效性信息是指目标临床试验的获益情况，如，以靶点“egfr” 适应症“非小细胞肺癌”作为检索条件，获取目前在以egfr为靶点治疗非小细胞开展的临床试验中，所有治疗方案的获益情况1如表9所示。
[0200]
表9 所有治疗方案的获益情况1
[0201][0202][0203]
从表9可以得出，目前以egfr为靶点治疗非小细胞开展的临床试验中，小分子药物如阿美替尼和阿法替尼其获益明显强于奈妥木单抗和厄洛替尼。
[0204]
又例如，以靶点“pd1/pdl” 适应症“非小细胞肺癌”作为检索条件，获取目前在以为pd1/pdl靶点的治疗非小细胞肺癌开展的临床试验中，所有治疗方案的获益情况2如表10所示。
[0205]
表10 所有治疗方案的获益情况2
[0206][0207][0208]
根据表10中示出的试验方案、疗法类型以及临床获益的结果可以得出，针对pd1/pdl的药已经逐渐应用至非小细胞肺癌二线至辅助的各个疗法中，并取得较好的获益，可进一步发掘出未来非小细胞发肺癌的趋势之一是以pd1/pdl为靶点的药物将覆盖非小细胞肺癌所有疗法的治疗方案中，可以是单药使用，也可以联合放化疗等标准疗法以替代现有疗法。
[0209]
本发明实施例中，通过在临床试验信息系统中存储有目标临床试验的有效性信息、试验阶段信息以及疗法类型等相关信息，可以为医药企业和投资机构提供更丰富的查
询途径，可以进一步帮助医药企业和投资机构从大量的临床试验信息中迅速找到有效性信息、试验阶段信息以及疗法类型等有价值的相关信息，进一步促进医药行业的创新发展与效率，增加临床试验信息系统的体量。
[0210]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息查询方法，所述从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，之后还包括：
[0211]
基于所述目标临床试验的试验结果评价信息，确定所述查询关键词对应的临床试验成功率。
[0212]
具体地，本发明实施例中，在从临床试验信息系统中查询得到查询关键词对应的目标临床试验的相关信息之后，还可以根据目标临床试验的试验结果评价信息，确定查询关键词对应的临床试验成功率。临床试验成功率是指查询关键词对应的成功的目标临床试验的数量与查询关键词对应的所有目标临床试验的数量的比值。因此，在确定查询关键词对应的临床试验成功率时，可以先根据查询关键词，得到多个目标临床试验的相关信息，然后统计查询关键词对应的所有目标临床试验的总数量以及其中成功的目标临床试验的数量，最后计算查询关键词对应的所有目标临床试验中成功的目标临床试验的数量，与查询关键词对应的所有目标临床试验的总数量的比值，该比值即为查询关键词对应的临床试验成功率。
[0213]
其中，成功的目标临床试验可以是试验结果评价信息为优效或积极的目标临床试验。例如，可以以目标药品名称、目标适应症名称作为查询关键词进行检索，得到对应的目标临床试验的总数量，基于试验结果评价信息包括优效、积极、非劣、相似进一步检索，得到临床试验成功的临床试验个数。则有：临床试验成功率＝成功的目标临床试验的数量/所有目标临床试验的总数量。
[0214]
此外，还可以将该查询关键词对应的临床试验成功率作为查询关键词对应的查询结果进行显示。
[0215]
本发明实施例中，通过统计所有目标临床试验的总数量以及成功的目标临床试验的数量，确定临床试验成功率，可以进一步向医药企业和投资机构更直观地展示临床试验成功率，保证医药企业和投资机构可以从大量的临床试验信息中迅速确定临床试验成功率，进一步促进医药行业的创新发展与效率。
[0216]
如图3所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中还提供了一种临床试验信息挖掘装置，包括：
[0217]
文本获取模块31，用于获取临床试验的临床试验文本；
[0218]
试验相关信息确定模块32，用于基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；
[0219]
试验结果评价信息确定模块33，用于基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。
[0220]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘装置，所述临床试验文本为与所述临床试验的试验结果相关的临床试验文本；相应地，所述文本获取模块，具体用于：
[0221]
获取所述临床试验的各待分类临床试验文本；
[0222]
将所述各待分类临床试验文本输入至文本分类模型，得到所述文本分类模型输出的所述各待分类临床试验文本的类别，所述类别包括与试验结果相关以及与试验结果无关；
[0223]
基于所述各待分类临床试验文本的类别，从所述各待分类临床试验文本中确定所述临床试验文本；
[0224]
其中，所述文本分类模型基于携带有类别标签的临床试验文本样本训练得到。
[0225]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘装置，所述试验相关信息包括试验方法相关信息、试验结果相关信息、试验结论相关信息以及公告信息中的至少一项；
[0226]
所述试验方法相关信息包括临床试验对照组类型、临床试验主要终点指标、临床试验次要终点指标以及临床试验预设结果中的至少一项；
[0227]
所述试验结果相关信息包括临床试验主要终点指标数据、临床试验次要终点指标数据以及临床试验不良反应信息中的至少一项；
[0228]
所述试验结论相关信息至少包括临床试验结果作者自评信息；
[0229]
所述公告信息包括注册审评结论信息、企业公告信息、会议报道披露信息、会议期刊披露信息中的至少一项。
[0230]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘装置，所述试验相关信息确定模块，具体用于：
[0231]
判断所述临床试验文本中是否存在临床登记号；
[0232]
若所述临床试验文本中存在所述临床登记号，则基于所述临床登记号，在登记系统中查找所述试验方法相关信息、所述试验结果相关信息以及试验结论相关信息中的至少一项；
[0233]
若所述临床试验文本中不存在所述临床登记号或在所述登记系统中未查找到所述试验相关信息，则对所述临床试验文本进行识别，得到所述试验方法相关信息、所述试验结果相关信息以及试验结论相关信息中的至少一项。
[0234]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘装置，所述试验结果评价信息确定模块，具体用于：
[0235]
基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验类型；
[0236]
基于所述试验类型以及所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息。
[0237]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘装置，所述试验类型包括探索性试验和验证性试验；
[0238]
相应地，所述试验结果评价信息确定模块，还具体用于：
[0239]
若所述试验类型为所述探索性试验，则基于所述试验相关信息中的临床试验结果作者自评信息，确定所述试验结果评价信息；
[0240]
若所述试验类型为所述验证性试验，则基于所述试验相关信息，确定所述试验结果评价信息。
[0241]
具体地，本发明实施例中提供的临床试验信息挖掘装置中各模块的作用与上述方法类实施例中各步骤的操作流程是一一对应的，实现的效果也是一致的，具体参见上述实施例，本发明实施例中对此不再赘述。
[0242]
如图4所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中还提供了一种临床试验信息查询装置，包括：
[0243]
关键词获取模块41，用于获取用户输入的查询关键词；
[0244]
查询模块42，用于从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法确定。
[0245]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息查询装置，所述相关信息还包括所述目标临床试验的有效性信息、试验阶段信息以及疗法类型中的至少一个。
[0246]
在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的临床试验信息查询装置，所述查询模块还用于：
[0247]
基于所述目标临床试验的试验结果评价信息，确定所述查询关键词对应的临床试验成功率。
[0248]
具体地，本发明实施例中提供的临床试验信息查询装置中各模块的作用与上述方法类实施例中各步骤的操作流程是一一对应的，实现的效果也是一致的，具体参见上述实施例，本发明实施例中对此不再赘述。
[0249]
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(communications interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，该方法包括：获取临床试验的临床试验文本；基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。或者，执行上述各实施例中提供的临床试验信息查询方法，包括：获取用户输入的查询关键词；从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法确定。
[0250]
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过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，本发明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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明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、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0251]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，该方法包括：获取临床试验的临床试验文本；基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。或者，执行上述各实施例中提供
的临床试验信息查询方法，包括：获取用户输入的查询关键词；从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法确定。
[0252]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法，该方法包括：获取临床试验的临床试验文本；基于所述临床试验文本，确定所述临床试验的试验相关信息；基于所述试验相关信息，确定所述临床试验的试验结果评价信息。或者，执行上述各实施例中提供的临床试验信息查询方法，包括：获取用户输入的查询关键词；从临床试验信息系统中查询得到所述查询关键词对应的目标临床试验的相关信息，所述相关信息中至少包括所述目标临床试验的试验结果评价信息，所述试验结果评价信息基于上述各实施例中提供的临床试验信息挖掘方法确定。
[0253]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0254]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0255]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。