通过对存活事件进行联合建模来确定潜在的癌症治疗靶标

    公开(公告)号:CN112204667A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN201980035553.1

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 描述了通过对癌症存活事件的联合建模来促进确定潜在的癌症基因治疗靶标的技术。在一个实施例中,计算机实现包括由可操作地耦合至处理器的设备采用多任务学习模型以基于分别存活于不同类型的癌症的患者组的癌症存活数据和患者遗传数据来确定分别与不同类型的癌症相关联的活性遗传因子。该计算机实现的方法进一步包括,由该设备确定在不同类型的癌症中的两种或更多种类型的癌症之间共享的这些活性遗传因子的共同活性遗传因子。

    通过对存活事件进行联合建模来确定潜在的癌症治疗靶标

    公开(公告)号:CN112204667B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN201980035553.1

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 描述了通过对癌症存活事件的联合建模来促进确定潜在的癌症基因治疗靶标的技术。在一个实施例中,计算机实现包括由可操作地耦合至处理器的设备采用多任务学习模型以基于分别存活于不同类型的癌症的患者组的癌症存活数据和患者遗传数据来确定分别与不同类型的癌症相关联的活性遗传因子。该计算机实现的方法进一步包括,由该设备确定在不同类型的癌症中的两种或更多种类型的癌症之间共享的这些活性遗传因子的共同活性遗传因子。

    用于临床情节的可视化分析的方法和系统

    公开(公告)号:CN104573306A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201410529298.5

    申请日:2014-10-10

    CPC classification number: G16H50/70

    Abstract: 本文提供了用于临床情节的可视化分析的方法和系统。所述方法包括:获得情节定义,其包括满足一个或多个约束的针对一实体的带时间戳的事件的序列;将情节定义转化成正式查询;对于多个实体从数据存储库中获得满足正式查询的匹配数据,其中对于实体中的每一个,匹配数据包括多个带时间戳的事件;对匹配数据执行时间模式挖掘,以便识别以阈值以上的支持度值在一组输入情节中发生的一个或多个事件子序列模式;将统计模式分析器应用于识别出的事件子序列模式,以便识别在识别出的事件子序列模式和结果度量之间的一个或多个相关性;以及将识别出的相关性中的一个或多个可视化,其中所述步骤中的至少一个由至少一个硬件设备执行。

    用于识别个体层面的风险因子的方法和计算机系统

    公开(公告)号:CN106021843B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201610169189.6

    申请日:2016-03-23

    Abstract: 实施例涉及识别个体层面的风险因子的方法。该方法包括从人口数据识别风险目标的一组全局风险因子,并且基于该组全局风险因子来从人口数据中识别成员,该成员具有感兴趣的个体的至少一种临床特性的预定范围内的至少一种临床特性。该方法基于该组全局风险因子以及具有预定范围内的至少一种临床特性的、人口数据中的成员,训练风险目标的个性化预测模型。该方法基于感兴趣的个体的该组全局风险因子中的每一个的相关性评价,确定该组全局风险因子的子集,其中所述子集包括感兴趣的个体的一组个体风险因子。

    用于临床情节的可视化分析的方法和系统

    公开(公告)号:CN104573306B

    公开(公告)日:2018-01-23

    申请号:CN201410529298.5

    申请日:2014-10-10

    CPC classification number: G16H50/70

    Abstract: 本文提供了用于临床情节的可视化分析的方法和系统。所述方法包括:获得情节定义,其包括满足一个或多个约束的针对一实体的带时间戳的事件的序列;将情节定义转化成正式查询;对于多个实体从数据存储库中获得满足正式查询的匹配数据,其中对于实体中的每一个,匹配数据包括多个带时间戳的事件;对匹配数据执行时间模式挖掘,以便识别以阈值以上的支持度值在一组输入情节中发生的一个或多个事件子序列模式;将统计模式分析器应用于识别出的事件子序列模式,以便识别在识别出的事件子序列模式和结果度量之间的一个或多个相关性;以及将识别出的相关性中的一个或多个可视化,其中所述步骤中的至少一个由至少一个硬件设备执行。

Patent Agency Ranking