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公开(公告)号：CN117316332A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311376143.8
申请日：2023-10-20
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 上海市东方医院(同济大学附属东方医院)
IPC: G16C20/50 , G06N3/098 , G16C20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种药物响应预测方法、电子设备及存储介质。该药物响应预测方法包括：中心服务器根据多领域的样本细胞表达谱数据以及药物响应数据，生成源域组学数据并调整预训练模型的模型参数，获得全局神经网络模型并发送至医疗机构关联的多个客户端；全局神经网络模型用于提取源域和目标域的通用特征；获取多个客户端反馈的对全局神经网络模型进行本地训练获得的模型更新参数；模型更新参数基于客户端私有的目标域数据对全局神经网络模型进行训练获得；根据模型更新参数对全局神经网络模型进行参数微调和迭代训练获得全局药物响应预测模型并预测药物响应结果。本申请能够提高药物响应预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117423403A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311332946.3
申请日：2023-10-13
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 上海市东方医院(同济大学附属东方医院)
Abstract: 本申请提供了一种药物反应预测方法及相关装置，包括：获取患者样本数据集；从患者样本数据集中获取每个训练任务的药物反应任务集；根据目标病症的特异性生成每个训练任务对应的特异性学习器；使用MAML模型作为训练框架，以每个训练任务的药物反应任务集为输入，对每个特异性学习器进行训练和测试，得到参考特异性学习器集合；根据患者样本数据集和参考特异性学习器集合训练解耦蒸馏模型，得到目标解耦蒸馏模型；获取目标患者的表达数据；将目标患者的表达数据输入目标解耦蒸馏模型中，获取目标特异性学习器；基于目标特异性学习器预测所述目标患者对治疗目标病症的药物产生反应的概率。将模型泛化到零样本学习，实现零样本药物反应预测。
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公开(公告)号：CN112768029A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011571913.0
申请日：2020-12-27
Applicant: 上海市东方医院(同济大学附属东方医院)
Abstract: 本发明涉及一种基于单细胞测序的组合用药推荐设备、方法及介质，所述设备包括：测序模块，获取肿瘤样本信息，以单细胞转录组测序技术进行测序，获得测序数据；预处理模块，对测序数据进行预处理，获得表达数据；特征提取模块，对表达数据进行免疫相关特征的提取，基于所述免疫相关特征及预先构建的机器学习模型，获得相应的免疫能力评估值；选择模块根据免疫能力评估值选择用药方式，生成二部图结构模型；优化模型构建求解模块根据二部图结构模型及获取的目标和约束条件，构建多目标优化模型，对所述多目标优化模型进行蒙特卡洛算法求解，基于所述最优解生成推荐的用药方案。与现有技术相比，本发明具有针对性强、效率高等优点。
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公开(公告)号：CN112768029B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202011571913.0
申请日：2020-12-27
Applicant: 上海市东方医院(同济大学附属东方医院)
Abstract: 本发明涉及一种基于单细胞测序的组合用药推荐设备、方法及介质，所述设备包括：测序模块，获取肿瘤样本信息，以单细胞转录组测序技术进行测序，获得测序数据；预处理模块，对测序数据进行预处理，获得表达数据；特征提取模块，对表达数据进行免疫相关特征的提取，基于所述免疫相关特征及预先构建的机器学习模型，获得相应的免疫能力评估值；选择模块根据免疫能力评估值选择用药方式，生成二部图结构模型；优化模型构建求解模块根据二部图结构模型及获取的目标和约束条件，构建多目标优化模型，对所述多目标优化模型进行蒙特卡洛算法求解，基于所述最优解生成推荐的用药方案。与现有技术相比，本发明具有针对性强、效率高等优点。
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