[发明专利]医疗数据的处理方法及装置

说明书

本发明提供一种医疗数据的处理方法及装置，涉及计算机技术领域。包括确定多个组学样本之间的相似性；基于相似性，将多个组学样本分为多个子集合；分析划分为一子集合的样本的共性和划分为不同子集合的样本的差异性；基于共性和差异性，进行生物标记物的分析、鉴定、验证以及应用中的一种或多种。缓解了现有技术在精准和个体化医疗的有效实施中存在的应用质量低、数据安全隐患大以及数据共享难的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种医疗数据的处理方法及装置。

背景技术

临床诊断是疾病治疗的基础，但由于检查手段的限制、人体的复杂性、个体差异、诊断程序以及技术的欠缺等往往在花费了巨大代价获得了一大堆资料后,并不能使病情完全明确，从而使治疗陷于盲目状态。在此基础上，精准医疗的概念被提出。

精准医疗是以个体化医疗为基础，随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式，本质上是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的，提高疾病诊治与预防的效益。

精准医疗的组学方法（即间接方法）紧密依赖于临床相关测试的标准化、数据管理和分析、相关模型的建立。因此从标本采集、实验操作程序、分析中质控、分析结果报告规范化，到诊断指标标准化，都需要建立完整的一系列的质量保证，这样才能对疾病的诊断和临床治疗方案的选择提供有意义的指导。否则，任何环节的差错都可能影响精准医疗的精确性。

在此认为有以下几点在精准和个体化医疗的有效实施中存在应用质量低、数据安全隐患大以及数据共享难的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种医疗数据的处理方法及装置，以缓解了现有技术中存在的在精准和个体化医疗的有效实施中存在应用质量低、数据安全隐患大以及数据共享难的问题的技术问题。

第一方面，本发明提供一种医疗数据的处理方法，包括：

确定多个组学样本之间的相似性；

基于相似性，将多个组学样本分为多个子集合；

分析划分为一子集合的样本的共性和划分为不同子集的样本的差异性；

基于共性和差异性，进行生物标记物的分析、鉴定、验证以及应用中的一种或多种。

在可选的实施方式中，多个组学样本之间的相似性基于多个组学样本之间的马氏距离来确定。

在可选的实施方式中，基于如下公式确定两个组学样品之间的马氏距离d_ij²（M）基于如下公式确定：

其中，设X_i与X_j是来自均值向量为μ，协方差为∑的总体G中的p维样品。

在可选的实施方式中，采用如下公式计算p维样品的协方差阵∑_p×p：

其中，S为样品数据的离差阵。

在可选的实施方式中，采用如下公式计算样品数据的离差阵S：

其中，为第个数据，为第个数据所在列的平均值。

在可选的实施方式中，基于相似性，将多个组学样本分为多个子集合包括：

基于相似性，确定样品与样品、集合与集合以及集合与样品之间的距离；

基于样品与样品、集合与集合以及集合与样品之间的距离，将多个组学样本分为多个子集合。

在可选的实施方式中，基于如下公式确定集合与集合或者集合与样品之间的距离：

D2pq=