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公开(公告)号：CN117409852A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210800499.9
申请日：2022-07-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明涉及存在部分治愈人群的药物有效性评估方法和系统，方法包括以下步骤：获取观察性研究样本数据，确定代理变量和协变量，根据处理方案将样本分为处理组和对照组；在处理组和对照组上分别采用混合治愈模型进行参数估计，得到处理组和对照组的潜在无法治愈率和未治愈者的生存函数；基于处理组和对照组的潜在无法治愈率计算药物治愈率因果作用参数；基于处理组和对照组的潜在无法治愈率和未治愈者的生存函数计算无法治愈主层的生存函数；基于所述药物治愈率因果作用参数和无法治愈主层的生存函数评估药物的有效性。
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公开(公告)号：CN116504423B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310753119.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明涉及一种药物有效性评估方法，属于药物有效性评估技术领域，解决了现有技术中临床试验在存在半竞争性风险的情况下，无法准确评估治疗效应发生机制的问题。收集受试者的试验数据，并确定治疗的事件路径；根据所述受试者的试验数据计算各个所述事件路径的潜在累计风险率估计量；根据所述各个所述事件路径的潜在累计风险率估计量计算主要事件的反事实累计发生率估计量，根据所述反事实累计发生率估计量确定各个所述事件路径的治疗效应。准确识别各个事件路径的治疗效应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116504423A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310753119.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明涉及一种药物有效性评估方法，属于药物有效性评估技术领域，解决了现有技术中临床试验在存在半竞争性风险的情况下，无法准确评估治疗效应发生机制的问题。收集受试者的试验数据，并确定治疗的事件路径；根据所述受试者的试验数据计算各个所述事件路径的潜在累计风险率估计量；根据所述各个所述事件路径的潜在累计风险率估计量计算主要事件的反事实累计发生率估计量，根据所述反事实累计发生率估计量确定各个所述事件路径的治疗效应。准确识别各个事件路径的治疗效应。
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公开(公告)号：CN117405845A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210793245.9
申请日：2022-07-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种观察性研究中存在伴发事件时药物有效性评估方法和系统，方法包括以下步骤：获取观察性研究样本数据，确定代理变量和协变量，根据处理方案将样本分为处理组和对照组；基于所述代理变量和协变量计算每个样本个体对因果作用参数的贡献权重；基于每个样本个体对因果作用参数的贡献权重计算对照组中永远存活者的药物平均因果作用参数；根据药物平均因果作用参数的渐进方差计算药物平均因果作用参数的置信区间，根据所述置信区间判断药物对感兴趣结局的作用。
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公开(公告)号：CN112735542B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110064413.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 北京大学 , 中国中医科学院西苑医院
Abstract: 本发明涉及一种基于临床试验数据的数据处理方法，属于临床试验评估技术领域，解决了现有技术未充分消除人群异质性带来的偏差、且未充分利用数据提高推断精度的问题。该方法包括：获取临床试验中治疗组、对照组的数据样本；基于上述治疗组、对照组的数据样本，确定潜在治疗结果下的样本生存估计模型；获取所述样本生存估计模型中与治疗效果相关的协变量，根据样本生存估计模型计算获得存活个体在治疗方案下的潜在结果估计，以及个体处于存活状态的概率；根据上述存活个体在治疗方案下的潜在结果估计，以及个体处于存活状态的概率，确定存活组的平均因果作用SACE的置信区间。该方法获得的SACE的置信区间，可用于判断临床试验是否有效，推断结论准确。
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公开(公告)号：CN119943379A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411993041.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及包含时依协变量的临床多状态模型因果推断及预测方法和系统，属于状态预测技术领域，解决了现有技术中因果推断和预测可靠性低的问题。方法包括：获取观测患者的状态数据；基于观测患者的状态数据确定瞬时转移风险函数；基于瞬时转移风险函数，构建健康状态转移的累积发生函数，采用有效影响函数方法确定累积发生函数的渐近无偏估计；基于渐近无偏估计计算不同治疗方案下的目标健康状态的累积发生率，得到治疗方案对目标状态的因果效应；获取待预测患者初始时刻的状态数据，基于累积发生函数计算目标时刻待预测患者处于不同临床健康状态的累积发生率得到待预测患者的临床健康状态预测结果。实现准确的临床健康状态因果推断和预测。
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公开(公告)号：CN112735542A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110064413.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 北京大学 , 中国中医科学院西苑医院
Abstract: 本发明涉及一种基于临床试验数据的数据处理方法，属于临床试验评估技术领域，解决了现有技术未充分消除人群异质性带来的偏差、且未充分利用数据提高推断精度的问题。该方法包括：获取临床试验中治疗组、对照组的数据样本；基于上述治疗组、对照组的数据样本，确定潜在治疗结果下的样本生存估计模型；获取所述样本生存估计模型中与治疗效果相关的协变量，根据样本生存估计模型计算获得存活个体在治疗方案下的潜在结果估计，以及个体处于存活状态的概率；根据上述存活个体在治疗方案下的潜在结果估计，以及个体处于存活状态的概率，确定存活组的平均因果作用SACE的置信区间。该方法获得的SACE的置信区间，可用于判断临床试验是否有效，推断结论准确。
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