技术特征：
1.一种基于患者的医学信息进行预后管理的方法，其特征在于，所述方法包括：接收所述患者在第一时间的所述医学信息；由处理器，基于所接收的所述第一时间的医学信息预测与所述患者相关联的对象在第二时间的发展状况，其中所述发展状况指示预后风险，其中所述第二时间在所述第一时间之后；以及向信息管理系统输出所预测的发展状况。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述患者在第一时间的所述医学信息包括所述患者在所述第一时间的医学图像或者所述患者在所述第一时间的非图像临床数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一时间包括单个时间点，或一系列的时间点。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二时间是任意的未来时间，或所述第一时间后经过预设时间间隔的指定时间。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：由所述处理器，响应于用户输入，调整所述预设时间间隔。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预后风险包括如下中的至少一种：所述对象的扩大风险、所述对象的恶化风险、所述对象的扩展风险、所述对象的转移风险、所述对象的复发风险、所述对象的位置、所述对象的体积、和所述对象的亚型。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象包括血肿，所述预后风险包括所述血肿的血肿扩大风险，其中所述第一时间为在脑实质出血的发病之后的时间。8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述非图像临床数据从结构化的临床信息获取，或者，通过将非结构化的临床记录转换为结构化的临床信息来获取。9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所接收的医学信息预测所述对象在所述第二时间的所述发展状况包括将预测模型应用于所接收的医学信息，其中所述预测模型是训练为预测所述发展状况的深度学习模型。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括第一部和第二部，且预测所述对象在所述第二时间的所述发展状况还包括：由所述第一部从所述患者在所述第一时间的所述医学图像检测和分割所述对象，其中所述第一部还从所述患者的所述医学图像提取特征；以及基于由所述第一部确定的所分割的对象或特征，或所述患者的所述非图像临床数据，由所述第二部预测所述对象在所述第二时间的所述发展状况。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一部包括多任务编码器-解码器网络，并被配置为确定所述对象的位置、体积和亚型。12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对象为血肿，所述第一部还被配置为确定所述血肿的中心点、尺寸、亚型、出血位置和体积。13.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一时间是单个时间点，所述第二部包括多层感知器(mlp)，且被配置为：提取所述对象的图像特征，并基于所提取的图像特征以及所述第一时间与所述第二时间之间的时间间隔，预测所述对象在所述第二时间的所述发展状况。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述第二部还被配置为从所述患者的所述非图像临床数据提取非图像特征，并基于所提取的图像特征、所提取的非图像特征以及所述时间间隔，预测所述对象在所述第二时间的所述发展状况。15.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一时间包括一系列的时间点，所述第二部包括与所述一系列的时间点相对应的一系列的rnn单元，且被配置为提取所述对象在所述一系列的时间点的图像特征，并预测所述对象在所述第二时间的所述发展状况；其中，各个rnn单元被应用于所述对象在其对应时间点的所提取的图像特征、相邻上游的rnn单元的输出、以及其对应时间点与所述相邻上游的rnn单元的对应时间点之间的时间间隔，且最后一个rnn单元被配置为输出所述对象在所述第二时间的所述发展状况。16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第二部进一步被配置为从患者在所述一系列的时间点的所述非图像临床数据提取非图像特征，各个rnn单元还被应用于在对应时间点的所提取的非图像特征。17.一种预后管理设备，其特征在于，所述预后管理设备包括：接口，其被配置为接收患者在第一时间的医学信息；以及处理器，所述处理器配置为执行如权利要求1-15中任一项所述的基于患者的医学信息进行预后管理的方法。18.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至15中任一项所述的基于患者的医学信息进行预后管理的方法。
技术总结
本公开涉及一种基于患者的医学信息进行预后管理的方法、设备和介质。所述方法包括获取患者在第一时间的医学信息。所述方法还包括接收患者在第一时间的医学信息。所述方法还包括由所述处理器，基于所获取的第一时间的医学信息，预测与患者相关联的对象在第二时间的发展状况。其中所述发展状况指示预后风险，并且所述第二时间在所述第一时间之后。所述方法还包括由所述处理器，向信息管理系统输出所预测的发展状况。有助于用户了解对象在第二时间的潜在预后风险，从而辅助用户进行治疗决策。从而辅助用户进行治疗决策。从而辅助用户进行治疗决策。
技术研发人员：高峰 杨皓宇 潘月 尹游兵 王立伟
受保护的技术使用者：深圳科亚医疗科技有限公司
技术研发日：2022.03.02
技术公布日：2023/3/30