本發(fā)明涉及醫(yī)藥學(xué)，尤其涉及氯胺酮在治療重癥抑郁障礙中的應(yīng)用。

背景技術(shù)：

1、首先，傳統(tǒng)的氯胺酮治療方法缺乏個(gè)性化的劑量調(diào)整機(jī)制。每個(gè)患者的生理反應(yīng)和藥物代謝過(guò)程存在顯著差異，導(dǎo)致相同劑量的氯胺酮在不同患者中可能產(chǎn)生不同的療效和副作用?，F(xiàn)有技術(shù)中，通常采用固定劑量給藥，這可能導(dǎo)致一些患者無(wú)法獲得最佳治療效果，或出現(xiàn)藥物過(guò)量的風(fēng)險(xiǎn)。

2、其次，現(xiàn)有的氯胺酮治療方法未能充分利用現(xiàn)代技術(shù)手段，如智能設(shè)備和數(shù)據(jù)分析工具，對(duì)患者的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋調(diào)整。氯胺酮的快速起效雖然顯著，但其療效和副作用之間的平衡非常微妙。缺乏動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)和調(diào)整機(jī)制，使得治療過(guò)程中的藥物劑量難以隨時(shí)優(yōu)化，從而增加了副作用的風(fēng)險(xiǎn)。

3、第三，現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)氯胺酮治療效果的評(píng)估中，缺乏對(duì)患者生理信號(hào)的深度分析。例如，現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)手段通常只關(guān)注心率、血壓等基本生理指標(biāo)，而忽略了更為復(fù)雜的生理信號(hào)模式，如腦電波、心率變異性等。這些復(fù)雜信號(hào)往往包含重要的信息，可以揭示患者的生理狀態(tài)變化，從而為藥物劑量的精確調(diào)整提供依據(jù)。

4、綜上所述，現(xiàn)有的氯胺酮治療方法在個(gè)性化治療方案、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與調(diào)整、以及生理信號(hào)深度分析方面存在顯著缺陷。這些不足限制了氯胺酮在重癥抑郁障礙治療中的廣泛應(yīng)用，也增加了副作用和藥物依賴的風(fēng)險(xiǎn)，因此，如何提供氯胺酮在治療重癥抑郁障礙中的應(yīng)用是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明的一個(gè)目的在于提出氯胺酮在治療重癥抑郁障礙中的應(yīng)用。本發(fā)明充分利用了智能可穿戴設(shè)備、時(shí)間晶體理論、馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬技術(shù)、圖卷積網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)，詳細(xì)描述了個(gè)性化藥物劑量調(diào)整和動(dòng)態(tài)治療優(yōu)化的方案，具備治療效果精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力強(qiáng)、副作用低的優(yōu)點(diǎn)。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的氯胺酮在治療重癥抑郁障礙中的應(yīng)用，包括如下步驟：

3、s1、利用智能可穿戴設(shè)備和醫(yī)院監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，連續(xù)收集患者的生理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

4、s2、采用時(shí)間晶體理論對(duì)預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性結(jié)構(gòu)分析，識(shí)別患者生理信號(hào)中的隱藏周期模式，為后續(xù)的動(dòng)態(tài)建模提供基礎(chǔ)；

5、s3、基于識(shí)別出的周期性模式，結(jié)合馬爾科夫鏈蒙特卡洛和哈密頓蒙特卡洛模擬技術(shù)，對(duì)患者的生理反應(yīng)和藥物動(dòng)力學(xué)進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，生成個(gè)性化的藥物劑量調(diào)整方案；

6、s4、通過(guò)圖卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)動(dòng)態(tài)模型輸出的藥物劑量調(diào)整方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化；

7、s5、在治療過(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的生理反應(yīng)，結(jié)合馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法，對(duì)藥物劑量和給藥時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)反饋和調(diào)整；

8、s6、根據(jù)患者的實(shí)時(shí)反饋和治療效果，定期評(píng)估并更新治療方案，形成閉環(huán)的個(gè)性化治療優(yōu)化過(guò)程，最大化治療效果并減少副作用；

9、s7、氯胺酮的給藥形式包括以下方式：口服片劑或膠囊，鼻噴劑，舌下片，靜脈注射，皮下注射或肌肉注射，給藥形式根據(jù)患者的個(gè)體需求進(jìn)行選擇。

10、可選的，所述s2包括以下步驟：

11、s21、預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)表示為時(shí)間序列數(shù)據(jù){x(t)}，其中x(t)表示在時(shí)間t時(shí)刻采集到的生理信號(hào)數(shù)據(jù)；

12、s22、對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù){x(t)}進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，通過(guò)將時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)間-頻率域表示{x(t,f)}：

13、

14、其中，w(τ-t)為窗口函數(shù)，f為頻率變量，τ為積分變量；

15、s23、基于時(shí)間晶體理論，在時(shí)間-頻率域表示{x(t,f)}的基礎(chǔ)上構(gòu)建哈密頓量

16、

17、其中，pi和qi分別為共軛動(dòng)量和共軛坐標(biāo)，i和j表示頻域中的不同模態(tài)；

18、s24、對(duì)哈密頓量進(jìn)行量子化處理，通過(guò)量子化條件確定周期模式的穩(wěn)定性，其中和為量子化后的算符，為約化普朗克常數(shù)，δij為克羅內(nèi)克δ函數(shù)；

19、s25、在頻域中計(jì)算相位空間中的周期變化，通過(guò)相位空間軌跡的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識(shí)別隱藏的周期模式{pk(t)}，其中pk(t)表示在時(shí)間t時(shí)刻的第k個(gè)周期模式，相位空間軌跡的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可通過(guò)以下拓?fù)洳蛔兞勘硎荆?/p>

20、

21、其中，γk表示相位空間中的封閉軌跡，為相位梯度，r為路徑上的位置向量；

22、s26、將識(shí)別出的周期模式{pk(t)}及其對(duì)應(yīng)的拓?fù)洳蛔兞喀衚輸出，作為后續(xù)動(dòng)態(tài)建模的輸入?yún)?shù)。

23、可選的，所述s3包括以下步驟：

24、s31、將識(shí)別出的周期模式{pk(t)}及其對(duì)應(yīng)的拓?fù)洳蛔兞喀衚輸入到馬爾科夫鏈蒙特卡洛模型中，初始化模型的狀態(tài)參數(shù)x(t)，其中x(t)表示患者在時(shí)間t時(shí)刻的多維生理狀態(tài)向量；

25、s32、對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移進(jìn)行建模，定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為p(xt+1|xt)，其中xt和xt+1分別表示時(shí)間t和t+1時(shí)刻的生理狀態(tài)向量，轉(zhuǎn)移概率的定義為：

26、

27、其中，系統(tǒng)指的是用于模擬患者生理狀態(tài)變化和藥物動(dòng)力學(xué)反應(yīng)的綜合計(jì)算模型，表示狀態(tài)向量x在兩個(gè)時(shí)刻的哈密頓量變化，為生理狀態(tài)向量x對(duì)應(yīng)的哈密頓量，kb為玻爾茲曼常數(shù)，t為系統(tǒng)溫度；

28、s33、在馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣過(guò)程中，結(jié)合哈密頓蒙特卡洛模擬技術(shù)，對(duì)患者的生理狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，哈密頓蒙特卡洛模擬通過(guò)求解以下哈密頓方程來(lái)模擬系統(tǒng)的狀態(tài)演化：

29、

30、其中，xi為第i維生理狀態(tài)分量，pi為與之對(duì)應(yīng)的共軛動(dòng)量，為系統(tǒng)哈密頓量：

31、

32、其中，mi為與生理狀態(tài)xi相關(guān)的虛擬質(zhì)量參數(shù)，v(x)為與生理狀態(tài)向量x相關(guān)的勢(shì)能函數(shù)，代表患者生理狀態(tài)中的能量分布；

33、s34、通過(guò)哈密頓蒙特卡洛采樣過(guò)程中的每一步結(jié)果進(jìn)行校正，并根據(jù)患者的個(gè)體差異動(dòng)態(tài)調(diào)整采樣步長(zhǎng)∈和總演化時(shí)間t為：

34、

35、其中，α和β為根據(jù)患者個(gè)體特性調(diào)整的常數(shù)，pk(t)為時(shí)間t時(shí)刻的第k個(gè)周期模式，pi和mi分別為第i維生理狀態(tài)分量的共軛動(dòng)量和虛擬質(zhì)量參數(shù)；

36、s35、結(jié)合馬爾科夫鏈蒙特卡洛與哈密頓蒙特卡洛模擬的結(jié)果，生成患者的個(gè)性化藥物劑量調(diào)整方案d(t)，其計(jì)算公式為：

37、

38、其中，d0為初始藥物劑量，λ為藥物劑量調(diào)整系數(shù)，πk為第k個(gè)周期模式的拓?fù)洳蛔兞浚琾k(t)為時(shí)間t時(shí)刻的第k個(gè)周期模式，表示患者當(dāng)前生理狀態(tài)下的能量分布；

39、s36、輸出生成的個(gè)性化藥物劑量調(diào)整方案d(t)，并在實(shí)際治療過(guò)程中，根據(jù)患者的實(shí)時(shí)生理數(shù)據(jù)和反饋，進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化；

40、可選的，所述s4包括以下步驟：

41、s41、基生成的個(gè)性化藥物劑量調(diào)整方案d(t)，構(gòu)建患者生理狀態(tài)的多維動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)表示g(v,e)，其中：

42、節(jié)點(diǎn)集v表示患者生理狀態(tài)向量x(t)的各個(gè)分量，包括共軛動(dòng)量pi、虛擬質(zhì)量參數(shù)mi及藥物劑量調(diào)整參數(shù)d(t)；

43、邊集e表示不同節(jié)點(diǎn)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)，邊權(quán)重通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整計(jì)算得到，具體為：

44、wij(t)＝exp(-γ·dtw(xi(t),xj(t)))；

45、其中，γ為調(diào)控系數(shù)，dtw(xi(t),xj(t))為節(jié)點(diǎn)vi和vj在時(shí)間t時(shí)刻的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整距離；

46、s42、對(duì)圖卷積網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行多層時(shí)空卷積操作，并結(jié)合時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)空關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析，重點(diǎn)提取時(shí)空特征，節(jié)點(diǎn)級(jí)特征的最終表示為：

47、

48、其中，為時(shí)空關(guān)聯(lián)的自適應(yīng)權(quán)重，為時(shí)空卷積核的權(quán)重矩陣，δ為時(shí)間延遲參數(shù)；

49、s43、結(jié)合哈密頓蒙特卡洛模擬結(jié)果，將時(shí)空特征與生理信號(hào)的周期性模式pk(t)進(jìn)行融合，生成圖級(jí)全局特征表示hg(t)，具體公式為：

50、

51、其中，πk為第k個(gè)周期模式的拓?fù)洳蛔兞浚琾k(t)為時(shí)間t時(shí)刻的第k個(gè)周期模式，為時(shí)間t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的最終特征表示；

52、s44、根據(jù)圖級(jí)全局特征表示hg(t)和患者的實(shí)時(shí)生物反饋信號(hào){fb(t)}，對(duì)藥物劑量進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，調(diào)整公式為：

53、

54、其中，d(t)為初始藥物劑量調(diào)整方案，β為反饋調(diào)控系數(shù)，為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的最終特征表示，fb(t)為時(shí)間t時(shí)刻患者的生物反饋信號(hào)；

55、s45、輸出并部署優(yōu)化后的藥物劑量調(diào)整方案dopt(t)，結(jié)合患者的實(shí)時(shí)生理反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整。

56、可選的，所述s5包括以下步驟：

57、s51、在治療過(guò)程中，通過(guò)智能監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)采集患者的核心生理數(shù)據(jù)x(t)，包括心率變異性、腦電波和血氧飽和度，并構(gòu)建為時(shí)間序列{x(t)}；

58、s52、對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù){x(t)}進(jìn)行噪聲消除和標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化生理特征向量f(t)；

59、s53、利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化生理特征向量f(t)進(jìn)行動(dòng)態(tài)采樣，計(jì)算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率p(xt+1|xt)，藥物劑量d(t)基于患者當(dāng)前的生理狀態(tài)變化及權(quán)利要求4中的全局特征表示hg(t)進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整公式為：

60、

61、其中，為標(biāo)準(zhǔn)化特征向量的哈密頓量變化，為結(jié)合周期性模式與全局特征表示的加權(quán)和，kb為玻爾茲曼常數(shù)，t為系統(tǒng)溫度；

62、s54、基于患者的實(shí)時(shí)反饋信號(hào)fb(t)，進(jìn)一步優(yōu)化給藥時(shí)間tg和藥物劑量d(t)，調(diào)整公式為：

63、

64、其中，δt為基礎(chǔ)給藥時(shí)間間隔，α為調(diào)整系數(shù)，hg(t)為時(shí)間t時(shí)刻的圖級(jí)全局特征表示，fb(t)為患者的實(shí)時(shí)反饋信號(hào)；

65、s55、結(jié)合患者的實(shí)時(shí)生理特征f(t)和圖級(jí)全局特征表示hg(t)的變化，對(duì)藥物劑量dopt(t+1)和給藥時(shí)間tg進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整。

66、本發(fā)明的有益效果是：

67、(1)本發(fā)明提出了氯胺酮在治療重癥抑郁障礙中的應(yīng)用。首先，通過(guò)智能可穿戴設(shè)備和醫(yī)院監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，連續(xù)收集患者的生理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。這種持續(xù)的數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理方法能夠?qū)崟r(shí)、全面地捕捉患者的生理狀態(tài)和行為變化，為后續(xù)的治療決策提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。結(jié)合時(shí)間晶體理論，對(duì)預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性結(jié)構(gòu)分析，能夠有效識(shí)別出患者生理信號(hào)中的隱藏周期模式，這些隱藏模式往往與患者的藥物反應(yīng)密切相關(guān)，為個(gè)性化的藥物劑量調(diào)整提供了科學(xué)依據(jù)，從而顯著提高治療的精準(zhǔn)性和有效性。

68、(2)本發(fā)明通過(guò)結(jié)合馬爾科夫鏈蒙特卡洛(mcmc)和哈密頓蒙特卡洛(hmc)模擬技術(shù)，對(duì)患者的生理反應(yīng)和藥物動(dòng)力學(xué)進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，生成個(gè)性化的藥物劑量調(diào)整方案。mcmc技術(shù)能夠在復(fù)雜的生理狀態(tài)空間中有效探索，捕捉患者個(gè)體差異，而hmc模擬技術(shù)則能夠精確地描述患者的生理反應(yīng)和藥物動(dòng)力學(xué)過(guò)程。這種動(dòng)態(tài)建模方法不僅能夠反映患者的實(shí)時(shí)狀態(tài)，還能預(yù)測(cè)患者的未來(lái)反應(yīng)，從而提供一個(gè)精確的、個(gè)性化的藥物劑量調(diào)整方案。為了進(jìn)一步優(yōu)化治療效果，本發(fā)明引入了圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)技術(shù)，對(duì)生成的藥物劑量調(diào)整方案進(jìn)行優(yōu)化。gcn能夠利用生理數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性，對(duì)治療方案進(jìn)行深度優(yōu)化，從而有效減少副作用的發(fā)生，確保治療的安全性和患者的依從性。

69、(3)在治療過(guò)程中，本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的生理反應(yīng)，結(jié)合mcmc方法，對(duì)藥物劑量和給藥時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)反饋和調(diào)整。這種實(shí)時(shí)反饋和調(diào)整機(jī)制能夠確保藥物劑量始終與患者的當(dāng)前狀態(tài)相匹配，避免了藥物過(guò)量或不足的風(fēng)險(xiǎn)。此外，通過(guò)對(duì)患者的實(shí)時(shí)生理數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，本發(fā)明能夠在治療過(guò)程中不斷優(yōu)化治療方案，形成一個(gè)閉環(huán)的個(gè)性化治療優(yōu)化過(guò)程。這種閉環(huán)優(yōu)化不僅能夠最大化治療效果，還能顯著減少傳統(tǒng)氯胺酮治療方法中常見(jiàn)的藥物依賴性和副作用問(wèn)題，進(jìn)一步提高治療的安全性和有效性。

70、綜上所述，本發(fā)明在提高治療效果、減少副作用以及增強(qiáng)患者依從性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，為氯胺酮在重癥抑郁障礙治療中的應(yīng)用開(kāi)辟了新的途徑。