[發明專利]一種甲狀腺微小癌大量淋巴結轉移預測方法及系統

在審

• 申請號: 202210140723.6
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114496259A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 錢碧云;張寰;張甜甜;朱滕滕;劉雨舟
• 申請（專利權）人: 上海市同仁醫院
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G16H50/70;G16H10/60;G06F16/22;G06F16/23
• 代理公司: 佛山粵進知識產權代理事務所(普通合伙) 44463
• 代理人: 王余錢

本發明公開了一種甲狀腺微小癌大量淋巴結轉移預測方法及系統，涉及風險預測領域，所述系統包括：客戶端模塊、數據采集模塊、患者數據庫、智能預測模塊、結果可視化模塊、消息提醒模塊；本預測系統獲取目標患者信息，建立智能預測模型，將目標患者信息及目標患者既往數據導入智能預測模型；通過智能預測模型評估預測目標患者大量淋巴結轉移風險根據智能預測模型的輸出結果，生成提醒信息，并按照預設方式進行發送；并將目標患者信息及智能預測模型的輸出結果按照預設方式進行顯示。本發明實現了淋巴結轉移的高效能預測，同時針對發現的高危風險向醫生發送提醒，減少醫生的重復工作并提升高危患者處理的及時性。

技術領域

本發明涉及風險預測技術領域，更具體的，涉及一種甲狀腺微小癌大量淋巴結轉移預測方法及系統。

背景技術

甲狀腺微小乳頭狀癌易發生淋巴結轉移,但并非發現了淋巴結轉移都提示預后不佳。長期的隨訪研究結果顯示，大量淋巴結轉移(大于5個)才與疾病預后有關。對于甲狀腺微小癌患者，目前大多采取手術治療或在醫生的指導下進行積極監測隨訪。采取手術作為治療手段的甲狀腺微小癌，術前評估大量淋巴結轉移有助于患者的術式選擇，避免二次手術；對于采取積極監測隨訪作為治療手段的甲狀腺微小癌患者，評估大量淋巴結轉移，有助于在隨訪中實時判斷疾病進展和最佳手術時機。

目前，既有的預測模型的構建基于的變量涵蓋術后才能獲得的病理指標，不能進行術前判斷；加之既有模型預測應用大多只考慮預測手術患者預后，并未考量積極隨訪監測這種手段的動態監測使用，因此既往模型實際應用受限。因此，在臨床實踐中，亟需一種既能術前預測大量淋巴結轉移又可以評估積極隨訪的監測結果的智能預測系統。

發明內容

為了解決上述至少一個技術問題，本發明提出了一種甲狀腺微小癌大量淋巴結轉移預測方法及系統。

本發明第一方面提供了一種甲狀腺微小癌大量淋巴結轉移預測方法，包括：

獲取目標患者信息，根據所述目標患者信息獲取目標患者既往數據；

建立智能預測模型，將所述目標患者信息及目標患者既往數據導入所述智能預測模型；

通過所述智能預測模型評估預測目標患者大量淋巴結轉移風險，同時生成預測風險的個性化臨床解釋；

根據所述智能預測模型的輸出結果，生成提醒信息，并按照預設方式進行發送；

同時，將所述目標患者信息及智能預測模型的輸出結果按照預設方式進行顯示。

本方案中，通過客戶端模塊收集目標患者信息，所述客戶端模塊包括患者端及醫生端，將所述目標患者信息傳輸到數據采集模塊；所述客戶端模塊包括但不限于網頁、PC應用程序、手機APP、微信小程序；所述客戶端模塊包括輸入界面及輸出界面，所述輸入界面包括但不限于：性別、年齡、手機號、身高、體重、疾病史、家族史。

本方案中，所述數據采集模塊與客戶端模塊及患者數據庫交互，所述患者數據庫部署在醫院云端服務器，進行患者數據的存儲及更新，所述數據采集模塊還可以訪問其他數據庫提取患者信息，包括但不限于醫院信息系統。

本方案中，所述智能預測模型包括風險預測模型及模型解釋器；

所述風險預測模型根據目標患者信息以及目標患者入院當天數據或目標患者提交的積極監測數據，評估目標患者大量淋巴結轉移風險，生成目標患者的大量淋巴結轉移風險等級；

所述模型解釋器對所述風險預測模型的輸出結果進行個性化臨床解釋，包括目標患者大量淋巴結轉移風險主要的相關因素以及每個因素的具體貢獻值。

本方案中，通過單因素分析及多因素邏輯回歸進行特征篩選及風險預測模型的建模；