【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗，具体涉及基于大数据的肝转移监控系统。
技术介绍
1、肝转移是指恶性肿瘤通过血液循环转移到肝脏。人体的器官或组织可以发生肿瘤，包括恶性肿瘤，主要是指癌症和肉瘤，如胃癌、结肠癌等，也包括良性肿瘤，如血管瘤、错构瘤等。恶性肿瘤可能会发生转移，包括肝转移、淋巴结转移、骨转移等，而良性肿瘤一般不会发生转移。当机体出现恶性肿瘤后，细胞侵犯周围的组织，被称为浸润性生长。恶性肿瘤存在较多血管，且血管比较丰富，肿瘤细胞可能会通过血液循环到达肝脏，发生肝转移。出现肝转移时，肝脏可以出现肿物，常为多发性肿物，肿物表面不光滑、边界不清楚。若行增强ct或增强核磁检查，可见肝转移瘤呈靶征或牛眼征的表现，这是肝转移瘤的特点，也是判断肝转移的重要依据。
2、肝转移是多种恶性肿瘤的常见并发症，其早期发现与及时干预对于提高患者生存率具有重要意义，而且提早预测、发现肝转移，将有效减轻患者痛苦以及就医成本。然而，在预测是否发生肝转移时，主要是通过患者的临床症状进行预估，存在主观性强、准确性不足的缺点，难以满足临床精准医疗的需求。
3、因此，需要基于大数据的肝转移监控系统，解决现有技术中存在的通过患者的临床症状进行预估，存在主观性强、准确性不足的缺点，难以满足临床精准医疗的需求的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于大数据的肝转移监控系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的肝转移监控系统，包括
3、数据采集与整合模块，用于采集患者的基本信息、病史、实验室检查、影像学检查等多源异构数据，整合生物标志物、遗传变异等分子数据，形成全面的患者健康档案，其中包括信息获取单元、数据整合单元和数据存储单元；
4、数据预处理模块，用于对患者监控档案中的数据进行预处理，确保数据具有一致性，其中包括数据清洗单元、数据转换单元、特征选择单元；
5、肝转移风险预测模型构建模块，基于历史档案数据，构建肝转移风险预测模型，对肝转移的概率进行预测，得到肝转移风险预测结果，其中包括变量选择单元、模型构建单元、模型评估单元和结果输出单元；
6、实时风险评估与预警模块，基于得到的肝转移风险预测结果，对其进行评估与预警，其中包括风险评估单元和预警单元；
7、决策辅助与建议模块，根据风险预测结果，提供个性化的治疗建议与决策支持，为医生制定治疗方案提供参考，利用临床决策支持系统对治疗建议进行进一步验证和优化，将治疗建议和决策支持信息以清晰、易懂的方式展示给医生，医生根据治疗建议和决策支持信息，制定具体的治疗方案并付诸实施。
8、方案中需要说明的是，所述信息获取单元用于从医院信息系统中获取患者的病历数据；
9、所述数据整合单元用于将获取的病历数据按照一定规则进行合并、关联和整合，形成统一的格式和标准，其中包括处理数据格式不一致、时间戳对齐的问题；
10、所述数据存储单元用于将整合后的数据存储到合适的数据仓库或数据库中，以便后续的数据处理和分析。
11、进一步值得说明的是，所述数据清洗单元用于对整合后的数据进行更深入的清洗，包括处理缺失值、异常值、噪声数据；
12、所述数据转换单元用于将清洗完成后的数据进行归一化处理；
13、所述特征选择单元用于从归一化处理后的数据中选择对肝转移风险预测有用的特征。
14、其中，归一化处理是一种将有量纲的数据转换成无量纲的数据表达的方法，旨在简化计算过程，使得不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化的核心目的是归纳统一样本的统计分布性，确保数据处理的一致性和可比性。通过归一化，数据可以被映射到特定的范围内，如0到1之间，或者-1到1之间，这有助于在数据处理过程中避免不必要的数值问题，加快程序运行时收敛，以及统一评价标准。
15、更进一步需要说明的是，所述从归一化处理后的数据中选择对肝转移风险预测有用的特征包括：
16、明确每个变量的含义和类型，包括分类变量，例如性别、肿瘤类型，数值变量，例如年龄、肿瘤大小、实验室检查结果；
17、对于每个分类变量，使用卡方检验来评估其与肝转移是否显著相关，其中包括计算观察频数与期望频数；计算卡方统计量的p值；根据p值判断该分类变量是否与肝转移显著相关，通常p<0.05认为显著；记录每个分类变量的p值和显著性判断结果；
18、对于数值变量，将数值变量根据四分位数转换为分类变量，然后应用卡方检验；
19、根据p值判断哪些变量与肝转移显著相关，即可选出对肝转移风险预测有用的特征。
20、在实际应用中，p值通常与显著性水平(如0.05或0.01)进行比较。如果p值小于显著性水平，则认为结果在统计学上是显著的，即观察到的差异不太可能是由偶然因素引起的，而是具有某种实质性的意义。相反，如果p值大于显著性水平，则通常认为结果不显著，即观察到的差异可能是由于随机误差或偶然因素引起的。
21、作为一种优选的实施方式，所述变量选择单元用于明确因变量和自变量，因变量是二元变量，表示是否发生肝转移(1)或未发生(0)，自变量可能包括年龄、性别、肿瘤类型、肿瘤大小、肿瘤分级、血液生化指标等；
22、所述模型构建单元用于使用统计软件来拟合logistic回归模型，软件会自动计算每个自变量的系数β，这些系数反映了自变量对肝转移风险的影响方向和强度，其中logistic回归模型的形式如下，
23、
24、其中，(p)是发生肝转移的概率，(x1、x2...xm)是自变量，(β1、β2...βm)是模型的系数(回归系数)；
25、所述模型评估单元用于通过hosmer-lemeshow检验方法评估模型的拟合优度，即模型预测值与实际观测值的一致性；
26、所述结果输出单元用于解释每个自变量的系数，说明其如何影响肝转移的风险。正系数表示该因素增加肝转移的风险，负系数表示降低风险，使用模型计算给定患者特征下发生肝转移的概率，即将患者的自变量值代入模型，计算得到相应的概率值。
27、作为一种优选的实施方式，所述通过hosmer-lemeshow检验方法评估模型的拟合优度包括：
28、将数据集中的预测概率按升序排列，并分为n组；
29、对每一组计算实际观察到的肝转移发生数和模型预测的平均概率，得到预期的肝转移发生数，通常使用以下统计公式进行检验，
30、
31、其中，oi是第i组实际观察到的肝转移发生数，ei是第i组预期的肝转移发生数，n是分组数；
32、计算出的统计量x应与卡方分布进行比较，自由度为n-2，因为有两个参数在模型中被估计，通常是截距和一个概率，如果计算出的x显著小于卡方临界值，说明模型在观察数据上拟合良好，即没有显著的差异。
33、作为一种优选的实施方式，所述风险本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述信息获取单元用于从医院信息系统中获取患者的病历数据；
3.根据权利要求2所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述数据清洗单元用于对整合后的数据进行更深入的清洗，包括处理缺失值、异常值、噪声数据；
4.根据权利要求3所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于，所述从归一化处理后的数据中选择对肝转移风险预测有用的特征包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述变量选择单元用于明确因变量和自变量，因变量是二元变量，表示是否发生肝转移(1)或未发生(0)，自变量可能包括年龄、性别、肿瘤类型、肿瘤大小、肿瘤分级、血液生化指标等；
6.根据权利要求5所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述通过Hosmer-Lemeshow检验方法评估模型的拟合优度包括：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述风险评估单元基于当前患者的数
8.根据权利要求7所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述预警方式可以是但不局限于短信、邮件、消息推送、语音电话的方式。
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述信息获取单元用于从医院信息系统中获取患者的病历数据；
3.根据权利要求2所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述数据清洗单元用于对整合后的数据进行更深入的清洗，包括处理缺失值、异常值、噪声数据；
4.根据权利要求3所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于，所述从归一化处理后的数据中选择对肝转移风险预测有用的特征包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的肝转移监控系统，其特征在于：所述变量选择单元用于明确因变量和自变量，因变量是...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱卫平，王鲁，靳鑫，黄润泽，刘钦雨，
申请(专利权)人：复旦大学附属肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：
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