CN109903846A - 基于医疗大数据的肺癌筛查系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于医疗大数据的肺癌筛查系统，包括中心服务器及多个与其通过网络连接的网络节点，每个所述网络节点连接一个区域内的医院数据平台，所述医院数据平台将患者信息实时通过网络节点传输给中心服务器，所述中心服务器内置有根据医院数据平台传输的数据进行机器学习的专家系统，所述专家系统对新传输的患者数据给出初步诊疗结果，并实时传递给医院数据平台，供医生诊断时加以参考。还提供了基于医疗大数据的肺癌筛查方法，该系统前期可以对大量用户进行肺癌的初步筛查，对于高风险的用户，提醒其至医院进行确诊，一方面扩大了肺癌筛查的范围，另一方面通过分级筛查，节省成本，使得医疗资源使用更加有效。
Description
技术领域
本发明涉及肺癌肿瘤诊疗技术领域，具体是基于医疗大数据的肺癌筛查系统及方法。
背景技术
目前，随着互联网技术的飞速发展及大数据技术的进步，我国已经建成了一些肺癌数据库，而且此类数据库亦散见于极少量教学医院、中心医院。但各大医院使用各自的医疗系统，同样的病人数据采用不同的记录规则，导致了肺癌病人信息无法集成，各个医院因为使用的电子病历系统的差异，肿瘤病人数据无法被收集统一使用，大量的病人数据只是成了摆设，出现了“数据丰富，无法统一”的现象。因此如何充分利用这些宝贵的信息资源来对肺癌的早期诊断和治疗提供科学的指导、为医院管理决策提供科学的参考依据，已经成为迫切需要解决的问题；并且现有技术仅是针对患者体检数据进行基于大数据的判断标准，虽然准确性有一定提高，但并没有考虑患者周围生存环境对肺癌发病率的影响，导致判断结果准确性仍有待提高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供基于医疗大数据的肺癌筛查系统及方法，以解决现有技术中存在的缺陷。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
基于医疗大数据的肺癌筛查系统，包括中心服务器及多个与其通过网络连接的网络节点，每个所述网络节点连接一个区域内的医院数据平台，所述医院数据平台将患者信息实时通过网络节点传输给中心服务器，所述中心服务器内置有根据医院数据平台传输的数据进行机器学习的专家系统，所述专家系统对新传输的患者数据给出初步诊疗结果，并实时传递给医院数据平台，供医生诊断时加以参考；医生通过医院诊疗模块诊断完毕后，将诊断数据实时更新至中心服务器，所述中心服务器根据诊断结果再次对专家系统进行机器学习；
进一步的，所述的患者信息包括体检数据及根据问诊获得的患者地址信息查询获得的当地水、土壤质量状况及空气PM2.5的含量；所述的体检数据包括肺癌常规验血指标及肺部X光片数据；
进一步的，所述体检数据通过体检数据录入模块输入至医院数据平台，并实时传输至中心服务器，所述当地水、土壤质量状况及空气PM2.5的含量数据通过环境信息录入模块输入至医院数据平台，并实时传输至中心服务器。
基于医疗大数据的肺癌筛查方法，包括如下步骤，中心服务器根据收集的大数据对专家系统进行机器学习，首先对数据进行分析，得出肺癌与体检各个数据之间的关联参数，再得出肺癌与各水质、土壤质量及PM2.5含量的关联参数，然后进行归一化处理，得出各数据对肺癌的影响因子，建立专家诊断数据模型，然后每次新患者就诊，将数据传入专家系统后即可得出初步诊断结果，并传输给医院数据平台，医生确诊后，将诊断结果传输回中心服务器，中心服务器将医生确诊结果与初步诊断结果进行比对，修正影响因子数值后再次对专家系统进行数据学习。
本发明的有益效果是：该系统前期可以对大量用户进行肺癌的初步筛查，对于高风险的用户，提醒其至医院进行确诊，一方面扩大了肺癌筛查的范围，另一方面通过分级筛查，节省成本，使得医疗资源使用更加有效。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
附图标记说明如下：
1、中心服务器，2、网络节点，3、医院数据平台，4、体检数据录入模块，5、环境信息录入模块，6、医院诊疗模块；
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，基于医疗大数据的肺癌筛查系统，包括中心服务器及多个与其通过网络连接的网络节点，每个所述网络节点连接一个区域内的医院数据平台，所述医院数据平台将患者信息实时通过网络节点传输给中心服务器，所述中心服务器内置有根据医院数据平台传输的数据进行机器学习的专家系统，所述专家系统对新传输的患者数据给出初步诊疗结果，并实时传递给医院数据平台，供医生诊断时加以参考；医生通过医院诊疗模块诊断完毕后，将诊断数据实时更新至中心服务器，所述中心服务器根据诊断结果再次对专家系统进行机器学习；
更具体的，所述的患者信息包括体检数据及根据问诊获得的患者地址信息查询获得的当地水、土壤质量状况及空气PM2.5的含量；所述的体检数据包括肺癌常规验血指标及肺部X光片数据；
更具体的，所述体检数据通过体检数据录入模块输入至医院数据平台，并实时传输至中心服务器，所述当地水、土壤质量状况及空气PM2.5的含量数据通过环境信息录入模块输入至医院数据平台，并实时传输至中心服务器；
基于医疗大数据的肺癌筛查方法，包括如下步骤，中心服务器根据收集的大数据对专家系统进行机器学习，首先对数据进行分析，得出肺癌与体检各个数据之间的关联参数，再得出肺癌与各水质、土壤质量及PM2.5含量的关联参数，然后进行归一化处理，得出各数据对肺癌的影响因子，建立专家诊断数据模型，然后每次新患者就诊，将数据传入专家系统后即可得出初步诊断结果，并传输给医院数据平台，医生确诊后，将诊断结果传输回中心服务器，中心服务器将医生确诊结果与初步诊断结果进行比对，修正影响因子数值后再次对专家系统进行数据学习。
通过基于大数据的筛查系统，可以前期对大量用户进行肺癌的初步筛查，对于高风险的用户，即可提醒其至医院进行确诊，一方面扩大了肺癌筛查的范围，另一方面通过分级筛查，节省成本，使得医疗资源使用更加有效。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于医疗大数据的肺癌筛查系统，其特征在于：包括中心服务器及多个与其通过网络连接的网络节点，每个所述网络节点连接一个区域内的医院数据平台，所述医院数据平台将患者信息实时通过网络节点传输给中心服务器，所述中心服务器内置有根据医院数据平台传输的数据进行机器学习的专家系统，所述专家系统对新传输的患者数据给出初步诊疗结果，并实时传递给医院数据平台，供医生诊断时加以参考；医生通过医院诊疗模块诊断完毕后，将诊断数据实时更新至中心服务器，所述中心服务器根据诊断结果再次对专家系统进行机器学习。
2.根据权利要求1所述的基于医疗大数据的肺癌筛查系统，其特征在于：所述的患者信息包括体检数据及根据问诊获得的患者地址信息查询获得的当地水、土壤质量状况及空气PM2.5的含量；所述的体检数据包括肺癌常规验血指标及肺部X光片数据。
3.根据权利要求2所述的基于医疗大数据的肺癌筛查系统，其特征在于：所述体检数据通过体检数据录入模块输入至医院数据平台，并实时传输至中心服务器，所述当地水、土壤质量状况及空气PM2.5的含量数据通过环境信息录入模块输入至医院数据平台，并实时传输至中心服务器。
4.基于医疗大数据的肺癌筛查方法，其特征在于：包括如下步骤，中心服务器根据收集的大数据对专家系统进行机器学习，首先对数据进行分析，得出肺癌与体检各个数据之间的关联参数，再得出肺癌与各水质、土壤质量及PM2.5含量的关联参数，然后进行归一化处理，得出各数据对肺癌的影响因子，建立专家诊断数据模型，然后每次新患者就诊，将数据传入专家系统后即可得出初步诊断结果，并传输给医院数据平台，医生确诊后，将诊断结果传输回中心服务器，中心服务器将医生确诊结果与初步诊断结果进行比对，修正影响因子数值后再次对专家系统进行数据学习。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN110767310A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-07 | 西安交通大学医学院第二附属医院 | 一种基于大数据的肺癌筛查系统 |
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2019
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