CN110223779A - 一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法，通过对患者基本数据及吸烟状况的统计，并规统计结果进行风险评估，最终将所有数据上传至云端服务器，通过其中的处理器对大数据样本进行分类存储；通过基于大数据的风险评估模型，只需要患者提供本人患病情况及吸烟情况，即可马上得出风险系数，有利于医生对吸烟与肺癌患病之间的关联性进行直观观察及研究分析，进而指导肺癌易感人群的生活，减少肺癌发病率。
Description
技术领域
本发明涉及肺癌患者管理技术领域，具体是一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法。
背景技术
肺癌是当今世界各国最常见的恶性肿瘤，其死亡率居于各种肿瘤的首位，对人类健康和生命构成极大威胁。在我国，肺癌每年约致50万例患者死亡，占整个癌症病例的28％，而肺癌病人的5年存活率只有14％。然而，研究显示I期肺癌术后10年生存率可达到92％。因此，降低肺癌患者死亡率的关键在于早期诊断和早期治疗。
目前，在肺癌诊疗过程中发现，肺癌患者与吸烟状况之间存在联系，但由于医院样本数量的限制，难以对患病情况与吸烟状况之间的关联性进行研究，随着云计算平台及大数据技术的发展，如果能够通过搜集大量肺癌患者及其吸烟状况的数据，通过云计算平台进行基于大数据的统计分析，从数据上定量对吸烟与患病之间的关联性进行计算分析，必将对肺癌的诊断、预防产生重要的指导作用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法，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：
一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法，包括下列步骤：
第一步：获取肺癌患者的详细信息，包括患者本人吸烟状况、患病时长、周围人吸烟状况；
第二步：统计患者本人吸烟状况与患病时长之间的列表，并计算本人吸烟与患病风险度D1；
第三步：统计患者周围人吸烟状况与患病时长之间的列表，并计算患者周围人吸烟状况与患病风险度D2；
第四步：将上述风险度D1、D2进行归一化处理，得出其分别对应的患病风险度系数F1、F2；
第五步：将患者信息与风险度系数通过无线方式上传至远端服务器；
第六步：云端服务器包括处理器，所述处理器对所有样本进行基于大数据的分类存储；并构建风险评估模型。
本发明的有益效果是：通过基于大数据的风险评估模型，只需要患者提供本人患病情况及吸烟情况，即可马上得出风险系数，有利于医生对吸烟与肺癌患病之间的关联性进行直观观察及研究分析，进而指导肺癌易感人群的生活，减少肺癌发病率。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
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，一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法，包括下列步骤：
第一步：获取肺癌患者的详细信息，包括患者本人吸烟状况、患病时长、周围人吸烟状况；
第二步：统计患者本人吸烟状况与患病时长之间的列表，并计算本人吸烟与患病风险度D1；
第三步：统计患者周围人吸烟状况与患病时长之间的列表，并计算患者周围人吸烟状况与患病风险度D2；
第四步：将上述风险度D1、D2进行归一化处理，得出其分别对应的患病风险度系数F1、F2；
第四步：将患者信息与风险度系数通过无线方式上传至远端服务器；
第五步：云端服务器包括处理器，所述处理器对所有样本进行基于大数据的分类存储；并构建风险评估模型。
具体工作原理：
本发明方法主要为基于云计算平台的大数据肺癌患者吸烟与患病关联性研究方法，通过对患者基本数据及吸烟状况的统计，并规统计结果进行风险评估，最终将所有数据上传至云端服务器，通过其中的处理器对大数据样本进行分类存储，建立基于大数据的风险评估模型，后续使用时，只需要患者提供本人患病情况及吸烟情况，即可马上得出风险系数，有利于医生对吸烟与肺癌患病之间的关联性进行直观观察及研究分析，进而指导肺癌易感人群的生活，减少肺癌发病率。
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 (1)
1.一种肺癌患者的吸烟与患病关联性研究方法，其特征在于，包括下列步骤：
S1：获取肺癌患者的详细信息，包括患者本人吸烟状况、患病时长、周围人吸烟状况；
S2：统计患者本人吸烟状况与患病时长之间的列表，并计算本人吸烟与患病风险度D1；
S3：统计患者周围人吸烟状况与患病时长之间的列表，并计算患者周围人吸烟状况与患病风险度D2；
S4：将上述风险度D1、D2进行归一化处理，得出其分别对应的患病风险度系数F1、F2；
S5：将患者信息与风险度系数通过无线方式上传至远端服务器；
S6：云端服务器包括处理器，所述处理器对所有样本进行基于大数据的分类存储；并构建风险评估模型。
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