CN112614594A - 一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医用系统技术领域,提供一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统和方法,其中,系统包括服务器,包括至少一存储服务器,用于存储系统用户的账户信息、病理信息和术后复查信息;以及客户端,所述客户端部署在一上位机上,客户端与所述服务器之间建立数据交互,客户端设有评估模块和药量调整模块,所述评估模块用于确定复查信息的风险等级,所述药量调整模块结合风险等级和患者的TSH实测值,自动确定新的用药剂量值;以及用户终端,部署在一移动设备上,用于接收、并显示所述药剂量值;本发明解决了术后患者的大量随访浪费了较大的人力成本和医疗成本的问题,以及异地患者无法得到科学、合理用药指导的问题。
Description
技术领域
甲状腺癌是最常见的内分泌肿瘤,近20年来,甲状腺癌发病率国内外呈逐年快速上升趋势。据我国国家癌症中心数据显示,甲状腺癌发病率已达4.2/10万,已成为我国第十大常见恶性肿瘤,甲状腺癌含有多种组织病理类型,其中分化型甲状腺癌(differentiatedthyroid carcinoma,DTC)包括甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)和甲状腺滤泡状癌(follicular thyroid carcinoma,FTC),尤其以PTC最为常见,是近年新增的甲状腺癌病例最主要的病理类型,而其他病理类型的甲状腺癌发病率未见显著增加。
大多数DTC规范手术后预后较好,除少数高危病人(如并发肺转移)需要辅助放射性131碘治疗外所有病人终身依靠程度不一的内分泌抑制治疗,减少复发转移,提高长期生存率。故大多数患者术后需经常来院复诊,根据疾病严重程度,如:是否肺转移,淋巴结转移,肿瘤大小,是否侵犯包膜或周围组织等;以及病人全身情况,如:是否存在骨质疏松,心脏疾病;甲状腺功能验血化验值,合理调节内分泌抑制用药剂量,既减少疾病复发、延长生命,又减少副作用,保证生活质量。
然而,长期随访,增加了医师和患方时间和经济成本,特别是异地患者。从医生角度来说:1.术后患者的大量随访工作占用了极大的宝贵的高端医疗资源,可能浪费了较大的人力成本和医疗成本;2.多数非专科的医师或者基层社区医院的医师对内分泌抑制治疗的认识相对不足,难以指导患者科学、合理用药。
因此,我们提供一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统及方法。实现APP线上调控,辅助指导病人随访和调药,部分取代了专家面诊,有利于互联网医院和远程医疗。
发明内容
解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统及方法,解决了术后患者的大量随访浪费了较大的人力成本和医疗成本的问题,以及异地患者无法得到科学、合理用药指导的问题。
技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统,包括服务器,包括至少一存储服务器,用于存储系统用户的账户信息、病理信息和术后复查信息;以及客户端,所述客户端部署在一上位机上,客户端与所述服务器之间建立数据交互,客户端设有评估模块和药量调整模块,所述评估模块用于确定复查信息的风险等级,所述药量调整模块结合风险等级和患者的TSH实测值,自动确定新的用药剂量值;以及用户终端,部署在一移动设备上,用于接收、并显示所述药剂量值,用户终端与客户端之间采用无线数据交互。
一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,包括如下步骤:
获取患者经验血得到的TSH实测值;
根据患者本次的复查信息,得到患者的复发风险等级和副作用风险等级,及对应的TSH目标区间值;
将TSH实测值置入连续的风险区间内,得到TSH实测值所在的风险区间;
计算TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间之间的药剂量值的总差值;
计算患者当前用药量值加上或减去所述药剂量值的总差值,得到新的用药剂量值。
一种执行终端,包括处理器,适于执行各指令;以及存储器,存储器适于存储多条指令,所述指令用于由所述处理器加载并执行上述的分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法。
更进一步地,所述评估模块确定风险等级主要包括副作用风险等级和复发风险等级,其中,同一个所述副作用风险等级分别与多个不同程度的复发风险等级组成的多个连续的风险区间,每个风险区间对应一个TSH目标区间值,所述TSH目标区间值对应一个药剂量值,且,相邻风险区间之间的药剂量值的差值为一个定值。
更进一步地,所述副作用风险等级分为:中高风险和低风险两个等级,分别与所述复发风险等级形成两组连续的风险区间,其中,所述复发风险等级根据患者的复查信息分为:极高风险、高风险、中风险和低风险四个等级,每组连续的风险区间包括四个独立的风险区间。
更进一步地,所述复发风险等级依据患者的术后时间分为初治阶段和随访阶段,其中,所述初治阶段为术后时间在1年以内,随访阶段为术后时间大于1年。
更进一步地,获取患者的复发风险等级和副作用风险等级包括如下步骤:
建立各级的复发风险症状比对表;
建立各级的副作用风险症状比对表;
根据录入的患者复查信息,分别与复发风险症状比对表、副作用风险症状比对表进行比对,并确定对应的风险等级。
更进一步地,在将TSH实测值置入连续的风险区间内时,所述连续的风险区间的副作用风险等级与得到患者的副作用风险等级一致,其中,连续的风险区间自左向右按照极高风险、高风险、中风险和低风险顺序分布。
更进一步地,根据连续的风险区间的同向分布顺序,在计算新的用药剂量值时,
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间左侧,则通过患者当前用药量值减去所述药剂量值的总差值,获得新的用药剂量值;
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间右侧,则通过患者当前用药量值加上所述药剂量值的总差值,获得新的用药剂量值;
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间重合,当前用药量值即为新的用药剂量值。
更进一步地,所述药剂量值的总差值所述药剂量值的总差值为:(区间数H-1)×定值C,其中,区间数H为TSH实测值所在的风险区间至TSH目标区间值所在风险区间的风险区间总和,定值C为相邻风险区间的差值;
当TSH实测值所在的风险区间至TSH目标区间值所在风险区间重合时,所述药剂量值的总差值为0。
有益效果
本发明提供了一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统及方法,与现有公知技术相比,本发明的具有如下有益效果:
本发明通过设计以服务器、客户端和用户终端为主体组成的辅助调药系统,通过科学地建立双风险评估机制,确定DTC术后的TSH内分泌调节目标值,通过对双风险评估下的不同等级的风险区间设立对应的TSH内分泌调节目标值,并建立好相邻风险区间的差值关系,患者可以方便地通过移动设备上的用户终端上传术后复查信息和经验血得到的TSH实测值,辅助调药系统可以内部算法自动帮助患者科学地确定下一阶段新的用药剂量。从而可以使得患者特别是异地患者,方便在本地就近医院完成复查和血液检查,而后将复查和血液检查信息上传至辅助调药系统即可获取科学地用药指导,大大地节省了患者时间和经济成本;同时就医生角度而言降低随访工作占用的医疗诊断时间,实现医疗资源的更优发挥。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的辅助系统架构示意图;
图2为本发明的调药方法步骤流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例:
本实施例的一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统,参照图1,包括服务器,包括至少一存储服务器,用于存储系统用户的账户信息、病理信息和术后复查信息;
以及客户端,客户端部署在一上位机上,客户端与服务器之间建立数据交互,客户端设有评估模块和药量调整模块,评估模块用于确定复查信息的风险等级,药量调整模块结合风险等级和患者的TSH实测值,自动确定新的用药剂量值;
以及用户终端,部署在一移动设备上,用于接收、并显示药剂量值,用户终端与客户端之间采用无线数据交互。
其中,服务器可用于对系统用户账号的创建和管理,使其与用户终端建立关联,病理信息主要为患者的患病症状以及治疗过程;术后复查信息为患者在手术后每次复查的具体进行,方便调药辅助系统调用。移动设备可以为常用手机或平板等智能移动设备,与客户端之间进行移动无线交互,患者可以方便通过移动设备的文字输入或图片上传能力将复查和血液检查信息上传至辅助调药系统,辅助调药系统在经过运算处理后,会将下一阶段新的用药剂量以及用药指南反馈至用户终端上。
其中,本实施例的中评估模块确定风险等级主要包括副作用风险等级和复发风险等级,其中,同一个副作用风险等级分别与多个不同程度的复发风险等级组成的多个连续的风险区间,每个风险区间对应一个TSH目标区间值,TSH目标区间值对应一个药剂量值,且,相邻风险区间之间的药剂量值的差值为一个定值。其中,TSH全称为:促甲状腺激素(thyroid stimulating hormone),正常人的正常范围为0.3-5.0mU/L。
优选地副作用风险等级分为:中高风险和低风险两个等级,分别与复发风险等级形成两组连续的风险区间,其中,复发风险等级根据患者的复查信息分为:极高风险、高风险、中风险和低风险四个等级,每组连续的风险区间包括四个独立的风险区间。进一步地将复发风险等级依据患者的术后时间分为初治阶段和随访阶段,其中,初治阶段为术后时间在1年以内,随访阶段为术后时间大于1年。参照表3,本实施例中基于上建立以副作用风险等级为纵坐标、复发风险等级为横坐标建立一个双风险评估表。双风险评估表内的每个风险区间对应一个TSH目标区间值。
一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,参照图2,本实施中配合双风险评估表进行使用,包括如下步骤:
S1:获取患者经验血得到的TSH实测值;
S2:根据患者本次的复查信息,得到患者的复发风险等级和副作用风险等级,及对应的TSH目标区间值;
S3:将TSH实测值置入连续的风险区间内,得到TSH实测值所在的风险区间;
S4:计算TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间之间的药剂量值的总差值;
S5:计算患者当前用药量值加上或减去药剂量值的总差值,得到新的用药剂量值。
一种执行终端,包括处理器,适于执行各指令;以及存储器,存储器适于存储多条指令,指令用于由处理器加载并执行上述的分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法。执行终端可以为医用电脑或患者自持的手机等,例如,在获取患者经验血得到的TSH实测值时,看由医务人员根据患者的复查单进行录入操作;也可以由患者通过移动设备进行录入并上传。
其中在获取患者的复发风险等级和副作用风险等级包括如下步骤:建立各级的复发风险症状比对表;参照表1
建立各级的副作用风险症状比对表;参照表2
根据录入的患者复查信息,分别与复发风险症状比对表、副作用风险症状比对表进行比对,并确定对应的风险等级。其中,风险症状比对表和风险症状比对表构成构成上述双风险评估表,比对表主要为参考了2012版中国《甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊治指南》及美国《ATA指南》,而建立的科学地用于指导术后TSH调控目标。
其中,为了保证录入信息的准确性和针对性,在患者采用用户终端进行操作时,用户终端采用“导引-选择”方式辅助患者进行填写。例如:是否有甲状腺癌家族史,选择是或否的选项。
其中,在将TSH实测值置入连续的风险区间内时,连续的风险区间的副作用风险等级与得到患者的副作用风险等级一致,其中,连续的风险区间自左向右按照极高风险、高风险、中风险和低风险顺序分布。
根据连续的风险区间的同向分布顺序,在计算新的用药剂量值时,具体计算方式如下:
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间左侧,则通过患者当前用药量值减去药剂量值的总差值,获得新的用药剂量值;
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间右侧,则通过患者当前用药量值加上药剂量值的总差值,获得新的用药剂量值;
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间重合,当前用药量值即为新的用药剂量值。
其中,药剂量值的总差值所述药剂量值的总差值为:(区间数H-1)×定值C,其中,区间数H为TSH实测值所在的风险区间至TSH目标区间值所在风险区间的风险区间总和,定值C为相邻风险区间的差值;
当TSH实测值所在的风险区间至TSH目标区间值所在风险区间重合时,所述药剂量值的总差值为0。例如:设定相邻风险区间的差值为12.5ug(其中左甲状腺腺素片50ug/片),某患者为甲状腺乳头状癌术后1年半,现在服药100ug,复查信息的风险等级分别是副作用中高危,复发风险为中危,在双风险评估表内的目标TSH值为0.5-2.0;验血实测TSH为0.08,在双风险评估表内属于副作用中高危复发极高危目标值0.05-0.5范围,需要向右移动2格,则每天减少半片,改为每天服用1.5片75ug。
本辅助调药系统通过以服务器、客户端和移动终端为运行平台,通过科学地建立双风险评估机制,确定DTC术后的TSH内分泌调节目标值,通过对双风险评估下的不同等级的风险区间设立对应的TSH内分泌调节目标值,并建立好相邻风险区间的差值关系,患者可以方便地通过移动终端上传术后复查信息和经验血得到的TSH实测值,辅助调药系统可以内部算法自动帮助患者科学地确定下一阶段新的用药剂量。从而可以使得患者特别是异地患者,方便在本地就近医院完成复查和血液检查,而后将复查和血液检查信息上传至辅助调药系统即可获取科学地用药指导,大大地节省了患者时间和经济成本;同时就医生角度而言降低随访工作占用的医疗诊断时间,实现医疗资源的更优发挥。
表1,复发风险症状比对表
表2,副作用风险症状比对表
表3,双风险评估表
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药辅助系统,其特征在于,包括:
服务器,包括至少一存储服务器,用于存储系统用户的账户信息、病理信息和术后复查信息;
客户端,所述客户端部署在一上位机上,客户端与所述服务器之间建立数据交互,客户端设有评估模块和药量调整模块,所述评估模块用于确定复查信息的风险等级,所述药量调整模块结合风险等级和患者的TSH实测值,自动确定新的用药剂量值;
用户终端,部署在一移动设备上,用于接收、并显示所述药剂量值,用户终端与客户端之间采用无线数据交互。
2.根据权利要求1所述的,其特征在于,所述评估模块确定的的风险等级主要包括副作用风险等级和复发风险等级,其中,同一个所述副作用风险等级分别与多个不同程度的复发风险等级组成的多个连续的风险区间,每个所述风险区间对应一个TSH目标区间值,所述TSH目标区间值对应一个药剂量值,且,相邻风险区间之间的药剂量值的差值为一个定值。
3.根据权利要求2所述的,其特征在于,所述副作用风险等级分为:中高风险和低风险两个等级,分别与所述复发风险等级形成两组连续的风险区间,其中,所述复发风险等级根据患者的复查信息分为:极高风险、高风险、中风险和低风险四个等级,每组连续的风险区间包括四个独立的风险区间。
4.根据权利要求3所述的,其特征在于,所述复发风险等级依据患者的术后时间分为初治阶段和随访阶段,其中,所述初治阶段为术后时间在1年以内,随访阶段为术后时间大于1年。
5.一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取患者经验血得到的TSH实测值;
根据患者本次的复查信息,得到患者的复发风险等级和副作用风险等级,及对应的TSH目标区间值;
将TSH实测值置入连续的风险区间内,得到TSH实测值所在的风险区间;
计算TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间之间的药剂量值的总差值;
计算患者当前用药量值加上或减去所述药剂量值的总差值,得到新的用药剂量值。
6.根据权利要求5所述的一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,其特征在于,获取患者的复发风险等级和副作用风险等级包括如下步骤:
建立各级的复发风险症状比对表;
建立各级的副作用风险症状比对表;
根据录入的患者复查信息,分别与复发风险症状比对表、副作用风险症状比对表进行比对,并确定对应的风险等级。
7.根据权利要求5所述的一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,其特征在于,在将TSH实测值置入连续的风险区间内时,所述连续的风险区间的副作用风险等级与得到患者的副作用风险等级一致,其中,连续的风险区间自左向右按照极高风险、高风险、中风险和低风险顺序分布。
8.根据权利要求7所述的一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,其特征在于,根据连续的风险区间的同向分布顺序,在计算新的用药剂量值时,
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间左侧,则通过患者当前用药量值减去所述药剂量值的总差值,获得新的用药剂量值;
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间右侧,则通过患者当前用药量值加上所述药剂量值的总差值,获得新的用药剂量值;
若TSH实测值所在的风险区间与TSH目标区间值所在风险区间重合,当前用药量值即为新的用药剂量值。
9.根据权利要求8所述的一种分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法,其特征在于,所述药剂量值的总差值为:(区间数H-1)×定值C,其中,区间数H为TSH实测值所在的风险区间至TSH目标区间值所在风险区间的风险区间总和,定值C为相邻风险区间的差值;
当TSH实测值所在的风险区间至TSH目标区间值所在风险区间重合时,所述药剂量值的总差值为0。
10.一种执行终端,其特征在于,包括:
处理器,适于执行各指令;以及
存储器,适于存储多条指令,所述指令用于由所述处理器加载并执行包括权利要求5-9任意一条所述的分化型甲状腺癌术后随访评估调药方法。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN114005532A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-01 | 四川大学华西医院 | 一种分化型甲状腺癌患者术后碘治疗辅助决策系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104820903A (zh) * | 2015-05-19 | 2015-08-05 | 北京大学 | 一种医疗随访日程移动化管理方法及其管理系统 |
CN111640509A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-08 | 山东大学齐鲁医院 | 一种宫颈癌术后复发风险预测方法及系统 |
CN111739638A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-02 | 刘�文 | 适用于分化型甲状腺癌患者的术后自助评估系统 |
-
2020
- 2020-12-25 CN CN202011557853.7A patent/CN112614594A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104820903A (zh) * | 2015-05-19 | 2015-08-05 | 北京大学 | 一种医疗随访日程移动化管理方法及其管理系统 |
CN111640509A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-08 | 山东大学齐鲁医院 | 一种宫颈癌术后复发风险预测方法及系统 |
CN111739638A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-02 | 刘�文 | 适用于分化型甲状腺癌患者的术后自助评估系统 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114005532A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-01 | 四川大学华西医院 | 一种分化型甲状腺癌患者术后碘治疗辅助决策系统 |
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