[发明专利]一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法及系统

权利要求书

1.一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标患者信息，根据所述目标患者信息获取目标患者既往数据；

建立智能预测模型，将所述目标患者信息及目标患者既往数据导入所述智能预测模型；

通过所述智能预测模型评估预测目标患者大量淋巴结转移风险，同时生成预测风险的个性化临床解释；

根据所述智能预测模型的输出结果，生成提醒信息，并按照预设方式进行发送；

同时，将所述目标患者信息及智能预测模型的输出结果按照预设方式进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法，其特征在于，通过客户端模块收集目标患者信息，所述客户端模块包括患者端及医生端，将所述目标患者信息传输到数据采集模块；所述客户端模块包括但不限于网页、PC应用程序、手机APP、微信小程序；所述客户端模块包括输入界面及输出界面，所述输入界面包括但不限于：性别、年龄、手机号、身高、体重、疾病史、家族史。

3.根据权利要求2所述的一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法，其特征在于，所述数据采集模块与客户端模块及患者数据库交互，所述患者数据库部署在医院云端服务器，进行患者数据的存储及更新，所述数据采集模块还可以访问其他数据库提取患者信息，包括但不限于医院信息系统。

4.根据权利要求1所述的一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法，其特征在于，所述智能预测模型包括风险预测模型及模型解释器；

所述风险预测模型根据目标患者信息以及目标患者入院当天数据或目标患者提交的积极监测数据，评估目标患者大量淋巴结转移风险，生成目标患者的大量淋巴结转移风险等级；

所述模型解释器对所述风险预测模型的输出结果进行个性化临床解释，包括目标患者大量淋巴结转移风险主要的相关因素以及每个因素的具体贡献值。

5.根据权利要求4所述的一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法，其特征在于，通过单因素分析及多因素逻辑回归进行特征筛选及风险预测模型的建模；

所述风险预测模型的变量特征为年龄(45，＝45)、性别、肿瘤多发程度(单灶性、多灶性)、是否合并桥本甲状腺炎背景、肿瘤最大直径(5mm，＝5mm)、形状是否规则、边界是否清晰、囊性成分/实性成分、纵横比(＝1，1)、是否为均质、钙化程度(钙化、微钙化、多钙化)、是否合并结节甲状腺肿，以及彩色多普勒血流成像结果(少量血流共给，充足血流共给)。

6.根据权利要求1所述的一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测方法，其特征在于，所述的根据所述智能预测模型的输出结果，生成提醒信息，具体为：

获取所述智能预测模型的的输出结果，判断目标患者大量淋巴结转移风险是否为高风险等级；

若目标患者大量淋巴结转移风险不是高风险等级，则生成日常注意事项及下次积极监测提醒信息；

若目标患者大量淋巴结转移风险为高风险等级或目标患者需要再次检查和评估，则生成高风险提醒信息。

7.一种甲状腺微小癌大量淋巴结转移预测系统，其特征在于，包括客户端模块、数据采集模块、患者数据库、智能预测模块、结果可视化模块、消息提醒模块；

所述客户端模块包括患者端及医生端，通过客户端模块获取目标患者信息；

所述数据采集模块与客户端模块交互，从客户端模块收集到的目标患者信息传输到数据采集模块；

所述患者数据库与数据采集模块和智能预测模块交互，存储和更新目标患者信息，将收集到的目标患者信息结合目标患者既往数据同步上传至智能预测模块；

所述智能预测模块通过智能预测模型进行目标患者大量淋巴结转移风险的评估，同时生成预测风险的个性化临床解释；

所述结果可视化模块通过客户端模块的输出界面，将目标患者信息和模型输出结果输出到客户端进行显示；

所述信息提醒模块获取智能预测模块的评估预测结果，若目标患者大量淋巴结转移风险为高风险或目标患者需要进行再次检查和评估时，生成提醒信息。