[发明专利]一种基于大数据的甲状腺结节风险预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810610900.6 | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN108962387A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 张水兴;张斌;方进;张璐;莫笑开;陈秋颖 | 申请（专利权）人： | 暨南大学附属第一医院（广州华侨医院） |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30 |
| 代理公司： | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 510710 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的甲状腺结节风险预测方法及系统，其中的甲状腺结节风险预测方法包括以下步骤：S1：临床数据采集：对患者的病史、症状和体征的数据进行收集，并对数据进行记录，S2：超声检查：对患者进行甲状腺超声检查，了解结节的大小、形态、结节边缘、内部结构、回声特性、血流状况和颈部淋巴结情况，并对检查数据进行记录，S3：细针穿刺检查：对患者进行甲状腺细针穿刺细胞学检查，并检查结果的数据进行记录。本发明通过对患者的临床数据进行采集，同时对患者进行超声检查和细针穿刺检查，并对检查的数据进行整合，有利于快速对数据进行提取，并快速的做出风险预测。 | ||
| 搜索关键词： | 风险预测 甲状腺结节 细针穿刺 超声检查 临床数据 大数据 结节 检查 记录 甲状腺 采集 甲状腺超声 颈部淋巴结 细胞学检查 回声特性 检查结果 检查数据 血流状况 体征 整合 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的甲状腺结节风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：临床数据采集：对患者的病史、症状和体征的数据进行收集，并对数据进行记录；S2：超声检查：对患者进行甲状腺超声检查，了解结节的大小、形态、结节边缘、内部结构、回声特性、血流状况和颈部淋巴结情况，并对检查数据进行记录；S3：细针穿刺检查：对患者进行甲状腺细针穿刺细胞学检查，并检查结果的数据进行记录；S4：数据整合：对S1、S2和S3中所提到的数据进行整合，剔除无用数据，并对数据进行分类排序；S5：风险预测：将S4中整合后的数据与正常的数据进行对比，根据对比结果做出风险预测。
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