行X射线检查所致患癌风险的预警方法和装置

radiation exposure, and associated radiation-induced cancer risks from ct of adults.[j].radiology,2009,251(1): 175-184.）回顾性研究了单中心22年ct检查数据，计算量ct累积效应的患癌风险情况。另有rampinelli c的文献5（rampinelli c , de marco p , origgi d , et al. exposure to low dose computed tomography for lung cancer screening and risk of cancer: secondary analysis of trial data and risk-benefit analysis[j]. bmj, 2017:j347.）追踪性调研了10年，研究ct累积效应，计算ct筛查诱发癌症的概率。然而他们的研究只针对ct检查，并未包含放射科涉及的其他x射线检查。
[0007]
与此同时，文献6（unscear 2012 report; sources, effects and risks of ionizing radiation; annex a: attributing health effects to ionizing radiation exposure and inferring risks）中指出，受到x射线低剂量照射随曝光年龄和性别不同，受照者终身增加额外的癌症发病率和死亡率。
[0008]
基于上述

背景技术：
，为x射线电离辐射医疗防护提供一个参考标准，以对x射线检查对患者的影响进行有效评估和预警，是亟待解决的问题。


技术实现要素：

[0009]
有鉴于此，本技术实施例提供了一种行x射线检查所致患癌风险的预警方法和装置、计算机设备，以及存储介质，以解决现有技术中无法对x射线检查的累积效应对患者造成的影响进行有效评估和预警的问题。
[0010]
本技术第一方面提供了一种行x射线检查所致患癌风险的预警方法，包括：基于患者的就诊原因确定患者所患疾病类型，就诊原因是指医生申请预定x射线检查时填写的诊断描述；当疾病类型属于预设高风险疾病时，触发一级预警；基于患者的过往x射线检查的病例记录和累积患癌风险评估模型确定患者行预设x射线检查的累积患癌风险，累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或累积死亡率表征，累积发病率是指患者行过往x射线检查和预设x射线检查之一的单次癌症发病率的加和，累积死亡率是指患者行过往x射线检查和预设x射线检查之一的单次癌症死亡率的加和；当累积患癌风险满足预设条件时，触发二级预警。
[0011]
在一个实施例中，基于患者的就诊原因确定患者所患疾病类型包括：将就诊原因和疾病类型数据库进行文本匹配，以确定疾病类型。
[0012]
在一个实施例中，累积患癌风险评估模型包括单次患癌风险评估模块和累加模块；基于患者的过往x射线检查的病例记录和累积患癌风险评估模型确定患者行预设x射线检查后的累积患癌风险包括：单次患癌风险评估模块分别针对过往x射线检查和预设x射线检查，基于患者的性别、检查时的年龄和有效剂量确定单次x射线检查的癌症发病率和癌症死亡率；累加模块对全部x射线检查的癌症发病率进行加和，得到累积发病率，对全部x射线检查的癌症死亡率加和，得到累积死亡率。
[0013]
在一个实施例中，在单次患癌风险评估模块分别针对过往x射线检查和预设x射线检查，基于患者的性别、检查时的年龄和有效剂量确定单次x射线检查的癌症发病率和癌症死亡率之前，还包括：确定过往x射线检查和预设x射线检查各自对应的标准检查项目；确定标准检查项目对应的有效剂量。
[0014]
在一个实施例中，当累积患癌风险满足预设条件时，触发二级预警包括：当累积发病率超过发病率阈值，累积死亡率超过死亡率阈值时，触发二级预警。
[0015]
在一个实施例中，还包括：获取第一数据样本，第一数据样本包括第一预设期间内行x射线检查的多名患者的历史病例记录；基于第一数据样本和累积患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积发病率；基于多名患者的终身累积发病率确定发病率等级；确定发病率等级中预设发病率级别对应的边界值为发病率阈值。
[0016]
在一个实施例中，在获取第一数据样本之后，还包括：基于第一数据样本和累积患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积死亡率；基于多名患者的终身累积死亡率确定死亡率等级；确定死亡率等级中预设死亡率级别对应的边界值为死亡率阈值。
[0017]
在一个实施例中，还包括：获取第二数据样本，第二数据样本包括第二预设期间内行x射线相关检查的多名患者的历史病例记录；基于第二数据样本和终身患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积发病率；基于多名患者各自的终身累积发病率确定发病率高风险组和发病率常规组；采用统计学logistic回归分析，以是否属于发病率高风险组为因变量，以患者的生日、性别、照射次数和疾病类型为自变量，确定至少一个第一高风险疾病，以作为预设高风险疾病，生日以年为单位，照射次数是指不同类型的x射线检查之间经过有效剂量的修正后的次数之和。
[0018]
在一个实施例中，在获取第二数据样本之后，还包括：基于第二数据样本和终身患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积死亡率；基于多名患者各自的终身累积死亡率确定死亡率高风险组和死亡率常规组；采用统计学logistic回归分析，以是否属于死亡率高风险组为因变量，以患者的生日、性别、照射次数和疾病类型为自变量，确定至少一个第二高风险疾病，第一高风险疾病和第二高风险疾病共同作为预设高风险疾病。
[0019]
在一个实施例中，预设高风险疾病包括先天畸形及染色体异常、泌尿生殖器官疾病、消化系统疾病、肿瘤、影响健康状况及使用医疗服务的因素、感染症及寄生虫疾病和内分泌营养及代谢疾病。
[0020]
本技术第二方面提供了一种行x射线检查所致患癌风险的预警装置，包括：第一确定模块，基于患者的就诊原因确定患者所患疾病类型，就诊原因是指医生申请预定x射线检查时填写的诊断描述；第一预警模块，当疾病类型属于预设高风险疾病时，触发一级预警；第二确定模块，基于患者的过往x射线检查的病例记录和累积患癌风险评估模型确定患者行预设x射线检查的累积患癌风险，累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或累积死亡率表征，累积发病率是指患者行过往x射线检查和预设x射线检查之一的单次癌症发病率的加和，累积死亡率是指患者行过往x射线检查和预设x射线检查之一的单次癌症死亡率的加和；第二预警模块，当累积患癌风险满足预设条件时，触发二级预警。
[0021]
本技术第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上被处理器执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警方法的步骤。
[0022]
本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警方法的步骤。
[0023]
根据本技术实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警方法和装置、计算机
设备，以及存储介质，包括两级预警。其中，一级预警用于判断患者所患疾病类型是否属于预设高风险疾病。该预设高风险疾病是指容易因行x射线检查导致患癌的疾病。一级预警可以起到提醒医生注意的作用。二级预警用于判断患者行预设x射线检查的累积患癌风险。该预设x射线检查是指医生打算让患者去做的x射线检查。累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或死亡率表征。累积发病率是指该患者在本次检查之前所行x射线检查所致癌症发病率和行预设x射线检查所致癌症发病率的加和。累积死亡率是指该患者在本次检查之前所行x射线检查所致癌症死亡率和行预设x射线检查所致癌症死亡率的加和。二级预警可以辅助医生最终确定是否让患者做预设x射线检查，从而为x射线检查的合理性选择提供参考。例如，当触发二级预警时，表示该患者行预设x射线检查后的癌症发病率和癌症死亡率处于一个较高水平，这时医生需要考虑对于该患者的病情而言，是否有必要冒此风险来做预设x射线检查，或者是否有其它可替代检查方式。
附图说明
[0024]
图1示出了两组数据中患者的生日分布情况。
[0025]
图2示出了两组数据中患者的曝光年龄和检查次数的分布情况。
[0026]
图3为本技术一实施例提供的累积患癌风险等级的确定方法的流程图。
[0027]
图4为本技术一实施例提供的变换前的单次患癌风险评估模型。
[0028]
图5为本技术一实施例提供的确定预设高风险疾病的过程示意图。
[0029]
图6为本技术一实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警方法的流程图。
[0030]
图7为本技术一实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警装置的结构框图。
[0031]
图8是本技术一实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0032]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0033]
如背景技术所述，目前在医疗领域缺少x射线电离辐射医疗防护的参考标准，难以对x射线检查的累积效应对患者的影响进行有效评估和预警。为此，本技术实施例提供了一种行x射线检查所致患癌风险的预警方法和装置、计算机设备，以及存储介质。根据本技术实施例提供的预警方法，包括两级预警。其中，一级预警用于判断患者所患疾病类型是否属于预设高风险疾病。该预设高风险疾病是指容易因行x射线检查导致患癌的疾病。一级预警可以起到提醒医生注意的作用。二级预警用于判断患者行预设x射线检查的累积患癌风险。该预设x射线检查是指医生打算让患者去做的x射线检查。累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或死亡率表征。累积发病率是指该患者在本次检查之前所行x射线检查所致癌症发病率和行预设x射线检查所致癌症发病率的加和。累积死亡率是指该患者在本次检查之前所行x射线检查所致癌症死亡率和行预设x射线检查所致癌症死亡率的加和。二级预警可以辅助医生最终确定是否让患者做预设x射线检查，从而为x射线检查的合理性选择提供参考。例如，当触发二级预警时，表示该患者行预设x射线检查后的癌症发病率和癌症死亡率处于
一个较高水平，这时医生需要考虑对于该患者的病情而言，是否有必要冒此风险来做预设x射线检查，或者是否有其它可替代检查方式。
[0034]
在执行上述行x射线检查所致患癌风险的预警方法之前，需要先确定预设高风险疾病和累积患癌风险等级。下面按照确定累积患癌风险等级、确定预设高风险疾病、行x射线检查所致患癌风险的预警方法的顺序进行具体描述。
[0035]
确定累积患癌风险等级一、准备数据首先，选取北京市一大型综合医院的放射学信息系统（radiologyinformationsystem,ris）中2004年8月至2020年4月所有行x射线检查且年龄小于80岁的患者的病例记录。这里提到的x射线检查为诊断性x射线检查，包括平片摄影（digital radiography，dr）、计算机断层扫描（computed tomography，ct）、透视造影（radio fluoroscopy，rf）和数字减影（ digital subtraction angiography，dsa）。收集并整理病例记录中患者编号、性别、曝光年龄（即接受x射线照射时的年龄）、检查项目、检查次数、就诊原因（即医生申请检查时填写的诊断描述）等信息。
[0036]
由于2015年4月之前的病例记录不包含就诊原因，因此将2004年8月至2020年4月的全部病例记录分为两组，第一组数据为2004年8月至2020年4月的病例记录，第二组数据为2015年4月至2020年4月的病例记录。
[0037]
其次，分别对第一组数据和第二组数据进行统计分析。其中，第一组数据纳入患者1,282,046人，男性占比48.4%，女性占比51.6%。第二组数据共纳入患者548,689人，男性占比53.5%，女性占比46.5%。两组数据中性别分布情况大致相同。
[0038]
第一组数据被纳入患者涉及3,604,282次检查，包括ct检查1,163,054次，dr检查2,384,981次，rf检查50213次，dsa检查6,034次。ct检查和dr检查次数之和占总检查次数的98.4%。第二组数据被纳入患者涉及1,559,027次检查，包括ct检查647,893次，dr检查891,150次，rf检查13,954次，dsa检查6,030次。ct检查和dr检查次数之和占总检查次数的98.7%。两组数据中检查类型的分布情况大致相同。
[0039]
图1示出了两组数据中患者的生日分布情况。如图1所示，非阴影矩形条表示第一组数据中患者生日和患者人数的对应关系，阴影矩形条表示第二组数据中患者生日和患者人数的对应关系。从图1可以看出，两组数据中患者生日的分布规律大致相同。
[0040]
图2示出了两组数据中患者的曝光年龄和检查次数的分布情况。这里将患者按照曝光年龄划分为童年（0-6岁）、少年（7-17岁）、青年（18-40岁）、中年（40-65岁）和老年（66-80岁）。如图2所示，在第一组数据中，如图中非阴影矩形框所示，童年时期行x射线检查的次数为93,910次，少年（7-17岁）时期行x射线检查的次数为84,425次，青年（18-40岁）时期行x射线检查的次数为796,500次，中年（40-65岁）时期行x射线检查的次数为1,781,166次，老年（66-80岁）时期行x射线检查的次数为848,298次。在第二组数据中，如图中阴影矩形框所示，童年（0-6岁）时期行x射线检查的次数为46,405次，少年（7-17岁）时期行x射线检查的次数为29,250次，青年（18-40岁）时期行x射线检查的次数为359,506次，中年（40-65岁）时期行x射线检查的次数为783,508次，老年（66-80岁）时期行x射线检查的次数为340,358次。可见，两组数据中患者的曝光年龄和检查次数的分布情况大致相同。
[0041]
对比上面四个方面的数据可知，两组数据的分布情况基本一致，表明两组数据均
具有代表性，可用于统计学规律的研究。
[0042]
二、确定累积患癌风险等级图3为本技术一实施例提供的累积患癌风险等级的确定方法的流程图。累积患癌风险等级包括癌症的发病率等级和/或死亡率等级。如图3所示，该累积患癌风险等级的确定方法300包括：步骤s310，基于第一组数据和累积患癌风险评估模型，确定第一组数据中每位患者的终身累积发病率和终身累积死亡率。
[0043]
步骤s320，基于第一组数据中全部患者的终身累积发病率确定发病率等级。发病率等级指示发病率级别和发病率的对应关系。
[0044]
步骤s330，基于第一组数据中全部患者的终身累积死亡率确定死亡率等级。死亡率等级指示死亡率级别和死亡率的对应关系。
[0045]
步骤s330和步骤s320的执行顺序可互换。确定方法300可以仅包括步骤s320和步骤s330之一，相应地步骤s310可仅确定终身累积发病率和终身累积死亡率之一。
[0046]
在步骤s310中，累积患癌风险评估模型包括单次患癌风险评估模块和累加模块。其中，单次患癌风险评估模块的输入为患者性别、曝光年龄和有效剂量，输出为患者行本次x射线检查的癌症发病率和癌症死亡率。累加模块用于对同一患者行多次x射线检查的癌症发病率进行加和，得到累积发病率；对同一患者行多次x射线检查的癌症死亡率进行加和，得到累积死亡率。
[0047]
具体而言，单次患癌风险评估模块基于文献6的附录12d中给出的点数据来确定。文献6的附录12d给出了图4中所示的四组点数据。其中，第一组点数据示为上面的圆圈点，表示女性、预定曝光年龄的患者每接收100msv医疗照射每100万人中产生额外的癌症患者的人数。第二组点数据示为上面的实心点，表示男性、预定曝光年龄的患者每接收100msv医疗照射每100万人中产生额外的癌症患者的人数。第三组点数据示为下面的圆圈点，表示女性、预定曝光年龄的患者每接收100msv医疗照射每100万人中产生额外的因癌症死亡的人数。第四组点数据示为下面的实心点，表示男性、预定曝光年龄的患者每接收100msv医疗照射每100万人中产生额外的因癌症死亡的人数。
[0048]
本实施例分别对四组点数据进行线性内插，以补全0-80岁的相关数据。然后将图4中的纵坐标数值换算为每接收1msv医疗照射每个人的癌症发病率和癌症死亡率，即将每个横坐标点对应的纵坐标数值除以100msv，再除以10万，得到单次患癌风险评估模块。该单次患癌风险评估模块指示性别-曝光年龄-接受1msv的x射线照射-癌症发病率-癌症死亡率的对应关系。因此，将患者的性别、曝光年龄、预定x射线检查接受的有效剂量输入到单次患癌风险评估模块后，可以输出该患者行本次x射线检查的癌症发病率和癌症死亡率。
[0049]
这里提到的有效剂量是指标准化检查项目对应的照射剂量估值，标准化检查项目可以通过对病例记录中记载的检查项目进行标准化得到。
[0050]
参阅表1，上面提到的四大类x射线检查，即dr、ct、rf和dsa中的每一类，可以根据照射部位的不同划分为多个子类，即标准化检查项目。表1示出了标准化检查项目及其对应的单次x射线照射时人体全身接受的有效曝光剂量。需要说明的是，对于成年人和未成年人而言，同一标准化检查项目对应的单次x射线照射时人体全身接受的有效曝光剂量稍有不同，表1以成年人为例进行示意。
[0051]
表1标准化检查项目和有效剂量的对应关系表以第一组数据中的一位女性患者为例，该患者35岁的时候做了一次胸部ct，55岁的时候做了一次乳腺摄影。经查阅表1可知，胸部ct对应的有效剂量为7msv，乳腺摄影对应的有效剂量为0.51msv。将上述数据输入累积癌症风险评估模型后，单次患癌风险评估模块根据女性、35岁、7msv输出该患者行胸部ct检查的癌症发病率和癌症死亡率，根据女性、55岁、0.51msv输出该患者行乳腺摄影检查的癌症发病率和癌症死亡率，累加模块将ct检查的癌症发病率和乳腺摄影检查的癌症发病率相加，得到累积发病率，将ct检查的癌症死亡率和乳腺摄影检查的癌症死亡率相加，得到累积死亡率。
[0052]
在步骤s320中，通过对第一组数据中患者的终身累积发病率进行统计，得到第一组数据中有95%的患者的终身累积发病率低于0.2%，有0.24%的患者的终身累积发病率超过1%，其中终身累积发病率的最大值为9.65%。针对第一组数据，确定小于或等于每一发病率阈值的患者人数在第一组数据中全部患者人数中的占比。如表2所示，选取的发病率阈值包括0.02
‰
、0.10
‰
、0.55
‰
、2.04
‰
、4.84
‰
，该多个发病率阈值对应的患者人数占比依次为25%、50%、75%、95%、99%。相应地，在本实施例中，确定癌症发病率等级标准为：[0，0.10
‰
)为第一级别，[0.02
‰
，0.10
‰
)为第二级别，[0.10
‰
，0.55
‰
)为第三级别，[0.55
‰
，2.04
‰
)为第四级别，[2.04
‰
，4.84
‰
)为第五级别，[4.84
‰
，1)为第六级别，级别越高表明累积发病率越高。
[0053]
表2 第一组数据中患者的终身累积发病率百分位数（
‰
）在步骤s330中，如可参阅步骤s320中终身累积发病率的分析方法。如表3所示，选取的死亡率阈值包括0.01
‰
、0.06
‰
、0.34
‰
、1.28
‰
、3.04
‰
，该多个死亡率阈值对应的患者人数占比依次为25%、50%、75%、95%、99%。相应地，在本实施例中，确定癌症死亡率等级标准为：[0，0.01
‰
)为第一级别，[0.01
‰
，0.06
‰
)为第二级别，[0.06
‰
，0.34
‰
)为第三级别，[0.34
‰
，1.28
‰
)为第四级别，[1.28
‰
，3.04
‰
)为第五级别，[3.04
‰
，1)为第六级别，级别越高表明累积死亡率越高。
[0054]
表3 第一组数据中患者的终身累积死亡率百分位数（
‰
）检查时间最小值25%50%75%95%99%最大值2004-2020年0.0000770.010.060.341.283.0838.15确定预设高风险疾病本实施例研究疾病类型对累积发病率和累积死亡率的影响。
[0055]
图5为本技术一实施例提供的确定预设高风险疾病的过程示意图。如图5所示，确定预设高风险疾病的方法500包括：步骤s510，基于第二组数据和累积患癌风险评估模型，确定第二组数据中每位患者的终身累积发病率和终身累积死亡率。
[0056]
步骤s520，基于第二组数据中全部患者的终身累积发病率确定发病率等级，基于第二组数据中全部患者的终身累积死亡率确定死亡率等级，如表4所示。
[0057]
表4 第二组数据中患者的终身累积发病率和终身累积死亡率的百分位数（
‰
）步骤s510和步骤s520的具体执行过程参照步骤s310-步骤s330，这里不予详述。
[0058]
步骤s530，参阅表4，对于终身累积发病率，以95百分位数为界分为两组，即发病常规组和发病高风险组。采用统计学logistic回归分析，将是否属于发病高风险组定义为因变量，将生日、性别、照射次数以及疾病类型作为自变量，确定至少一个第一高风险疾病。
[0059]
步骤s540，参阅表4，对于终身累积死亡率，以95百分位数为界分为两组，即死亡常规组和死亡高风险组。采用统计学logistic回归分析，将是否属于死亡高风险组定义为因变量，将生日、性别、照射次数以及疾病类型作为自变量，确定至少一个第二高风险疾病，第一高风险疾病和第二高风险疾病共同作为预设高风险疾病。应当理解，也可以将第一高风险疾病和第二高风险疾病之一作为预设高风险疾病。
[0060]
在步骤s530和步骤s540中，疾病类型可以根据患者的就诊原因确定。疾病类型是指国际疾病分类代码第十版（international classification of diseases , the 10th version, icd-10）给出的疾病类型。
[0061]
生日以年为单位。照射次数是指不同类型的所述x射线检查之间经过有效剂量的修正后的次数之和。
[0062]
由于不同的检查类型，同样照射一次其有效剂量可能差别巨大。为了将不同的检查类型放在同一水平上比较，需要对不同的检查类型的照射次数进行标准化。该标准化过程可以是，以dr为参照标准，定义其有效剂量对应一次照射，记为基础照射次数，其他检查类型的有效剂量与dr的有效剂量的比值作为校正系数，校正系数即为该检查类型的校正照射次数。例如，如表5所示，照射一次dr认为是1次x射线校正照射，照射一次ct认为是16.6次x射线校正照射。
[0063]
表5 第二组数据中各检查类型对应的校正照射次数
在步骤s530中，使用前进法筛选自变量，经过多次筛选后得到结果如表6所示。从表6可以看出，所有自变量p值均小于0.001，有统计学意义。
[0064]
表6 疾病类型对累积发病率的影响
在步骤s540中，使用前进法筛选自变量，经过多次筛选后得到结果如表7所示。从表7可以看出，所有自变量p值均小于0.001，有统计学意义。
[0065]
表7 疾病类型对累积死亡率的影响
结合表6和表7可以看出，按照优势比由大到小的顺序对疾病类型进行排序，对累积发病率和累积死亡率的影响排名前七的疾病类型相同，均为：先天畸形及染色体异常、泌
尿生殖器官疾病、消化系统疾病、肿瘤、影响健康状况及使用医疗服务的因素、感染症及寄生虫疾病和内分泌营养及代谢疾病。本实施例中，将该七种疾病类型作为预设高风险疾病类型。
[0066]
行x射线检查所致患癌风险的预警方法图6为本技术一实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警方法的流程图。如图6所示，预警方法600包括：步骤s610，基于患者的就诊原因确定患者所患疾病类型，就诊原因是指医生申请预定x射线检查时填写的诊断描述。
[0067]
具体而言，可以将医生输入到计算机中的就诊原因和疾病类型数据库进行文本匹配，以确定患者的疾病类型。在一个实施例中，疾病类型数据库包括icd-10给出的疾病类型。在另一个实施例中，疾病类型数据库包括预设高风险疾病。
[0068]
步骤s620，当疾病类型属于预设高风险疾病时，触发一级预警。一级预警可以起到提醒医生注意的作用。
[0069]
预设高风险疾病包括先天畸形及染色体异常、泌尿生殖器官疾病、消化系统疾病、肿瘤、影响健康状况及使用医疗服务的因素、感染症及寄生虫疾病和内分泌营养及代谢疾病中的至少一项。
[0070]
步骤s630，基于患者的过往x射线检查的病例记录和累积患癌风险评估模型确定患者行预设x射线检查的累积患癌风险。
[0071]
过往x射线检查是指患者在行预设x射线检查之前做过的x射线检查，可以是一次或多次。累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或累积死亡率表征。
[0072]
具体而言，累积患癌风险评估模型包括单次患癌风险评估模块和累加模块。单次患癌风险评估模块分别针对过往x射线检查和预设x射线检查，基于患者的性别、检查时的年龄和有效剂量确定单次x射线检查的癌症发病率和癌症死亡率。累加模块对全部x射线检查的癌症发病率进行加和，得到累积发病率，对全部x射线检查的癌症死亡率加和，得到累积死亡率。具体执行过程参见针对步骤s310中累积患癌风险评估模型的描述，这里不再详述。
[0073]
在一个实施例中，在执行步骤s630之前，还包括：确定过往x射线检查和预设x射线检查各自对应的标准检查项目；确定标准检查项目对应的有效剂量，以作为单次患癌风险评估模块的输入之一。
[0074]
步骤s640，当累积患癌风险满足预设条件时，触发二级预警。
[0075]
在一个实施例中，当累积发病率超过发病率阈值，累积死亡率超过死亡率阈值时，触发二级预警。发病率阈值可以是发病率等级中预设发病率级别对应的边界值。例如，如表2所示，发病率阈值为1.04
‰
。死亡率阈值可以是死亡率等级中预设死亡率级别对应的边界值。例如，如表3所示，死亡率阈值为1.28
‰
。
[0076]
根据本实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警方法，包括两级预警。其中，一级预警用于判断患者所患疾病类型是否属于预设高风险疾病。该预设高风险疾病是指容易因行x射线检查导致患癌的疾病。一级预警可以起到提醒医生注意的作用。二级预警用于判断患者行预设x射线检查的累积患癌风险。该预设x射线检查是指医生打算让患者去做的x射线检查。累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或死亡率表征。累积发病率是指该
患者在本次检查之前所行x射线检查所致癌症发病率和行预设x射线检查所致癌症发病率的加和。累积死亡率是指该患者在本次检查之前所行x射线检查所致癌症死亡率和行预设x射线检查所致癌症死亡率的加和。二级预警可以辅助医生最终确定是否让患者做预设x射线检查，从而为x射线检查的合理性选择提供参考。例如，当触发二级预警时，表示该患者行预设x射线检查后的癌症发病率和癌症死亡率处于一个较高水平，这时医生需要考虑对于该患者的病情而言，是否有必要冒此风险来做预设x射线检查，或者是否有其它可替代检查方式。
[0077]
在一个实施例中，图6所示的预警方法600还包括确定发病率阈值的过程。具体包括：首先，获取第一数据样本，第一数据样本包括第一预设期间内行x射线检查的多名患者的历史病例记录。第一数据样本例如为“一、准备数据”中提到的第一组数据。其次，基于第一数据样本和累积患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积发病率；基于多名患者的终身累积发病率确定发病率等级。该过程可参阅图3所示的确定方法300实施例。接着，确定发病率等级中预设发病率级别对应的边界值为发病率阈值。例如，确定发病率阈值为2.04
‰
，如表2所示。
[0078]
在一个实施例中，在获取第一数据样本之后，预警方法600还包括还包括确定死亡率阈值的过程。具体包括：首先，基于第一数据样本和累积患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积死亡率；基于多名患者的终身累积死亡率确定死亡率等级。该过程可参阅图3所示的确定方法300实施例。其次，确定死亡率等级中预设死亡率级别对应的边界值为死亡率阈值。例如，确定死亡率阈值为1.28
‰
，如表3所示。
[0079]
在一个实施例中，预警方法600还包括确定预设高风险疾病的过程。具体包括：首先，获取第二数据样本，第二数据样本包括第二预设期间内行x射线相关检查的多名患者的历史病例记录。第二数据样本例如为“一、准备数据”中提到的第二组数据。其次，基于第二数据样本和终身患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积发病率。接着，基于多名患者各自的终身累积发病率确定发病率高风险组和发病率常规组；采用统计学logistic回归分析，以是否属于发病率高风险组为因变量，以患者的生日、性别、照射次数和疾病类型为自变量，确定至少一个第一高风险疾病，以作为预设高风险疾病。生日以年为单位，照射次数是指第二数据样本中同一年出生的患者各自的个人终身照射次数的加和，个人终身照射次数是指终身接受的有效剂量相对于预设曝光剂量的倍数。该步骤具体可参阅图5所示确定预设高风险疾病的方法500实施例。
[0080]
在一个实施例中，在获取第二数据样本之后，还包括：基于第二数据样本和终身患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积死亡率；基于多名患者各自的终身累积死亡率确定死亡率高风险组和死亡率常规组；采用统计学logistic回归分析，以是否属于死亡率高风险组为因变量，以患者的生日、性别、照射次数和疾病类型为自变量，确定至少一个第二高风险疾病，第一高风险疾病和第二高风险疾病共同作为预设高风险疾病。该步骤具体可参阅图5所示确定预设高风险疾病的方法500实施例。
[0081]
行x射线检查所致患癌风险的预警装置图7为本技术一实施例提供的行x射线检查所致患癌风险的预警装置的结构框图。如图7所示，预警装置700包括：第一确定模块710、第一预警模块720、第二确定模块730和第二预警模块740。其中，第一确定模块710用于基于患者的就诊原因确定患者所患疾病类型，
就诊原因是指医生申请预定x射线检查时填写的诊断描述。第一预警模块720用于当疾病类型属于预设高风险疾病时，触发一级预警。第二确定模块730用于基于患者的过往x射线检查的病例记录和累积患癌风险评估模型确定患者行预设x射线检查的累积患癌风险，累积患癌风险用癌症的累积发病率和/或累积死亡率表征，累积发病率是指患者行过往x射线检查和预设x射线检查之一的单次癌症发病率的加和，累积死亡率是指患者行过往x射线检查和预设x射线检查之一的单次癌症死亡率的加和。第二预警模块740用于当累积患癌风险满足预设条件时，触发二级预警。
[0082]
第一确定模块710具体用于将就诊原因和疾病类型数据库进行文本匹配，以确定疾病类型。
[0083]
累积患癌风险评估模型包括单次患癌风险评估模块和累加模块。单次患癌风险评估模块用于分别针对过往x射线检查和预设x射线检查，基于患者的性别、检查时的年龄和有效剂量确定单次x射线检查的癌症发病率和癌症死亡率。累加模块用于对全部x射线检查的癌症发病率进行加和，得到累积发病率，对全部x射线检查的癌症死亡率加和，得到累积死亡率。
[0084]
在一个实施例中，第二确定模块730还用于确定过往x射线检查和预设x射线检查各自对应的标准检查项目；确定标准检查项目对应的有效剂量。
[0085]
第二预警模块740具体用于当累积发病率超过发病率阈值，累积死亡率超过死亡率阈值时，触发二级预警。
[0086]
在一个实施例中，预警装置700还包括第三确定模块，用于获取第一数据样本，第一数据样本包括第一预设期间内行x射线检查的多名患者的历史病例记录；基于第一数据样本和累积患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积发病率；基于多名患者的终身累积发病率确定发病率等级；确定发病率等级中预设发病率级别对应的边界值为发病率阈值。
[0087]
第三确定模块还用于在获取第一数据样本之后，基于第一数据样本和累积患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积死亡率；基于多名患者的终身累积死亡率确定死亡率等级；确定死亡率等级中预设死亡率级别对应的边界值为死亡率阈值。
[0088]
在一个实施例中，预警装置700还包括第四确定模块，用于获取第二数据样本，第二数据样本包括第二预设期间内行x射线相关检查的多名患者的历史病例记录；基于第二数据样本和终身患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积发病率；基于多名患者各自的终身累积发病率确定发病率高风险组和发病率常规组；采用统计学logistic回归分析，以是否属于发病率高风险组为因变量，以患者的生日、性别、照射次数和疾病类型为自变量，确定至少一个第一高风险疾病，以作为预设高风险疾病，生日以年为单位，照射次数是指不同类型的所述x射线检查之间经过有效剂量的修正后的次数之和。
[0089]
第四确定模块还用于在获取第二数据样本之后，基于第二数据样本和终身患癌风险评估模型，确定多名患者各自的终身累积死亡率；基于多名患者各自的终身累积死亡率确定死亡率高风险组和死亡率常规组；采用统计学logistic回归分析，以是否属于死亡率高风险组为因变量，以患者的生日、性别、照射次数和疾病类型为自变量，确定至少一个第二高风险疾病，第一高风险疾病和第二高风险疾病共同作为预设高风险疾病。
[0090]
预设高风险疾病包括先天畸形及染色体异常、泌尿生殖器官疾病、消化系统疾病、
肿瘤、影响健康状况及使用医疗服务的因素、感染症及寄生虫疾病和内分泌营养及代谢疾病中的至少一项。
[0091]
本实施例提供的预警装置，与本技术实施例所提供的预警方法属于同一申请构思，可执行本技术任意实施例所提供的预警方法，具备执行预警方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术实施例提供的预警方法，此处不再加以赘述。
[0092]
电子设备图8是本技术一实施例提供的电子设备的结构框图。如图8所示，电子设备800包括一个或多个处理器810和存储器820。
[0093]
处理器810可以是中央处理单元（cpu）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备800中的其他组件以执行期望的功能。
[0094]
存储器820可以包括一个或多个计算机程序产品，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（ram）和/或高速缓冲存储器（cache）等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器（rom）、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器810可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本技术的各个实施例的预警方法以及/或者其他期望的功能。
[0095]
在一个示例中，电子设备800还可以包括：输入装置830和输出装置840，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。
[0096]
输出装置840可以向外部输出各种信息，包括确定出的预警信息等。输出设备840可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
[0097]
当然，为了简化，图8中仅示出了该电子设备800中与本技术有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备800还可以包括任何其他适当的组件。
[0098]
计算机程序产品和计算机可读存储介质除了上述方法和设备以外，本技术的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本技术各种实施例的预警方法中的步骤。
[0099]
计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0100]
此外，本技术的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本技术各种实施例的预警方法中的步骤。
[0101]
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电
磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0102]
以上结合具体实施例描述了本技术的基本原理，但是，需要指出的是，在本技术中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本技术的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本技术为必须采用上述具体的细节来实现。
[0103]
本技术中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
[0104]
还需要指出的是，在本技术的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本技术的等效方案。
[0105]
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本技术。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本技术的范围。因此，本技术不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
[0106]
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本技术的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。