一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统

本发明涉及用于计算机辅助诊断，尤其涉及一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统。

背景技术：

1、结肠癌的肿瘤标志物主要有癌胚抗原cea、糖类抗原ca199、ca242以及ch24，这些指标和结肠癌存在一定关系，可以作为病变筛查以及预后结果判断的指标之一。如果这些指标有升高，提示患者有可能存在结肠癌病情。但是现有检查普遍基于医学库中的过往数据值进行判断，判断结果的准确度存在问题，这就导致需要最终配合肠镜检查才可以得到确定性结论，部分患者若不接受肠镜检查，就会出现病情耽误的情况。

技术实现思路

1、发明人通过研究发现：结肠癌这种肠道肿瘤是一种容易在前期被忽略的恶性肿瘤，现有的医学技术可以通过肠镜进行检查，但是肠镜的检查需要依靠检查医生的操作水平进行决定，检查水平较低的医生就会出现漏检或者错检的情况。如果可以通过一种筛查系统，在前期进行较为准确的确定，那么就会对后期的肠镜检查提供帮助且降低因为仅仅依靠肠镜检查而带来的错检风险。

2、本发明的目的在于提供一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，通过设置多个筛查中心以及建立血液指标的肠道肿瘤筛查模型，来解决现有技术无法在非肠镜检查下可以较准确确定结肠癌患病可能性的技术问题。

3、据本发明的一个方面，提供一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，包括：检查设备，用于对受检人员进行检测以获取血液检查指标中的一个或多个有关检测数据；

4、多个筛查中心，每个所述筛查中心均数据联通所述检查设备，用于接收所述检查设备的检测数据，根据检测数据基于血液指标的肠道肿瘤筛查模型对检测数据进行分析，生成筛查信息单，所述筛查信息单包括与结肠癌有关的标志物指标的数据信息；

5、放置台，所述放置台设有承载所述检查设备与所述筛查中心的承载面和设置有用于支撑所述承载面的支撑架。

6、在一些实施例中，所述检查设备包括抽血设备、结肠癌指标检测设备、血常规检测设备。

7、在一些实施例中，所述结肠癌指标检测设备检测的结肠癌指标为：糖类抗原724、糖类抗原199、糖类抗原125、癌胚抗原、糖类抗原242中的一个或多个。

8、在一些实施例中，所述血液指标的肠道肿瘤筛查模型的训练过程为：构建受检人群真实患病水平集合，根据真实患病水平集合训练机器学习算法模型，得到血液指标的肠道肿瘤筛查模型。

9、在一些实施例中，在血液指标的肠道肿瘤筛查模型的训练过程中，利用真实受检人员的患病水平集合训练至少两种机器学习算法模型；利用血液检查肿瘤评价指标的预测值来比较至少一种训练的机器学习算法模型，筛选出血液检查肿瘤评价指标值均最高的机器学习算法模型作为最优血液指标的肠道肿瘤筛查模型。

10、在一些实施例中，所述机器学习算法模型为随机森林算法。

11、在一些实施例中，每个所述筛查中心内均设置有接收模块、分析模块、比对模块以及表单生成模块。

12、在一些实施例中，所述接收模块与所述分析模块数据联通，所述分析模块与所述比对模块数据联通，所述比对模块与所述表单生成模块数据联通；

13、其中，所述接收模块用于接收检查设备获取的检测数据，所述分析模块用于对检测数据进行分析，所述比对模块用于将分析后的数据信息进行标准比对，所述表单生成模块用于将筛查数据信息建立表单，生成筛查信息表。

14、在一些实施例中，所述血液检查肿瘤评价指标包括阳性预测值、阴性预测值、灵敏度以及特异度。

15、在一些实施例中，所述检查设备还包括尿液检查仪，所述尿液检查仪用于检查受检人员的尿液并判断体内炎症情况。

16、本发明与现有技术相比，具有如下的优点：本发明通过训练模型后筛选出血液指标的肠道肿瘤筛查模型，并将该模型用于检测数据分析，同时结合筛查中心进行数据筛查。

17、根据上述优点，具备如下有益效果：通过结合真实受检人员的检测数据以及指标数据完成模型建立，可以最大程度上帮助医生在不依靠肠镜的情况下，做出较为准确的结肠癌患病可能性的判断，减少误诊的发生可能性。

技术特征：

1.一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述检查设备包括抽血设备、结肠癌指标检测设备、血常规检测设备。

3.根据权利要求2所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述结肠癌指标检测设备检测的结肠癌指标为：糖类抗原724、糖类抗原199、糖类抗原125、癌胚抗原、糖类抗原242中的一个或多个。

4.根据权利要求1所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述血液指标的肠道肿瘤筛查模型的训练过程为：构建受检人群真实患病水平集合，根据真实患病水平集合训练机器学习算法模型，得到血液指标的肠道肿瘤筛查模型。

5.根据权利要求4所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，在血液指标的肠道肿瘤筛查模型的训练过程中，利用真实受检人员的患病水平集合训练至少一种机器学习算法模型；利用血液检查肿瘤评价指标的预测值来比较至少两种训练的机器学习算法模型，筛选出血液检查肿瘤评价指标值均最高的机器学习算法模型作为最优血液指标的肠道肿瘤筛查模型。

6.根据权利要求5所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述机器学习算法模型为随机森林算法。

7.根据权利要求1所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，每个所述筛查中心内均设置有接收模块、分析模块、比对模块以及表单生成模块。

8.根据权利要求7所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述接收模块与所述分析模块数据联通，所述分析模块与所述比对模块数据联通，所述比对模块与所述表单生成模块数据联通；

9.根据权利要求5所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述血液检查肿瘤评价指标包括阳性预测值、阴性预测值、灵敏度以及特异度。

10.根据权利要求1所述的一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其特征在于，所述检查设备还包括尿液检查仪，所述尿液检查仪用于检查受检人员的尿液并判断体内炎症情况。

技术总结
本发明涉及用于计算机辅助诊断技术领域，尤其涉及一种血液检查指标的结肠癌标志物筛查系统，其包括检查设备，多个筛查中心，每个筛查中心均数据联通所述检查设备，用于接收检查设备的检测数据，根据检测数据基于血液指标的肠道肿瘤筛查模型对检测数据进行分析，生成筛查信息单，筛查信息单包括与结肠癌有关的标志物指标的数据信息；放置台，放置台设有承载检查设备与筛查中心的承载面和设置有用于支承载面的支撑架。本发明通过结合真实受检人员的检测数据以及指标数据完成模型建立，可以最大程度上帮助医生在不依靠肠镜的情况下，做出较为准确的结肠癌患病可能性的判断，减少误诊的发生可能性。

技术研发人员：刘乔,张富琴,巩丽,张伟
受保护的技术使用者：中国人民解放军空军军医大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15