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申请/专利权人：锦恒科技(大连)有限公司

摘要：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种肿瘤标志物数据智能处理系统，该系统通过多个模块之间的相互配合，可以实现以下步骤：获取每个目标历史患者对应的临床信息，对所有疾病类别的目标历史患者进行社区划分；确定每种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性；确定肿瘤类别对应的标志物检测数量，确定每标志物检测数量种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性和检测灵敏度；确定每标志物检测数量种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测优越性；根据所有检测优越性，对每种肿瘤类别进行肿瘤标志物推荐。本发明通过对临床信息进行数据处理，实现了对不同肿瘤类别的肿瘤标志物推荐，提高了对不同的肿瘤类别进行肿瘤标志物推荐的合理性。

主权项：1.一种肿瘤标志物数据智能处理系统，其特征在于，所述系统包括：获取划分模块，用于获取每个目标历史患者对应的临床信息，根据临床信息，对所有疾病类别的目标历史患者进行社区划分，得到目标社区，其中，疾病类别包括不同的肿瘤类别；特异性确定模块，用于根据每种肿瘤类别所属目标社区中的目标历史患者对应的临床信息，确定每种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性；多特征确定模块，用于根据所有种类肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性，确定每种肿瘤类别对应的标志物检测数量，并根据每种肿瘤类别对应的标志物检测数量和每种肿瘤类别所属目标社区中的目标历史患者对应的临床信息，确定每标志物检测数量种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性和检测灵敏度；优越性确定模块，用于根据每标志物检测数量种肿瘤标志物之间的使用成本指标、每标志物检测数量种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性和检测灵敏度，确定每标志物检测数量种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测优越性；标志物推荐模块，用于根据所有检测优越性，对每种肿瘤类别进行肿瘤标志物推荐；所述根据每种肿瘤类别所属目标社区中的目标历史患者对应的临床信息，确定每种肿瘤标志物对每种肿瘤类别的检测特异性，包括：将任意一个肿瘤标志物确定为标记标志物，将标记标志物平均检测浓度异常的肿瘤类别，确定为参考肿瘤类别，并将任意一种参考肿瘤类别确定为标记肿瘤类别；根据所有目标历史患者对应的临床信息，从所有目标历史患者中筛选出进行过标记标志物浓度检测的每个目标历史患者，作为参考患者，得到参考患者集合；根据所述参考患者集合中所有参考患者的标记标志物检测结果，将所述参考患者集合中的参考患者划分为真阳性患者、假阳性患者、真阴性患者和假阴性患者；根据所述参考患者集合中真阳性患者的数量、假阳性患者的数量、真阴性患者的数量和假阴性患者的数量，确定所述标记标志物对应的肿瘤区分能力指标；将每种参考肿瘤类别下所有目标历史患者对应的临床信息中记录的所有标记标志物浓度的均值，确定为所述标记标志物对每种参考肿瘤类别的标志物平均浓度；根据所述标记标志物对所述标记肿瘤类别所属目标社区中所有种类参考肿瘤类别下的标记标志物平均浓度，确定所述标记标志物对所述标记肿瘤类别的肿瘤识别能力指标；根据所述标记标志物对应的肿瘤区分能力指标，以及所述标记标志物对所述标记肿瘤类别的肿瘤识别能力指标，确定所述标记标志物对所述标记肿瘤类别的检测特异性，其中，肿瘤区分能力指标和肿瘤识别能力指标均与检测特异性呈正相关关系；标记标志物对标记肿瘤类别的检测特异性对应的公式为： ； ； ；其中，S是标记标志物对标记肿瘤类别的检测特异性；是归一化函数；PN是标记标志物对应的肿瘤区分能力指标；PT是标记标志物对标记肿瘤类别的肿瘤识别能力指标；TP是参考患者集合中真阳性患者的数量；FP是参考患者集合中假阳性患者的数量；TN是参考患者集合中真阴性患者的数量；FN是参考患者集合中假阴性患者的数量；n是标记肿瘤类别所属目标社区中除了标记肿瘤类别之外所有种类参考肿瘤类别的总数；i是标记肿瘤类别所属目标社区中除了标记肿瘤类别之外的参考肿瘤类别的序号；为取绝对值函数；D是标记标志物对标记肿瘤类别的标志物平均浓度；是标记标志物对标记肿瘤类别所属目标社区中除了标记肿瘤类别之外，第i种参考肿瘤类别的标志物平均浓度；是表征健康人体标记标志物浓度范围内的最大值。

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