用于篩選肺癌的病人數(shù)據(jù)挖掘制造技術

提供了一種用于肺癌篩選的系統(tǒng)和方法。該系統(tǒng)包括：一個包含對應病人群體的結構化的病人信息（２０６－２）的數(shù)據(jù)庫（２０６）和一個包含關于肺癌信息的領域知識庫（２０６－１）；個體病人記錄（２０４）；和處理器（２０２），用于使用來自于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析病人記錄，以便確定病人是否有肺癌的征兆。該方法包括以下步驟：將病人特定的數(shù)據(jù)輸入到病人記錄中；對病人執(zhí)行至少一次肺癌篩選過程，其中以結構化的格式將由至少一個過程產(chǎn)生的至少一個結果輸入到病人記錄中；以及利用領域知識庫來分析病人記錄以便確定病人是否有肺癌的征兆。（*該技術在2022年保護過期，可自由使用*）

【技術實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術涉及醫(yī)療信息處理系統(tǒng)，更具體而言，涉及一種用于篩選肺癌病人、監(jiān)控病人體內的根瘤(nodule)檢測以及管理展示出肺癌征兆的病人的計算機化的系統(tǒng)和方法。
技術介紹
在美國，對于男性和女性來講，肺癌是第二類最常見的癌癥病因，而且也是癌癥死亡的主要原因。是否能從肺癌中幸存要取決于癌癥的階段。所述階段要通過根瘤(例如，腫塊)的尺寸及位置、圍繞淋巴結出現(xiàn)的癌癥、以及癌癥向遠處的擴散來確定。當肺癌在其初期階段得到治療時，治愈率達到70％或更高。因此，早期檢查對于提高患肺癌病人的存活率來說是至關重要的。傳統(tǒng)上，一直使用X光來檢測顯示肺癌癥狀的病人體內的根瘤。然而，X光可以檢測出的最小根瘤約為1cm，這是增進生長的一種象征，而隨后，展示出這些根瘤的病人的存活率很低。計算機層析成像(CT)掃描能夠檢測出比用常規(guī)X光檢測出的根瘤更小的肺癌根瘤。CT掃描比X光具有更高的分辨率，并且能夠檢測直徑僅為0.5mm的根瘤。盡管CT掃描能夠檢測非常小的根瘤，但是CT篩選是昂貴的。判斷所檢測出的根瘤是否是惡性的，則需要歷經(jīng)幾個月的多次CT檢查才能確認根瘤不會生長。此外，所篩選出的多數(shù)病人在他們肺臟內部都有“垃圾(junk)”，而其在CT掃描中由于其高分辨率的原因可能會顯示成根瘤。然而，由于幾種原因，每個根瘤都不能作活組織切片檢查。首先，與在多次CT掃描的情況一樣，因而活組織切片檢查是昂貴的。最重要的是，活組織切片檢查令病人很焦慮，這是因為它是一種侵入性步驟，并且有與之相關的一定的風險。因此，在保持高質量保健的同時，肺癌篩選的規(guī)程需要在與將要執(zhí)行的測試相關的成本和給病人帶來的負擔之間作出平衡。鑒于上述原因，存在對改善用于篩選肺癌個體、監(jiān)控根瘤檢測以及管理展示出肺癌征兆的病人的系統(tǒng)和方法的需要。
技術實現(xiàn)思路
根據(jù)本專利技術的一個方面，提供了一種肺癌篩選系統(tǒng)，包括一個包含對應病人群體的結構化的病人信息的數(shù)據(jù)庫和一個包含關于肺癌的信息的領域知識庫；個體病人記錄；和處理器，用于使用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來分析病人記錄，以便判斷病人是否有肺癌的征兆。通過對結構化的和非結構化的病人記錄進行數(shù)據(jù)挖掘來用結構化的病人信息填充所述數(shù)據(jù)庫，或者用預期地收集的信息填充所述數(shù)據(jù)庫。在另一個方面，所述處理器還包括診斷模塊，用于確定病人的目前狀態(tài)。所述診斷模塊分析成像研究(study)，例如一次計算機層析成像(CT)掃描，以便檢測根瘤是否存在，并且如果存在，則把該成像研究與病人的先前圖像研究(CT掃描)重合起來以確定根瘤的生長。在本專利技術的另一個方面，所述處理器還包括建模模塊，用于分析數(shù)據(jù)庫中基于群體的結構化的病人信息，以便確定如下病人的趨勢，所述病人具有相似的、個體病人記錄所確定的病人特征。所述建模模塊根據(jù)確定的趨勢來預測病人體內肺癌的進展。在本專利技術的另一個方面，所述處理器還包括病人管理模塊，用于為病人確定篩選規(guī)程。所述病人管理模塊為下一個測試步驟確定一個最佳時間。另外，所述病人管理模塊針對延遲肺癌檢測的風險平衡要加以執(zhí)行的潛在測試的成本，以便為個體病人確定測試之間最大可容許的時間。在本專利技術的又一個方面，一種用于篩選肺癌的方法，該方法包括以下步驟將病人特定的數(shù)據(jù)輸入到病人記錄中；對病人執(zhí)行至少一次肺癌篩選過程，其中以結構化的格式將由至少一個過程產(chǎn)生的至少一個結果輸入到病人記錄中；以及利用領域知識庫來分析病人記錄，以便判斷病人是否有肺癌的征兆。所述方法還包括診斷病人的目前狀態(tài)的步驟。在另一個方面，所述方法還包括以下步驟分析對應病人群體的結構化的病人信息的數(shù)據(jù)庫，以便根據(jù)病人記錄來創(chuàng)建具有相似病人特征的相似病人的模型；以及根據(jù)該模型來確定病人體內肺癌的進展。所述基于群體的結構化的病人信息的數(shù)據(jù)庫是通過根據(jù)領域知識庫挖掘基于群體的病人數(shù)據(jù)來編制的，其中以結構化的和非結構化的格式存儲所述數(shù)據(jù)。在本專利技術的再一個方面，所述方法還包括根據(jù)模型來為病人確定篩選規(guī)程的步驟。所述篩選規(guī)程包括基于模型的用于下一個過程的最佳時間。在本專利技術的另一個方面，將病人特定的數(shù)據(jù)輸入到病人記錄中是通過挖掘病人的歷史數(shù)據(jù)來執(zhí)行的，所述歷史數(shù)據(jù)采用結構化的和非結構化的格式。在又一個方面，所述執(zhí)行步驟包括實施一次成像研究，例如，病人的計算機層析成像(CT)掃描；以及在掃描中檢測存在的根瘤。分析步驟包括將該CT掃描與先前的CT掃描重合起來，以及確定所檢測出的根瘤在幾次掃描期間的生長。根據(jù)本專利技術的另一個方面，一種機器可讀的程序存儲設備，確實地包括一個指令程序，該指令程序可由該機器執(zhí)行以便實施用于篩選肺癌的方法步驟，所述方法步驟包括將病人特定的數(shù)據(jù)輸入到病人記錄中；對病人執(zhí)行至少一次肺癌篩選過程，其中以結構化的格式將由至少一個過程產(chǎn)生的至少一個結果輸入到病人記錄中；以及利用領域知識庫來分析病人記錄，以便判斷病人是否有肺癌的征兆。附圖說明本專利技術的上述及其它方面、特征和優(yōu)勢當結合附圖，從下面結合附圖描述的詳細說明中將變得更加明顯，在附圖中圖1是一個計算機處理系統(tǒng)框圖，根據(jù)本專利技術的一個實施例可以將本專利技術應用于它；圖2舉例說明了根據(jù)本專利技術實施例的示例性的肺癌篩選系統(tǒng)；和圖3舉例說明了根據(jù)本專利技術實施例的用于篩選、監(jiān)控和管理病人的流程圖。具體實施例方式為了輔助對本專利技術的清晰理解，這里提供了一些說明性示例，它們描述了本專利技術的確定方面。但是，應該理解這些說明并不是為了限制本專利技術的范圍，而是為了描述與本專利技術相關的確定概念。還應該理解本專利技術可以用多種形式的硬件、軟件、固件、專用處理器或它們的組合來實現(xiàn)。優(yōu)選地，本專利技術以作為確實包括在程序存儲設備上的程序的加以實現(xiàn)。程序可被上載到包含任意合適的體系結構的機器上并由其執(zhí)行。優(yōu)選地，該機器被實現(xiàn)在擁有下列硬件的計算機平臺上例如一個或多個中央處理單元(CPU)、一個隨機訪問存儲器(RAM)和輸入/輸出(I/O)接口。該計算機平臺還包括操作系統(tǒng)和微指令代碼。這里所描述的多個過程和功能可以是通過操作系統(tǒng)執(zhí)行的微指令代碼的一部分或者程序的一部分(或者是它們的組合)。另外，多種其它外圍設備可以被連接到該計算機平臺，諸如附加數(shù)據(jù)存儲設備和打印設備。應該理解，因為附圖中所描繪的組成系統(tǒng)部件和方法步驟中的一些優(yōu)選地使以軟件實現(xiàn)的，所以系統(tǒng)部件(或過程步驟)之間的實際連接可能會有所不同，取決于編程本專利技術的方式。圖1是計算機處理系統(tǒng)100的框圖，根據(jù)本專利技術的一個實施例，可以將本專利技術應用于它。系統(tǒng)100包括至少一個處理器(下文稱處理器)102，它通過系統(tǒng)總線104和其它部件可操作地相耦合。只讀存儲器(ROM)106，隨機訪問存儲器(RAM)108、I/O接口110、網(wǎng)絡接口112和外部存儲器114都與系統(tǒng)總線104可操作地相耦合。各種外圍設備，例如顯示設備、盤式存儲設備(例如，磁盤或光盤存儲設備)、鍵盤和鼠標，可以通過I/O接口110或網(wǎng)絡接口112與系統(tǒng)總線104可操作地相耦合。計算機系統(tǒng)100可以是獨立系統(tǒng)或通過網(wǎng)絡接口112與網(wǎng)絡相連。網(wǎng)絡接口112可以是硬布線接口。然而，在多種示例性實施例中，網(wǎng)絡接口112可以包括適于向另一設備傳送信息或從另一設備傳出信息的任意設備，諸如通用異步收發(fā)器(UART)、并行數(shù)字接口、軟件接口或已知或后來開發(fā)的軟件和硬件的任意組合。網(wǎng)絡接口可以連接到各種類型的網(wǎng)絡本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
一種肺癌篩選系統(tǒng)，包括：一個包含對應病人群體的結構化的病人信息的數(shù)據(jù)庫，和一個包含關于肺癌的信息的領域知識庫；個體病人記錄；和處理器，用于使用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來分析病人記錄，以便判斷病人是否有肺癌的征兆。

【技術特征摘要】
US 2001-11-2 60/355,5421.一種肺癌篩選系統(tǒng)，包括一個包含對應病人群體的結構化的病人信息的數(shù)據(jù)庫，和一個包含關于肺癌的信息的領域知識庫；個體病人記錄；和處理器，用于使用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來分析病人記錄，以便判斷病人是否有肺癌的征兆。2.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其中通過對結構化的和非結構化的病人記錄進行數(shù)據(jù)挖掘來用結構化的病人信息填充所述數(shù)據(jù)庫。3.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其中用預期地收集的信息填充所述數(shù)據(jù)庫。4.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述處理器還包括診斷模塊，用于確定病人的目前狀態(tài)。5.如權利要求4所述的系統(tǒng)，其中所述診斷模塊分析成像研究，以便檢測根瘤是否存在，并且如果根瘤存在，則把所述成像研究與病人的先前圖像研究重合起來以確定根瘤的生長。6.如權利要求5所述的系統(tǒng)，其中所述成像研究是計算機層析成像(CT)掃描。7.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述處理器還包括建模模塊，用于分析數(shù)據(jù)庫中基于群體的結構化的病人信息，以便確定具有相似的、個體病人記錄所確定的病人特征的病人的趨勢。8.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述個體病人記錄是通過挖掘結構化的和非結構化的病人信息來創(chuàng)建的。9.如權利要求7所述的系統(tǒng)，其中所述建模模塊根據(jù)確定的趨勢來預測病人體內肺癌的進展。10.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述處理器還包括病人管理模塊，用于為病人確定篩選規(guī)程。11.如權利要求10所述的系統(tǒng)，其中所述病人管理模塊為個體病人確定下一個測試過程的時間。12.如權利要求11所述的系統(tǒng)，其中所述下一個測試過程是計算機層析成像(CT)掃描。13.如權利要求8所述的系統(tǒng)，其中所述病人管理模塊為個體病人確定下一個要執(zhí)行的測試過程，并且為個體病人確定該測試過程的時間。14.如權利要求11所述的系統(tǒng)，其中所述病人管理模塊針對延遲肺癌檢測的風險平衡將要執(zhí)行的潛在測試的成本，以便為個體病人確定測試之間的最大可容許的時間。15.一種用于篩選肺癌的方法，該方法包括以下步驟將病人特定的數(shù)據(jù)輸入到病人記錄中；對病人執(zhí)行至少一次肺癌篩選過程，其中以結構化的格式將由至少一個過程...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：RB勞，S桑迪亞，
申請(專利權)人：西門子共同研究公司，美國西門子醫(yī)療解決公司，
類型：發(fā)明
國別省市：US[美國]