本技术公开了基于大数据的乳腺患者的风险评估方法,包括采集乳腺患者的病理图像和相关数据,对所述用户交互数据和所述应答数据进行预处理;相关数据包括身体数据和历史数据;对所述病理图像进行时变特征提取获得变化特征,对所述变化特征进行分类分期获得分期数据;对所述相关数据进行影响分析获得变系数,根据所述分期数据和所述变系数构建乳腺患者风险评估模型;优化所述乳腺患者风险评估模型,将待评估数据输入优化后的所乳腺患者风险评估模型,输出评估结果。该方法不仅可以提高基于大数据的乳腺患者的风险评估的精度,同时具有较好的可解释性,可以直接应用于乳腺患者风险评估系统中。
背景技术
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,其发病率和死亡率在全球范围内均居高不下。随着医疗技术的不断进步,乳腺疾病的早期筛查和诊断已成为降低乳腺癌死亡率的关键。然而,传统的乳腺疾病风险评估方法主要依赖于医生的临床经验和患者的自述症状,这种方法存在主观性强、准确性不足的问题。
近年来,随着大数据技术的快速发展,医疗领域开始尝试利用大数据进行疾病风险评估。大数据具有数据量大、类型多样、处理速度快等特点,能够全面、客观地反映患者的健康状况。在乳腺疾病领域,通过采集患者的病理图像、身体数据、历史数据等多维度信息,可以构建出更加准确、全面的风险评估模型。
然而,现有的基于大数据的乳腺患者风险评估方法仍存在一些不足。例如,对病理图像的处理往往停留在简单的特征提取层面,未能深入挖掘图像中的时变特征;对相关数据的处理也缺乏系统性的影响分析,导致风险评估模型的构建不够精准。此外,现有的风险评估模型在优化方面也存在一定的局限性,难以适应不同患者的个性化需求。
针对上述问题,本发明提出了一种基于大数据的乳腺患者风险评估方法,该方法通过采集乳腺患者的病理图像及相关数据,对图像进行时变特征提取和分类分期处理,对相关数据进行影响分析并获得变系数,进而构建出更加精准、全面的风险评估模型。同时,该方法还通过优化风险评估模型,提高了模型的准确性和适用性,为医生提供了更加可靠的决策支持。
实现思路