一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法
1.本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法。
背景技術：
2.乳腺癌是全球女性發病率最高的惡性腫瘤，隨著診斷技術及手段的不斷提高，乳腺癌患者接受系統后生存期明顯延長。乳腺癌患者需要長時間的隨訪以便及早監測到局部復發和遠處轉移。此外，激素敏感性乳腺癌患者還需要給予5～10年的內分泌，針對其副作用的全程管理也需要隨訪，進而提高患者的生活質量，減輕患者疾病負擔。因此，乳腺腫瘤患者的隨訪非常重要，隨訪檢查的項目有很多，比如說血常規、肝腎功能、乳腺、婦科超聲、乳腺x線、胸部ct、乳腺mri、骨密度等等。
3.但是，在醫生拿到乳腺腫瘤患者的隨訪的眾多的數據中，需要一一的閱讀，然后才能初步了解乳腺腫瘤患者的情況，對于醫生來說，面對隨訪的眾多數據中并沒有一個根據不同乳腺腫瘤患者而呈現出隨訪數據中不同的重要的檢測項目數據，這樣的話，會使的醫生面對隨訪的眾多數據，注意力不能集中在重要的檢測項目數據上，分析起來效率并不高。
技術實現要素：
4.(一)要解決的技術問題
5.鑒于現有技術的上述缺點、不足，本發明提供一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，其解決了現有技術中不能為醫生展示隨訪數據中重要的檢測項目數據，使得醫生面對隨訪的眾多數據，注意力不能集中在重要的檢測項目數據上，分析起來效率并不高的技術問題。
6.(二)技術方案
7.為了達到上述目的，本發明采用的主要技術方案包括：
8.本發明實施例提供一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，包括：
9.s1、獲取乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據；
10.s2、根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和/或乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，預測與所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的第一癥狀情況；
11.s3、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第一癥狀情況對應的第一檢測項目數據；
12.s4、確定與所述第一癥狀情況對應的第二癥狀情況；
13.所述第二癥狀情況與所述第一癥狀情況不同；
14.s5、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第二癥狀情況相關的第二檢測項目數據；
15.s6、根據所述第二檢測項目數據和所述第一檢測項目數據，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目的數據，并將所述重點檢測項目的數據展示。
16.優選地，所述s2具體包括：
17.按照公式(1)確定本次隨訪數據中每一檢測項目數據的異常度值；
18.所述公式(1)為：
[0019][0020]
其中，ai為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的異常度值；
[0021]ai
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值；
[0022]bi
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據所對應的理論上的健康狀態下的數值；
[0023]
按照異常度值從大到小，將所述本次隨訪數據中所有的檢測項目數據進行排序；
[0024]
根據排序靠前的3項檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況。
[0025]
優選地，所述根據排序靠前的3項檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況，具體包括：
[0026]
在排序靠前的3項檢測項目數據中，分別確定排序靠前的第一位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、排序靠前的第二位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、排序靠前的第三位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況；
[0027]
其中，若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況相同，則將相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；
[0028]
若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有2個癥狀情況相同，則將2個相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；
[0029]
若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有3個癥狀情況分別不同，則將排序靠前的第一位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0030]
優選地，所述s2具體包括：
[0031]
根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，采用公式(2)確定本次隨訪數據中的每一檢測項目數值和上次隨訪數據相比檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據；
[0032]
所述公式(2)為：
[0033][0034]bi
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的變化幅度；
[0035]
為上次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值；
[0036]ai
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值；
[0037]
根據本次隨訪數據中的每一檢測項目數據和上次隨訪數據中相同的檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況；
[0038]
在本次隨訪數據中的每一檢測項目數據和上次隨訪數據中相同的檢測項目數據
變化幅度最大的前3個檢測項目數據中，分別確定變化幅度最大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、變化幅度第二大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、變化幅度第三的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況；
[0039]
其中，變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況相同，則將相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；
[0040]
若在變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有2個癥狀情況相同，則將2個相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；
[0041]
若在變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有3個癥狀情況分別不同，則將變化幅度最大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0042]
優選地，
[0043]
在所述s3中與所述第一癥狀情況相關的第一檢測項目為與所述第一癥狀情況具有相關性的檢測項目；或，與所述第一癥狀情況相關的第一檢測項目為預先指定的與所述第一癥狀情況對應的檢測項目。
[0044]
優選地，
[0045]
所述第二癥狀情況為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的一種；
[0046]
其中，k大于等于1000；
[0047]
其中，若第一癥狀情況與統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的一種相同，則第二癥狀情況為統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的另一種癥狀情況；
[0048]
若第一癥狀情況與統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況均相同，則第二癥狀情況為統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中概率最大的一種癥狀情況。
[0049]
優選地，
[0050]
在所述s5中，所述第二檢測項目數據為與為與所述第二癥狀情況具有相關性的檢測項目。
[0051]
優選地，所述s6具體包括：
[0052]
s61、基于第一檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值，采用公式(3)獲取第一數值q1；
[0053]
所述公式(3)為：
[0054]
q1＝w1(x1+x2+...xm)；
[0055]
其中，xm為所述第一檢測項目數據中第m個檢測項目數據的異常度值；
[0056]
w1為預先設定的第一權重值；
[0057]
s62、基于第二檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值，采用公式(4)獲取第二數據值q2；
[0058]
所述公式(4)為：
[0059]
q2＝w2(y1+y2+...yn)；
[0060]
其中，yn為所述第二檢測項目數據中第n個檢測項目數據的異常度值；
[0061]
w2為預先設定的第二權重值；
[0062]
s63、判斷所述第一數值q1和第二數值q2的大小，得到判斷結果；
[0063]
s64、基于所述判斷結果，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。
[0064]
優選地，
[0065]
所述預先設定的第一權重值w1，為預先采用公式(5)得到的；
[0066]
所述公式(5)為：
[0067][0068]
其中，p1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的第一癥狀情況的概率；
[0069]
ta為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始患病到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間；
[0070]
t1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始出現第一癥狀情況的時間到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間；
[0071]
s1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者出現第一癥狀情況后死亡的概率；
[0072]
所述預先設定的第二權重值w2，為預先采用公式(6)得到的；
[0073]
所述公式(6)為：
[0074][0075]
其中，p2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的第二癥狀情況的概率；
[0076]
t2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始出現第二癥狀情況的時間到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間；
[0077]
s2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者出現第二癥狀情況后死亡的概率。
[0078]
優選地，所述s64具體包括：
[0079]
若所述判斷結果為第一數值q1的數值大于第二數值q2的數值，則將所述第一檢測項目數據作為本次隨訪數據中的重點檢測項目數據；
[0080]
若所述判斷結果為第一數值q1的數值小于等于第二數值q2的數值，則將所述第一檢測項目數據和所述第二檢測項目數據作為本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。
[0081]
(三)有益效果
[0082]
本發明的有益效果是：本發明的一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，由于采用根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和/或乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，預測與所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的第一癥狀情況，并進一步確定與所述第一癥狀情況對應的第一檢測項目數據；以及在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所
述第二癥狀情況相關的第二檢測項目數據，根據所述第二檢測項目數據和所述第一檢測項目數據，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目的數據，并將所述重點檢測項目的數據展示。相對于現有技術而言，其可以為醫生展示隨訪數據中重要的檢測項目數據，使得醫生面對隨訪的眾多數據，注意力集中在重要的檢測項目數據上，讓醫生分析起來效率提高。
附圖說明
[0083]
圖1為本發明的一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法流程圖；
[0084]
圖2為在本發明實施例的一種實施方式中所述s2的具體流程圖；
[0085]
圖3為為在本發明實施例的另一種實施方式中所述s2的具體流程圖。
具體實施方式
[0086]
為了更好的解釋本發明，以便于理解，下面結合附圖，通過具體實施方式，對本發明作詳細描述。
[0087]
為了更好的理解上述技術方案，下面將參照附圖更詳細地描述本發明的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本發明的示例性實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現本發明而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更清楚、透徹地理解本發明，并且能夠將本發明的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。
[0088]
參見圖1，本實施例提供一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，包括：
[0089]
s1、獲取乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據。
[0090]
s2、根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和/或乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，預測與所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的第一癥狀情況。
[0091]
實際上，乳腺腫瘤患者不僅存在手術側胸壁復發的危險，而且對側乳腺癌的發生率也比健康婦女高很多。大部分胸壁和乳房腫塊可以自己體檢檢查出來，但仍然需要醫生的檢查和儀器的診斷。隨訪過程也是復發檢測過程，直接關系到乳腺腫瘤患者的健康。
[0092]
參見圖2，在本實施例的一種實施方式中，所述s2具體包括：
[0093]
按照公式(1)確定本次隨訪數據中每一檢測項目數據的異常度值。
[0094]
所述公式(1)為：
[0095][0096]
其中，ai為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的異常度值。
[0097]ai
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值。
[0098]bi
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據所對應的理論上的健康狀態下的數值。
[0099]
按照異常度值從大到小，將所述本次隨訪數據中所有的檢測項目數據進行排序。
[0100]
根據排序靠前的3項檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況。
[0101]
其中，所述根據排序靠前的3項檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況，具體包括：
[0102]
在排序靠前的3項檢測項目數據中，分別確定排序靠前的第一位的檢測項目數據
所對應的相關性最大的癥狀情況、排序靠前的第二位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、排序靠前的第三位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況。
[0103]
其中，若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況相同，則將相同的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0104]
若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有2個癥狀情況相同，則將2個相同的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0105]
若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有3個癥狀情況分別不同，則將排序靠前的第一位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0106]
參見圖3，在本實施例的另一種實施方式中，所述s2具體包括：
[0107]
根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，采用公式(2)確定本次隨訪數據中的每一檢測項目數值和上次隨訪數據相比檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據。
[0108]
所述公式(2)為：
[0109][0110]bi
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的變化幅度。
[0111]
為上次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值。
[0112]ai
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值。
[0113]
本實施例中，上次隨訪數據中第i個檢測項目與本次隨訪數據中第i個檢測項目相同。
[0114]
根據本次隨訪數據中的每一檢測項目數據和上次隨訪數據中相同的檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況。
[0115]
在本次隨訪數據中的每一檢測項目數據和上次隨訪數據中相同的檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據中，分別確定變化幅度最大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、變化幅度第二大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、變化幅度第三的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況。
[0116]
其中，變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況相同，則將相同的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0117]
若在變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有2個癥狀情況相同，則將2個相同的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0118]
若在變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有3個癥狀情況分別不同，則將變化幅度最大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況作為第一癥狀情況。
[0119]
s3、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第一癥狀情況對應的第一檢測項目數據。
[0120]
具體的，在所述s3中與所述第一癥狀情況相關的第一檢測項目為與所述第一癥狀
情況具有相關性的檢測項目；或，與所述第一癥狀情況相關的第一檢測項目為預先指定的與所述第一癥狀情況對應的檢測項目。
[0121]
s4、確定與所述第一癥狀情況對應的第二癥狀情況。
[0122]
所述第二癥狀情況與所述第一癥狀情況不同。
[0123]
在本實施例的實際應用中，所述第二癥狀情況為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的一種。
[0124]
其中，k大于等于1000。
[0125]
其中，若第一癥狀情況與統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的一種相同，則第二癥狀情況為統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的另一種癥狀情況。
[0126]
若第一癥狀情況與統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況均相同，則第二癥狀情況為統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中概率最大的一種癥狀情況。
[0127]
s5、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第二癥狀情況相關的第二檢測項目數據。
[0128]
其中，在所述s5中，所述第二檢測項目數據為與為與所述第二癥狀情況具有相關性的檢測項目數據。
[0129]
s6、根據所述第二檢測項目數據和所述第一檢測項目數據，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目的數據，并將所述重點檢測項目的數據展示。
[0130]
在本實施例的具體實施方式中，所述s6具體包括：
[0131]
s61、基于第一檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值，采用公式(3)獲取第一數值q1。
[0132]
在本實施例中第一檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值可會預先得到的。
[0133]
所述公式(3)為：
[0134]
q1＝w1(x1+x2+...xm)。
[0135]
其中，xm為所述第一檢測項目數據中第m個檢測項目數據的異常度值。
[0136]
w1為預先設定的第一權重值。
[0137]
其中，所述預先設定的第一權重值w1，為預先采用公式(5)得到的。
[0138]
所述公式(5)為：
[0139][0140]
其中，p1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的第一癥狀情況的概率。
[0141]
ta為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始患
病到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間。
[0142]
t1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始出現第一癥狀情況的時間到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間。
[0143]
s1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者出現第一癥狀情況后死亡的概率。
[0144]
s62、基于第二檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值，采用公式(4)獲取第二數據值q2。
[0145]
在本實施例中第二檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值可會預先得到的。
[0146]
所述公式(4)為：
[0147]
q2＝w2(y1+y2+...yn)；
[0148]
其中，yn為所述第二檢測項目數據中第n個檢測項目數據的異常度值。
[0149]
w2為預先設定的第二權重值。
[0150]
其中，所述預先設定的第二權重值w2，為預先采用公式(6)得到的。
[0151]
所述公式(6)為：
[0152][0153]
其中，p2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的第二癥狀情況的概率。
[0154]
t2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始出現第二癥狀情況的時間到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間。
[0155]
s2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者出現第二癥狀情況后死亡的概率。
[0156]
s63、判斷所述第一數值q1和第二數值q2的大小，得到判斷結果。
[0157]
s64、基于所述判斷結果，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。
[0158]
在本實施例的實際應用中，所述s64具體包括：
[0159]
若所述判斷結果為第一數值q1的數值大于第二數值q2的數值，則將所述第一檢測項目數據作為本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。
[0160]
若所述判斷結果為第一數值q1的數值小于等于第二數值q2的數值，則將所述第一檢測項目數據和所述第二檢測項目數據作為本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。
[0161]
本本實施例中的一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，由于采用根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和/或乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，預測與所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的第一癥狀情況，并進一步確定與所述第一癥狀情況對應的第一檢測項目數據；以及在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第二癥狀情況相關的第二檢測項目數據，根據所述第二檢測項目數據和所述第一檢測項目數據，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目的數據，并將所述重點檢測項目的數據展示。相對于現有技術而言，其可以為醫生展示隨訪數據中重要的檢測項目數據，使得醫生面對隨訪的眾多數據，注意力集中在重要的檢測項目數據上，讓醫生分析起來效率提高。
[0162]
本領域內的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統或計算機程序產品。因此，本發明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例，或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。
[0163]
本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。
[0164]
應當注意的是，在權利要求中，不應將位于括號之間的任何附圖標記理解成對權利要求的限制。詞語“包含”不排除存在未列在權利要求中的部件或步驟。位于部件之前的詞語“一”或“一個”不排除存在多個這樣的部件。本發明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于適當編程的計算機來實現。在列舉了若干裝置的權利要求中，這些裝置中的若干個可以是通過同一個硬件來具體體現。詞語第一、第二、第三等的使用，僅是為了表述方便，而不表示任何順序。可將這些詞語理解為部件名稱的一部分。
[0165]
此外，需要說明的是，在本說明書的描述中，術語“一個實施例”、“一些實施例”、“實施例”、“示例”、“具體示例”或“一些示例”等的描述，是指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結合和組合。
[0166]
盡管已描述了本發明的優選實施例，但本領域的技術人員在得知了基本創造性概念后，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，權利要求應該解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。
[0167]
顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種修改和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發明也應該包含這些修改和變型在內。
技術特征：
1.一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，其特征在于，包括：s1、獲取乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據；s2、根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和/或乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，預測與所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的第一癥狀情況；s3、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第一癥狀情況對應的第一檢測項目數據；s4、確定與所述第一癥狀情況對應的第二癥狀情況；所述第二癥狀情況與所述第一癥狀情況不同；s5、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與所述第二癥狀情況相關的第二檢測項目數據；s6、根據所述第二檢測項目數據和所述第一檢測項目數據，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目的數據，并將所述重點檢測項目的數據展示。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2具體包括：按照公式(1)確定本次隨訪數據中每一檢測項目數據的異常度值；所述公式(1)為：其中，a
i
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的異常度值；a
i
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值；b
i
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據所對應的理論上的健康狀態下的數值；按照異常度值從大到小，將所述本次隨訪數據中所有的檢測項目數據進行排序；根據排序靠前的3項檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據排序靠前的3項檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況，具體包括：在排序靠前的3項檢測項目數據中，分別確定排序靠前的第一位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、排序靠前的第二位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、排序靠前的第三位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況；其中，若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況相同，則將相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有2個癥狀情況相同，則將2個相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；若在排序靠前的3項檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有3個癥狀情況分別不同，則將排序靠前的第一位的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況作為第一癥狀情況。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2具體包括：根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，采用公式(2)確定本次隨訪數據中的每一檢測項目數值和上次隨訪數據相比檢測項目數據變化幅度最大的
前3個檢測項目數據；所述公式(2)為：b
i
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的變化幅度；為上次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值；a
i
為本次隨訪數據中第i個檢測項目數據的實際值；根據本次隨訪數據中的每一檢測項目數據和上次隨訪數據中相同的檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據，確定所述本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的癥狀為第一癥狀情況；在本次隨訪數據中的每一檢測項目數據和上次隨訪數據中相同的檢測項目數據變化幅度最大的前3個檢測項目數據中，分別確定變化幅度最大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、變化幅度第二大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況、變化幅度第三的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況；其中，變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況相同，則將相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；若在變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有2個癥狀情況相同，則將2個相同的癥狀情況作為第一癥狀情況；若在變化幅度最大的前3個檢測項目數據分別所對應的相關性最大的癥狀情況中有3個癥狀情況分別不同，則將變化幅度最大的檢測項目數據所對應的相關性最大的癥狀情況作為第一癥狀情況。5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，在所述s3中與所述第一癥狀情況相關的第一檢測項目為與所述第一癥狀情況具有相關性的檢測項目；或，與所述第一癥狀情況相關的第一檢測項目為預先指定的與所述第一癥狀情況對應的檢測項目。6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二癥狀情況為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的一種；其中，k大于等于1000；其中，若第一癥狀情況與統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的一種相同，則第二癥狀情況為統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中的另一種癥狀情況；若第一癥狀情況與統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況均相同，則第二癥狀情況為統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的概率前兩種癥狀情況中概率最大的一種癥狀情況。7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，
在所述s5中，所述第二檢測項目數據為與為與所述第二癥狀情況具有相關性的檢測項目。8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述s6具體包括：s61、基于第一檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值，采用公式(3)獲取第一數值q1；所述公式(3)為：q1＝w1(x1+x2+
…
x
m
)；其中，x
m
為所述第一檢測項目數據中第m個檢測項目數據的異常度值；w1為預先設定的第一權重值；s62、基于第二檢測項目數據中每一檢測項目數據的異常度值，采用公式(4)獲取第二數據值q2；所述公式(4)為：q2＝w2(y1+y2+...y
n
)；其中，y
n
為所述第二檢測項目數據中第n個檢測項目數據的異常度值；w2為預先設定的第二權重值；s63、判斷所述第一數值q1和第二數值q2的大小，得到判斷結果；s64、基于所述判斷結果，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述預先設定的第一權重值w1，為預先采用公式(5)得到的；所述公式(5)為：其中，p1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的第一癥狀情況的概率；t
a
為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始患病到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間；t1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始出現第一癥狀情況的時間到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間；s1為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者出現第一癥狀情況后死亡的概率；所述預先設定的第二權重值w2，為預先采用公式(6)得到的；所述公式(6)為：其中，p2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的具有與本次隨訪數據相同的數據的乳腺腫瘤患者所可能出現的第二癥狀情況的概率；t2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者從開始出現第二癥狀情況的時間到因乳腺腫瘤死亡或者痊愈的平均時間；
s2為預先在k個乳腺腫瘤患者的隨訪數據中所統計出來的乳腺腫瘤患者出現第二癥狀情況后死亡的概率。10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述s64具體包括：若所述判斷結果為第一數值q1的數值大于第二數值q2的數值，則將所述第一檢測項目數據作為本次隨訪數據中的重點檢測項目數據；若所述判斷結果為第一數值q1的數值小于等于第二數值q2的數值，則將所述第一檢測項目數據和所述第二檢測項目數據作為本次隨訪數據中的重點檢測項目數據。
技術總結
本發明涉及一種乳腺腫瘤患者隨訪數據的快捷式處理方法，包括：S1、獲取乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據；S2、根據乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據和/或乳腺腫瘤患者上次隨訪數據，預測與本次隨訪數據所對應的乳腺腫瘤患者可能出現的第一癥狀情況；S3、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與第一癥狀情況對應的第一檢測項目數據；S4、確定與所述第一癥狀情況對應的第二癥狀情況；第二癥狀情況與第一癥狀情況不同；S5、在乳腺腫瘤患者的本次隨訪數據中，確定與第二癥狀情況相關的第二檢測項目數據；S6、根據所述第二檢測項目數據和所述第一檢測項目數據，確定本次隨訪數據中的重點檢測項目的數據，并將所述重點檢測項目的數據展示。并將所述重點檢測項目的數據展示。并將所述重點檢測項目的數據展示。
