一种评价胃肠癌风险的方法和系统技术方案

一种评估胃肠癌风险的方法。该方法包括通过对某目标个体采集血液获得的多个当前血液检测结果组合形成一个特征集，提供根据对多个样本个体各自的多次历史血液检测结果分析生成的至少一种分类器；处理器通过使用至少一种分类器对特征集进行分类后评估目标个体的胃肠癌风险。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种评价胃肠癌风险的系统
和
技术介绍
本专利技术的一些实施例与癌症诊断相关，具体地但不限于是与癌症风险评估的方法和系统相关。结肠直肠癌诊断方法包括基于免疫便隐血反应的诊断、结肠镜检查术诊断等类似方法。然而，基于免疫便隐血反应的诊断不能最终确诊，并且其大部分阳性结果患者为假阳性。此外，基于免疫便隐血反应的诊断或结肠镜检查术诊断在早期结肠直肠癌中的检测灵敏度和检测专属性都较低。便隐血检测的诊断尤其对于早期右侧结肠的癌变经常会发生漏诊。CT(计算机断层摄影)、MRI(磁共振成像)、PET(正电子发射计算机成像)及其他成像诊断法并不适合结肠直肠癌的诊断。另一方面，通过结肠镜检查进行的结肠直肠活组织检查可以明确诊断。但此方法为有创性检查，且在窗口期结肠镜检查不具可操作性。此外，诸如结肠镜检查的有创性诊断方法会对个体造成伴发疼痛的负担，并且在检查时会有出血风险等问题。在过去数年间，已经形成了一些新的结肠直肠癌诊断方法。例如，美国公开号2010/0009401专利描述了一种评估结肠直肠癌的方法。此方法通过对待评估受试者的血液氨基酸浓度值检测形成氨基酸浓度数据，此受试者已检测氨基酸浓度数据中包括Arg,Cys,Om,Trp,Glu,ABA,Val,Phe,Leu,GIn,Ile和His，基于其中至少一种氨基酸浓度值来评价受试者的结肠直肠癌状态。
技术实现思路
根据本专利技术的一些实施例，提供了一种评估胃肠癌风险的计算机化方法。此方法包括：生成根据对某目标个体采集血液获得的多个当前血液检测结果组成的特征集，提供根据对多个样本个体各自的多次历史血液检测结果分析形成的至少一种分类器；通过使用至少一种分类器对特征集进行分类后评估目标个体的胃肠癌风险。每一个历史和当前血液检测结果至少包括下述一种血液检测：红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、血细胞比容(HCT)以及平均红细胞血红蛋白含量(MCH)红细胞平均血红蛋白浓度(MCHC)中的至少一种血液检测。任选地，从全血球计数(CBC)检测中提取获得此血液检测结果。任选地，此特征集包括目标个体的年龄；其中至少一种分类器是根据对每一个样本个体的年龄进行分析而形成。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括红细胞分布宽度(RDW)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括血小板压积(PCT)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括平均细胞体积(MCV)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果至少包括下述血液检测的一种：白血球计数-WBC(CBC)、血小板平均体积(MPV)、平均细胞、血小板数(CBC)、嗜酸粒细胞计数、中性粒细胞百分比、单核细胞百分比、嗜酸粒细胞百分比、嗜碱粒细胞百分比、中性粒细胞计数和单核细胞计数。任选地，至少一种分类器包括下述一组中的一个：加权线性回归分类器、K最近邻法(KNN)分类器和随机森林分类器。任选地，特征集包括至少一种目标个体的人口统计学特征和至少一种根据每一个样本个体的至少一个人口统计学特征分析形成的分类器。任选地，本方法进一步包括基于至少一个人口统计学特征从多个分类器中选取至少一种分类器，这些分类器均是根据至少具有一种不同人口统计学特征样本个体的各自历史血液检测结果而生成。任选地，多个血液检测结果包括下述多项血液检测的至少一种结果：生化血液检测结果可以包括白蛋白、钙、氯化物、胆固醇、肌酸酐、高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、钾、钠、甘油三酯、尿素和/或尿酸等任意血液检测结果。根据本专利技术的一些实施例，提供了一种胃肠癌评估系统。此系统包括一个处理器；一个存储单元，其中保存有根据每一个样本个体的多次历史血液检测结果分析而成的至少一种分类器；一个输入单元，其可以接收根据目标个体血液获取的多个当前血液检测结果；一个胃肠癌评估模块，其可以通过处理器采用至少一种分类器对由多个当前血液检测结果获得的特征集分类处理后评估目标个体的胃肠癌风险。多个历史和当前血液检测结果包括下述多个血液检测中的至少一种：红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、血细胞比容(HCT)以及平均红细胞血红蛋白含量(MCH)红细胞平均血红蛋白浓度(MCHC)中的至少一种。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括红细胞分布宽度(RDW)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括血小板压积(PCT)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括平均细胞体积(MCV)结果。根据本专利技术的一些实施例，提供了一种形成结肠直肠癌风险评估分类器的方法。此方法包括提供多个样本个体各自的多个历史血液检测结果；根据每个样本个体各自的多个历史血液检测结果形成单个特征集、形成拥有多个此类特征集的数据集；根据对数据集的分析生成至少一种分类器；以及至少一种分类器的输出。任选地，此形成方法包括对来自多个历史血液检测结果的每一个历史血液检测结果计算和添加至少一种操纵版本，从而形成各自特征组成特征集。任选地，此形成方法包括根据多个历史血液检测结果各自的日期对每个特征集进行加权。任选地，此形成方法包括对多个特征集进行筛选以去除不符合标准偏差最大阈值的离群值。任选地，根据多个历史血液检测结果的日期对多个特征集进行加权。任选地，多个血液检测结果包括下述血液检测的至少一种：红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、血细胞比容(HCT)以及平均红细胞血红蛋白含量(MCH)或红细胞平均血红蛋白浓度(MCHC)中的至少一种。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括红细胞分布宽度(RDW)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括血小板压积(PCT)结果。任选地，每一个历史和当前的血液检测结果包括平均细胞体积(MCV)结果。更多可选地，此方法进一步包括将每个样本个体的至少一种人口统计学参数添加入各自的特征集中。更多可选地，至少一种人口统计学参数为由性别、年龄、居住地、人种和社会-经济属性构成的组中的一个。更多可选地，此形成方法包括对至少一种人口统计学参数计算和添加至少一种操纵版本，从而形成各自特征组成特征集。除非另有定义，本文所用的所有技术和/或科学术语具有本专利技术涉及领域普通技术人员通常理解的相同含义。虽然在实践或本专利技术实施例的测试中可以使用本文描述的方法和类似或等同的材料，但下文仍对示例性方法和/或材料进行说明。在冲突的情况下，以本专利中的说明书及定义为准。此外，材料、方法和实施例仅是说明性的，而不是要进行必要的限制。本专利技术实施例方法和/或系统的实现可涉及由手动、自动或它们的组合来执行或完成选择的任务。另外，根据本专利技术方法和/或系统实施例的实际仪器设备，若干所选择的任务可以由硬件、软件、固件或使用操作系统对它们的组合来实现。例如，用于执行本专利技术实施例所选择任务的硬件可以是芯片或电路。至于软件，本专利技术实施例所选择的任务可以通过使用任何适当操作系统计算机执行的多个软件指令而实现。在一个示例性的本专利技术实施例中，一个或多个根据本文描述示例性方法和/或系统实施例描述的任务由一个数据处理器(如执行多个指令的计算平台)执行。任选地，数据处理器包括用于存储指令和/或数据的易失性存储器和/或例如磁性硬盘和/或可移动介质的非易失性存储器。任选地，也可使用网络连接。任选地，也可使用显示器和/或如键盘或鼠标的用户输入设备。附本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种评估胃肠癌风险计算机化方法，包括：生成一组特征集，所述特征集包括从目标个体采集的血液获得的多个当前血液检测结果；提供至少一种分类器，所述分类器根据对多个样本个体的每个个体相应的多个历史血液检测结果的分析生成；和使用处理器利用所述至少一种分类器对所述特征集进行分类，从而对所述目标个体的胃肠癌风险进行评估；其中所述多个历史和当前的血液检测结果的每个包括：至少一种下述的血液检项：红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、和血细胞比容(HCT)；和至少一种下述的血液检测：血红蛋白(MCH)和红细胞平均血红蛋白浓度(MCHC)。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.05.03 US 61/641，9791.一种癌症诊断系统，用于提供针对目标个体的当前血液检测结果的胃肠癌风险评估，其包括：处理器；存储单元，其中保存有至少一个分类器，所述分类器根据多个样本个体的每个的多次历史血液检测结果分析而生成；输入单元，其接收自目标个体的血液获取的多个当前血液检测结果；胃肠癌评估模块，其利用所述处理器，通过使用至少一种分类器对由所述多个当前血液检测结果提取的特征集进行分类，评估目标个体的胃肠癌风险；其中所述至少一种分类器中的每个具有至少0.820±0.001的曲线下面积(AUC)；用于提供胃肠癌风险评估的所述的多个历史和当前血液检测结果包...

【专利技术属性】
技术研发人员：尼尔·卡尔克施泰因，亚龙·基纳，瓦尔达·沙莱夫，加夫列尔·霍迪克，英巴尔·戈尔德施泰因，
申请(专利权)人：曼迪奥研究有限公司，
类型：发明
国别省市：以色列;IL