电子装置、鼻咽癌风险预警方法和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种电子装置、鼻咽癌风险预警方法及计算机可读存储介质，该方法包括：在收到一个待筛查客户的鼻咽癌筛查请求后，从鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的特征标签；若获取失败，则从鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器提取出与该待筛查客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，分析出特征标签；对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级；并输出对应的预警信息。本发明专利技术技术方案实现了让客户及早的对鼻咽癌进行预防或治疗，有效的改善鼻咽癌的患病情况。

【技术实现步骤摘要】
电子装置、鼻咽癌风险预警方法和计算机可读存储介质
本专利技术涉及大数据分析
，特别涉及一种电子装置、鼻咽癌风险预警方法和计算机可读存储介质。
技术介绍
鼻咽癌是一种高发恶性肿瘤，发病率为耳鼻咽喉恶性肿瘤之首，病因复杂。传统医学上对鼻咽癌的发病原因尚不明确，现有的研究大多来自于临床观察(与遗传、环境、病毒有关)。而临床观察获取个人信息有限，同时，现有的研究通常依赖于研究人员专业医学知识和个人经验，因此，研究的准确性无法满足要求，无法形成客观准确的、指标明确的发病原因筛查体系。因此，如何实现对鼻咽癌致病原因的客观准确的、指标明确的筛查，进而实现及早预防和干预，已经成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种电子装置、鼻咽癌风险预警方法和计算机可读存储介质，旨在及早的让客户进行预防或治疗，改善鼻咽癌的患病情况。为实现上述目的，本专利技术提出的电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的鼻咽癌风险预警系统，所述鼻咽癌风险预警系统被所述处理器执行时实现如下步骤：在收到一个待筛查客户的鼻咽癌筛查请求后，从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的特征标签；若从所述鼻咽癌筛查请求中获取特征标签失败，则从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器提取出与该待筛查客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出该待筛查客户的特征标签；对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级；输出与确定的鼻咽癌风险等级对应的预警信息。优选地，所述鼻咽癌风险等级包括低风险等级、中风险等级和高风险等级，所述对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级的步骤包括：分析该待筛查客户的特征标签中是否有预先确定的显著特征标签；若无预先确定的显著特征标签，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为低风险等级；若有预先确定的显著特征标签，则分析含有的预先确定的显著特征标签的数量是否大于预设数量，或者，分析含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比是否大于预设百分比；若含有的预先确定的显著特征标签的数量大于预设数量，或者，含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比大于预设百分比，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为高风险等级；若含有的预先确定的显著特征标签的数量小于或者等于预设数量，或者，含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比小于或者等于预设百分比，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为中风险等级。优选地，所述预先确定的显著特征标签的确定步骤包括：选取第一预设数量的客户，并获取选取的各个客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器分别提取出与各个客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出各个客户的特征标签；根据预先确定的鼻咽癌与客户属性数据的映射关系，确定所述第一预设数量的客户中患有鼻咽癌的异常客户和未患鼻咽癌的正常客户；将各个正常客户对应的特征标签和各个异常客户对应的特征标签作为预设的显著特征分析模型的训练样本，利用各个所述训练样本训练所述显著特征分析模型，以确定出各种特征标签在所述显著特征分析模型中的重要性排序；对各种特征标签按照在所述显著特征分析模型中的重要性排序顺序，进行预设类型分析，分析出对鼻咽癌有显著影响的显著特征标签。优选地，所述显著特征分析模型为梯度提升决策树模型，所述显著特征分析模型的训练步骤包括：利用各个所述训练样本训练所述显著特征分析模型，构建多棵迭代决策树，选择精确率最高的前N棵决策树作为模型的最终训练结果；根据选择的决策树输出所有特征标签在所述显著特征分析模型中的重要性排序。优选地，所述预设的特征标签提取规则为：对于连续数值的各种特征数据种类设置对应的标签阈值；对于非为连续数值的各种特征数据种类设置对应的标签范围；根据连续数值的各种特征数据种类与标签阈值的映射关系，确定出各个客户的各种连续数值的特征数据对应的标签信息，及根据非连续数值的各种特征数据种类与标签范围的映射关系，确定出各个客户的各种非连续数值的特征数据对应的标签信息。本专利技术还提出一种鼻咽癌风险预警方法，该方法包括步骤：在收到一个待筛查客户的鼻咽癌筛查请求后，从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的特征标签；若从所述鼻咽癌筛查请求中获取特征标签失败，则从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器提取出与该待筛查客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出该待筛查客户的特征标签；对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级；输出与确定的鼻咽癌风险等级对应的预警信息。优选地，所述鼻咽癌风险等级包括低风险等级、中风险等级和高风险等级，所述对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级的步骤包括：分析该待筛查客户的特征标签中是否有预先确定的显著特征标签；若无预先确定的显著特征标签，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为低风险等级；若有预先确定的显著特征标签，则分析含有的预先确定的显著特征标签的数量是否大于预设数量，或者，分析含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比是否大于预设百分比；若含有的预先确定的显著特征标签的数量大于预设数量，或者，含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比大于预设百分比，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为高风险等级；若含有的预先确定的显著特征标签的数量小于或者等于预设数量，或者，含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比小于或者等于预设百分比，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为中风险等级。优选地，所述预先确定的显著特征标签的确定步骤包括：选取第一预设数量的客户，并获取选取的各个客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器分别提取出与各个客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出各个客户的特征标签；根据预先确定的鼻咽癌与客户属性数据的映射关系，确定所述第一预设数量的客户中患有鼻咽癌的异常客户和未患鼻咽癌的正常客户；将各个正常客户对应的特征标签和各个异常客户对应的特征标签作为预设的显著特征分析模型的训练样本，利用各个所述训练样本训练所述显著特征分析模型，以确定出各种特征标签在所述显著特征分析模型中的重要性排序；对各种特征标签按照在所述显著特征分析模型中的重要性排序顺序，进行预设类型分析，分析出对鼻咽癌有显著影响的显著特征标签。优选地，所述预设的特征标签提取规则为：对于连续数值的各种特征数据种类设置对应的标签阈值；对于非为连续数值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的鼻咽癌风险预警系统，所述鼻咽癌风险预警系统被所述处理器执行时实现如下步骤：在收到一个待筛查客户的鼻咽癌筛查请求后，从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的特征标签；若从所述鼻咽癌筛查请求中获取特征标签失败，则从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器提取出与该待筛查客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出该待筛查客户的特征标签；对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级；输出与确定的鼻咽癌风险等级对应的预警信息。

【技术特征摘要】
1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的鼻咽癌风险预警系统，所述鼻咽癌风险预警系统被所述处理器执行时实现如下步骤：在收到一个待筛查客户的鼻咽癌筛查请求后，从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的特征标签；若从所述鼻咽癌筛查请求中获取特征标签失败，则从所述鼻咽癌筛查请求中获取该待筛查客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器提取出与该待筛查客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出该待筛查客户的特征标签；对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级；输出与确定的鼻咽癌风险等级对应的预警信息。2.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述鼻咽癌风险等级包括低风险等级、中风险等级和高风险等级，所述对该待筛查客户的特征标签中的预先确定的显著特征标签进行数量分析，确定出该待筛查客户的鼻咽癌风险等级的步骤包括：分析该待筛查客户的特征标签中是否有预先确定的显著特征标签；若无预先确定的显著特征标签，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为低风险等级；若有预先确定的显著特征标签，则分析含有的预先确定的显著特征标签的数量是否大于预设数量，或者，分析含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比是否大于预设百分比；若含有的预先确定的显著特征标签的数量大于预设数量，或者，含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比大于预设百分比，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为高风险等级；若含有的预先确定的显著特征标签的数量小于或者等于预设数量，或者，含有的预先确定的显著特征标签的数量占所有预先确定的显著特征标签的总数量的百分比小于或者等于预设百分比，则确定该待筛查客户的鼻咽癌风险等级为中风险等级。3.如权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述预先确定的显著特征标签的确定步骤包括：选取第一预设数量的客户，并获取选取的各个客户的客户属性数据；从多个预先确定的业务服务器分别提取出与各个客户的客户属性数据对应的各种特征数据；按照预设的特征标签提取规则，对提取出的各种特征数据进行特征标签分析，以分析出各个客户的特征标签；根据预先确定的鼻咽癌与客户属性数据的映射关系，确定所述第一预设数量的客户中患有鼻咽癌的异常客户和未患鼻咽癌的正常客户；将各个正常客户对应的特征标签和各个异常客户对应的特征标签作为预设的显著特征分析模型的训练样本，利用各个所述训练样本训练所述显著特征分析模型，以确定出各种特征标签在所述显著特征分析模型中的重要性排序；对各种特征标签按照在所述显著特征分析模型中的重要性排序顺序，进行预设类型分析，分析出对鼻咽癌有显著影响的显著特征标签。4.如权利要求3所述的电子装置，其特征在于，所述显著特征分析模型为梯度提升决策树模型，所述显著特征分析模型的训练步骤包括：利用各个所述训练样本训练所述显著特征分析模型，构建多棵迭代决策树，选择精确率最高的前N棵决策树作为模型的最终训练结果；根据选择的决策树输出所有特征标签在所述显著特征分析模型中的重要性排序。5.如权利要求1至4中任意一项所述的电子装置，其特征在于，所述预设的特征标签提取规则为：对于连续数值的各种特征数据种类设置对应的标签阈值；对于非为连续数值的各种特征数据种类设置对应的标签范围；根据连续数值的各种特征数据种类与标签阈值的映射关系，确定出各个客户的各种连续数值的特征数据对应的标签信息，及根据非连续数值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢少烽，洪博然，徐亮，阮晓雯，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44