本技术涉及多模态结直肠癌预诊信息处理方法、系统、介质以及设备,通过将影像信息转换成第一模态特征、第一临床信息转换成第二模态特征、家族病史信息转换成第三模态特征,再进行特征融合后输入至深度学习的神经网络模型中,最后输出的第一预诊报告可以给出当前用户的病症风险等级信息、病症的阶段特征预测信息、病症的癌变概率信息以及病症的治疗预案信息,应用多模态技术整合患者的个人信息、影像信息、第一临床症状和家族病史信息等多种信息源,提高对当前用户的结直肠病症的全面剖析,使得医生能够获得更全面的病情评估,进而实现更准确的风险等级划分、病症阶段预测和个性化治疗方案制定,提高了诊疗过程的效率以及精准程度。
背景技术
结直肠癌是一种发生在结肠和直肠的恶性肿瘤。它通常起源于肠道黏膜上皮细胞的异常增生和分化,逐步发展为肿瘤。结直肠癌包括结肠癌以及直肠癌,结肠癌主要发生在结肠的不同部位,如升结肠、横结肠、降结肠和乙状结肠,直肠癌发生在肛门到S状结肠之间的直肠段。大部分结直肠癌是由肠道上皮细胞的腺瘤-癌变序列引起的,结直肠癌还与遗传病史相关联,诊断方法包括肠镜检查、影像学检查以及临床症状,再结合医生进行具体的病情评估、预测、诊断。
作为一个恶性肿瘤,结直肠癌的诱因、癌变概率以及诊疗方式会因为每个患者的具体情况的不同而有所差异,而在就诊过程中患者给出的信息也是片面的,导致医生无法获知当前患者较为全面的结直肠癌患病诱因,进而影响到诊疗方法的制定过程。
实现思路