本发明涉及ai筛查，更具体地说，涉及一种云架构智能ai早癌筛查系统。
背景技术：
1、根据国家癌症中心最新发布的癌症报告显示，我国十大高发癌症中消化道癌症人数占比最多，癌症的最佳治疗时间在于早癌阶段，对于普通癌症可通过低剂量螺旋ct、乳腺x线摄影、腹部超声等体外诊断手段，直接显示器官和病变情况，检查方便，定时体检可以及时地在早癌阶段进行治疗，而对于结直肠癌、胃癌、食管癌消化道癌症，由于早期病变隐匿性强，有的癌变周期可长达10年以上，幽门螺杆菌、肿瘤标志物等常规检查因其局限性，难以明确诊断结果，所以需要对消化道进行侵入式检查，即内镜检查，以实现精准筛查；
2、由于人口基数大，检查步骤又复杂，消化道癌症的发现一般较晚，在发现时一般已经处于晚期，难以治疗，进行普查的检测方式又费时费力，也很难得到群众的支持；
3、而且早期病变隐匿性强，对于潜在的患者检查时间较长，患者很难保持长时间定点的检测，需要基层人员配合进行随访调查，但是由于人员基数较大，基层人员的数量有限，随访人员和潜在患者的调配也存在问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的由于人口基数大，检查步骤又复杂，消化道癌症的发现一般较晚，在发现时一般已经处于晚期，难以治疗，进行普查的检测方式又费时费力，也很难得到群众的支持；
2、而且早期病变隐匿性强，对于潜在的患者检查时间较长，患者很难保持长时间定点的检测，需要基层人员配合进行随访调查，但是由于人员基数较大，基层人员的数量有限，随访人员和潜在患者的调配也存在问题的不足，本发明的目的在于提供一种云架构智能ai早癌筛查系统。
3、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
4、一种云架构智能ai早癌筛查系统，所述筛查系统包括：
5、信息数据抓取模块：用于获取待筛查人群的个体数据；
6、云存储模块：用于获取所述信息抓取模块中待筛查人群的个体数据，进行上传存储；
7、筛查模块：用于筛查高危人群，具体为：
8、获取得到待筛查个体的年龄，并标记为q；
9、获取得到待筛查个体的环境因素影响值，并标记为w；
10、获取得到待筛查个体的疾病因素影响值，并标记为e；
11、根据公式
12、r＝q×a1+w×a2+e×a3
13、计算获得待筛查个体患消化道癌症的危险值r，其中a1、a2和a3为预设比例系数；
14、预先设定一个危险值的阈值，并标记为t，判断危险值r是否大于危险值阈值t，如果是，则将该待筛查个体标记为高危个体；
15、如果否，则判断该待筛查个体的家族是否存在消化道癌症患者，如果是，则将该筛查个体标记为高危个体；
16、如果否，则判断该待筛查个体是否为抽烟饮酒人群，如果是，则将该筛查个体标记为高危个体，如果否，则该筛查个体标记为安全个体；
17、将标记后的高危个体的信息进行整合，标记为高危人群上传至云存储模块；
18、数据分析模块：用于将高危人群的病理诊断报告数据跟正常病理报告数据进行对比，将数据异常的病理诊断报告对应的高危个体标记为潜在早癌个体，将数据正常的病理诊断报告对应的高危个体标记为待观察个体；
19、管理随访模块：用于制定所述潜在早癌个体和所述待观察个体的随访策略。
20、优选的，所述待筛查个体的环境因素影响值wz的获取方式如下，具体为：
21、获取得到所述待筛查个体所属区域的总人口，并标记为y；
22、获取得到所述待筛查个体所属区域当前时间点前确诊消化道癌症的人数，并标记为u；
23、将当前时间点前确诊消化道癌症对应的日期先后进行排序，将相邻的两个确诊日期进行差值计算获得确诊间隔，将确诊间隔进行求和处理并取均值，获取得到平均确诊间隔，并标记为p；
24、根据公式
25、w＝(u/y)×(1/p)
26、计算获得待筛查个体的环境因素影响值w。
27、优选的，所述待筛查个体的疾病因素影响值ex的获取方式如下，具体为：
28、获取得到待筛查个体当前时间点前是否确诊息肉和糖尿病，如果否，则ex等于零；
29、如果是，则获取得到待筛查个体当前时间点前患病的总时长，并标记为f；
30、将当前时间点前患者发病的日期先后进行排序，将相邻的两个发病日期进行差值计算获得发病间隔，将发病间隔进行求和处理并取均值，获取得到平均发病间隔，并标记为g；
31、根据公式
32、e＝f×b1+g×b2
33、计算获得待筛查个体的疾病因素影响值e，其中b1和b2为预设的影响值系数。
34、优选的，所述管理随访模块用于制定潜在早癌个体和待观察个体随访策略，具体为：
35、获取得到潜在早癌个体的随访时间，并标记为h1；
36、将随访时间h1除以定期检查的单位时间，获取得到定期检查的次数，并标记为j1；
37、获取得到待观察个体的负责医师，将检查次数j1、随访时间和该潜在早癌个体病理诊断报告发送到负责医师的手机终端，负责医师按照检查次数和定期检查的单位时间对该潜在早癌个体进行随访；
38、获取得到待观察个体的随访时间，并标记为h2；
39、将随访时间h2除以定期检查的单位时间，获取得到定期检查的次数，并标记为j2；
40、获取得到潜在早癌个体的负责医师，将检查次数j2、随访时间和该潜在早癌个体病理诊断报告发送到负责医师的手机终端，负责医师按照检查次数和定期检查的单位时间对该潜在早癌个体进行随访。
41、优选的，所述潜在早癌个体的随访时间h1和待观察个体的随访时间h2的获取方式如下，具体为：
42、预先设定所述潜在早癌个体随访时间的标准值，并标记为k1；
43、根据公式
44、h1＝k1×(r/t)
45、计算获得所述潜在早癌个体的随访时间h1；
46、预先设定所述潜在早癌个体随访时间的标准值，并标记为k2；
47、根据公式
48、h2＝k2×(r/t)
49、计算获得所述潜在早癌个体的随访时间h2。
50、优选的，所述管理随访模块还包括调配单元，所述调配单元用于向潜在早癌个体和待观察个体调配最佳的负责医师，具体为：
51、获取得到所述早癌个体和所述待观察个体的位置，以所述早癌个体和所述待观察个体的位置为圆心，以预设半径画圆获取得到负责范围，将负责范围内的基层医师标记为待调配医师；
52、获取得到所述待调配医师的位置，将所述待调配医师的位置和所述早癌个体以及所述待观察个体的位置进行距离差计算，获取得到随访间距，并标记为l；
53、获取得到所述待调配医师的能力值，并标记为m；
54、根据公式
55、
56、计算获得所述待调配医师的调配值n，其中c1、c2和c3为预设的调配值系数；
57、将所述待调配医师的调配值n按照由大到小的顺序进行排列，将调配值n最大的所述待调配医师标记为负责医师
58、优选的，所述待调配医师的能力值m的获取方式如下，具体为：
59、获取得到当前时间点前所述待调配医师已负责随访的个体数量，并标记为d；
60、获取得到当前时间点前所述待调配医师的工作总时长，并标记为a；
61、所述待调配医师前往所述早癌个体和所述待观察个体的位置，当位置相重合时，将该时间标记为开始时间，当随访检查结束后，调配人员向运维调配模块发送完成指令，将该时间标记为运维结束时间，将运维结束时间与运维开始时间进行时间差值计算，获取得到随访时长，将所述待调配医师当前时间点前的所有随访时长进行求和处理并取均值，获取得到随访时长均值，并标记为i；
62、根据公式
63、m＝d×i×d1+a×d2
64、计算获得所述待调配医师的能力值m，其中d1和d3为预设的能力值系数。
65、优选的，所述管理随访模块还包括信息流跟踪单元，所述管理随访模块还包括信息流跟踪单元，所述信息流跟踪单元用于对所述潜在早癌个体和所述待观察个体的随访数据进行判断，具体为：
66、获取得到在所述潜在早癌个体随访时间h1内随访检查的病理诊断报告，将获得的病理诊断报告和预设的报告数据进行对比，将数据异常的病理诊断报告对应的所述潜在早癌个体标记为早癌个体，进行系统的治疗；
67、将数据正常的病理诊断报告对应的潜在早癌个体标记为待观察个体，进行下一轮随访时间为h2的随访检查；
68、获取得到在所述待观察个体随访时间h1内随访检查的病理诊断报告，将获得的病理诊断报告和预设的报告数据进行对比，将数据异常的病理诊断报告对应的所述潜在早癌个体标记为早癌个体，进行系统的治疗；
69、将数据正常的病理诊断报告对应的待观察个体标记为安全个体。
70、优选的，所述信息数据抓取模块包括在线咨询单元和问卷调查单元。
71、优选的，所述问卷调查单元问卷派发的优先度的判断方式如下，具体为：
72、计算获得下辖区域内乡镇的环境因素影响值w，对获得的环境因素影响值w按照由大至小的顺序进行排列，优先对环境因素影响值w最大的乡镇进行问卷调查。
73、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
74、1、通过信息抓取模块和筛查模块的设置，可以在大基数的人群中优先筛查出消化道癌症的高危人群，再优先对高危人群进行检查和后续随访，尽量对癌症的潜在人群进行优先发现和优先治疗。
75、2、通过管理随访模块的设置，可以根据人群的不同制定不同的随访策略，将潜在患者分配给最佳的负责医师进行后续的随访检查。
1.一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述筛查系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述待筛查个体的环境因素影响值w的获取方式如下，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述待筛查个体的疾病因素影响值e的获取方式如下，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述管理随访模块用于制定潜在早癌个体和待观察个体随访策略，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述潜在早癌个体的随访时间h1和待观察个体的随访时间h2的获取方式如下，具体为：
6.根据权利要求4所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述管理随访模块还包括调配单元，所述调配单元用于向潜在早癌个体和待观察个体调配最佳的负责医师，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述待调配医师的能力值m的获取方式如下，具体为：
8.根据权利要求5所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述管理随访模块还包括信息流跟踪单元，所述信息流跟踪单元用于对所述潜在早癌个体和所述待观察个体的随访数据进行判断，具体为：
9.根据权利要求1所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述信息数据抓取模块包括在线咨询单元和问卷调查单元。
10.根据权利要求2所述的一种云架构智能ai早癌筛查系统，其特征在于，所述问卷调查单元问卷派发的优先度的判断方式如下，具体为：
