本發明涉及用大模型和小模型的算力與分子生物信息學、預防醫學、生物檢測技術、醫學診斷學和肝癌治療評價相結合，進行肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測評價，屬于大健康、預防醫學、臨床診斷學、治療評價和生物。
背景技術：
1、肝癌是全球人易患的一種主要的惡性腫瘤。目前肝癌高危人群篩查效果很不理想，錯過最佳時間預防和治療機會，造成肝癌死亡上升，是全球醫療大問題；肝癌活檢和病理學檢查為診斷金標準，這些均是有損傷檢測，手術前檢測患者痛苦大，什么樣的患者進行肝癌活檢和病理學檢查仍然是一個研究挑戰；影像學診斷檢測具有肝腫瘤和結節的病變占位的優勢，但是距離肝癌活檢和病理學檢查金標準診斷的分子生物學水平檢查方式有很大性質上的差別，也受影像師主觀因素和經驗的影響；目前肝癌的有效治療效果仍然很不理想；治療和康復評價仍有需要研究一些新問題；臨床用的afp、dcp和試劑盒等分子標志物檢測的靈敏度和特異性不高，特別是靈敏性和正確性需要有顯著提高，對肝癌相關基因甲基化水平、蛋白水平、mirna表達量和免疫指標量的分子標志物研究已經有一定進展，選擇分子標志物和優選一組分子標志物存在很大困難；隨著大模型、大數據、人工智能和物聯網的數字化的快速發展，很多試劑盒目前還停留在定性階段，缺乏數量化處理，一個試劑盒和多種分子標記物的結果，不能用算力方法準確的計算；而對多個指標或兩個以上指標的預測結果失去了特異性和靈敏度的正確分析。為了克服上述不足，肝癌相關基因甲基化、蛋白表達、mirna表達水平和免疫指標量的分子標記物進行系列一體化的大模型算力賦能計算，實現解決肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測(包括試劑盒)中的靈敏度低和準確性差的問題，這樣的肝癌應用性的研究還未見國內外正式報道。這樣研究大大提高精度，以防過度醫療，達到精準醫療。也通過無損傷檢測實現高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的目的。
技術實現思路
1、本
技術實現要素：
在于克服生物技術、醫學診治、預防醫學和大健康中的綜合技術應用上的不足之處，通過對外周血、血漿、血清、外泌體、唾液等等的人體液體采集樣本，用生物和醫療檢測技術，檢測目標基因甲基化水平、mirna表達量和蛋白水平或者免疫指標量的分子標志物，以及對它們之間中的任意組合或者以算法優選組合的分子標志物進行檢測，再用算力裝置應用技術計算結果，提高肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測(包括試劑盒)的精度，通過無損傷測量、早期篩查、早期診斷可得到最佳時機的預防和治療，有利提高肝癌的治愈率和肝癌患者五年的生存率。
2、本發明內容在于用現有的生物和醫療檢測技術，檢測基礎分子標志物指標體系中的任意分子標志物指標組合的數據(也含相關的試劑盒檢測數據)；利用基礎大模型或小模型算法針對任意分子標志物指標組合的數據進行計算，達到基礎目標分類識別問題，從中實現提高肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷及肝癌患者術后治療監測的精度。
3、本發明內容在于將基礎分子標志物指標體系進行擴充到影像設備中的影像指標如結節情況、腫塊情況、血管流向狀態、腫瘤影像信息、腫瘤空間和腫瘤時間門靜脈(或者肝靜脈等等)狀態或者延遲期肝腫瘤狀態等等均組成了影像特征的標志物指標體系。分別對基礎分子標志物指標體系與影像特征的標志物指標體系和影像特征的標志物指標體系中的標志物的一個或者兩個及兩個以上標志物的任意組合，通過算力裝置技術，達到基礎目標分類識別問題。
4、本發明內容在于通過建立構造線性函數或者非線性函數函數，并用線性函數的值、或者非線性函數的值、或者用線性函數與基礎大模型或者小模型算法的任意一個或者兩個及兩個以上的任意組合的算法相結合、或者非線性函數與基礎大模型或者小模型算法的任意一個或者兩個及兩個以上的任意組合的算法相結合，用算力計裝置技術的類似算法，類似辦法解決基礎目標分類識別問題。
5、本發明內容在于對肝癌各種標志物含國家批準的試劑盒及任意多個肝癌標志物的組合，利用roc曲線靈敏性特異性分析的辦法、綜合評價法和在試劑盒研究中最終確定陰性與陽性的方法中，分別按陰性和陽性占比例多少(或者頻率或者概率或者客觀加權或者認為加權等累加過程)定義陽性和陰性的辦法。來達到達肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測目的。
6、本發明內容在于通過任意選擇或者優化選擇基礎分子標志物指標體系和新的基礎分子標志物指標體系的指標(試劑盒)檢測，把mirna表達量、蛋白表達量、dna甲基化水平的任意一個或者多個標記物組合檢測的數據范圍相對應的制成表格進行對照；還有簡單函數計算比如各種指數或者綜合指數的計算達到對照方式，通過任意人的檢測數據，利用對照，分別達到基礎目標分類識別問題。
7、本發明內容在于事先用算法或者優化算法選定分子標志物或者標志物的組合或者試劑盒，把事先實踐選的算力裝置應用技術中的計算過程與具體的基礎目標分類識別問題編制軟件裝入便攜設備或者微機或者手機或者網上后臺和平臺或者專有設備等等方式，通過個體檢測實驗結果(數據)輸入便攜設備或者微機或者手機或者網上后臺和平臺或者專有設備等等方式內，經過計算，輸出個體判別屬于具體的基礎目標分類識別問題的結果。
1.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于，用現有的生物和醫療檢測技術，檢測下述的基礎分子標志物指標體系中的任意分子標志物組合的數據(也含相關的試劑盒檢測數據)；利用下述的基礎大模型或小模型算法針對任意分子標志物組合的數據進行計算，達到下述的基礎目標分類識別問題，從中實現提高肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷及肝癌患者術后治療監測的精度。
2.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于，將上述1的基礎分子標志物指標體系進行擴充到影像設備包括醫用x線機、數字影像設備、x線計算機體層成像設備、磁共振成像設備、超聲成像(顯像)、核醫學成像設備、彩色多普勒血流成像、增強(或者非增強或者動態增強)ct、mri、數字減影血管造影中的影像指標如結節情況、腫塊情況、血管流向狀態、腫瘤影像信息、腫瘤空間和腫瘤時間門靜脈(或者肝靜脈)狀態或者延遲期肝腫瘤狀態等等(含這里它們相似的名稱的指標)均組成了影像特征的標志物指標體系(也包含影像設備測量的大量腫瘤特征標志物指標，也包含影像腫瘤標志物的量化或者標準化處理后的指標)。對基礎分子標志物指標體系與影像特征的標志物指標體系中的標志物的任意一個或者兩個及兩個以上標志物的任意組合，對影像特征的標志物指標體系中的標志物的一個或者兩個及兩個以上標志物的任意組合，用上述1的類似辦法處理，達到上述1的分類識別問題的目的。
3.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于，對上述1的基礎分子標志物指標體系進行擴充到新的基礎分子標志物指標體系，新的基礎分子標志物指標體系指的是關于目標基因甲基化水平、mirna(microrna)表達量(表達水平)和蛋白水平或者免疫指標量的分子標志物，這樣的分子標志物是以前基礎分子標志物指標體系未有包括的分子標志物和現在與未來發現的分子標志物(也包括國家將新批準的試劑盒檢測結果)。對基礎分子標志物指標體系與新的基礎分子標志物指標體系中的標志物的一個標志物或者兩個及兩個以上標志物的任意組合，或者對新的基礎分子標志物指標體系中的標志物的一個標志物或者兩個及兩個以上標志物的任意組合，用上述1的類似辦法處理，達到上述1的分類識別問題的目的。
4.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于，對上述1、2和3擴充到構造線性函數或者非線性函數函數，并用線性函數的值、或者非線性函數的值、或者用線性函數與基礎大模型或小模型算法的任意一個或者兩個及兩個以上的任意組合的算法相結合、或者非線性函數與基礎大模型或小模型算法的任意一個或者兩個及兩個以上的任意組合的算法相結合，用上述1、2和3的類似辦法，解決上述1、2和3的分類識別問題的目的。
5.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于這三個方法，方法1，對上述1、2和3所涉及的肝癌各種標志物(含國家批準的試劑盒)，由兩個及兩個以上任意組合多個肝癌標志物，利用自己做實驗閾值或者試劑盒給定閾值或者其他文章給的閾值，利用roc曲線靈敏度和特異性的auc分析辦法，對兩個及兩個以上任意多個肝癌標志物，且肝癌標志物是偶數時，診斷陽性數多于陰性數，診斷陽性，診斷陽性數小于陰性數，診斷為陰性。方法2，對上述1、2和3所涉及的肝癌各種標志物(含國家批準的試劑盒)，由基礎大模型或小模型算法中的任一算法或者任意組合算法確定陰性與陽性方法(或者利用roc曲線靈敏度和特異性分析的auc確定陰性與陽性方法；或者在研究的試劑盒中的確定陰性與陽性的方法；其它計算法確定陰性與陽性方法)以及它們中的任意組合確定陰性與陽性辦法一律統稱綜合評價法，在綜合評價法中，2/3以上的陽性數，診斷為強陽性，1/3不到2/3陽性之間的陽性數確定陽性，小于1/3以下的陽性數確定為弱陽性，沒有一個陽性確定為陰性。方法3，按照本述5中的上述2個方法的類似的綜合評價法，在試劑盒中，分別按陰性和陽性所占的比例多少(或者頻率或者概率)最終確定陽性和陰性的方法；或者在試劑盒中，事先選定的分子標記物的數量，分別按每個分子標志物貢獻大小規定權重數字(或者按每個分子標志物的權重大小規定權重數字，或者每個分子標志物相等的權重數字)，最終通過標志物與權重數累加后的數字大于等于某一個固定數或者小于某一個固定數，確定陽性和陰性的方法；均屬于本權利要求范圍內。
6.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于，通過上述1的基礎分子標志物指標體系和上述3的新的基礎分子標志物指標體系的任意標志物的檢測，把上述1的基礎目標分類識別問題的具體的兩類或者三類或者四類意義表示與基礎分子標志物指標體系和新的基礎分子標志物指標體系中的mirna表達量、蛋白表達量、dna甲基化水平的任意一個或者多個標記物組合檢測的數據范圍相對應的制成表格進行對照；還有簡單函數計算各種指數或者綜合指數的計算達到對照方式；還有含用不同方式計算方法繪制軟件，裝入便攜設備(或微機、手機、網上平臺、專有設備等)進行計算，通過對任意人的檢測數據，可分別達到具體的的基礎目標分類識別問題的具體的兩類或者三類或者四類目標。
7.一種肝癌高危人群篩查、早期輔助診斷和患者術后治療監測的算力裝置應用技術，其特征在于，事先用上述1、2、3、4、5、6的類似辦法和思路，對研究的數據、結果、實施的辦法和計算過程編制軟件裝入便攜設備或者微機或者手機或者網上后臺和平臺或者專有設備等等方式內，通過某個個體檢測的實驗結果(或者結果量化的數據)或者檢測上述1、2、3、4、5、6的標志物實驗結果(數據或者結果量化的數據)輸入便攜設備或者微機或者手機或者網上后臺和平臺或者專有設備等等方式內，經過計算，輸出某個個體判別屬于具體指定的上述1的基礎目標分類識別問題(或者類似基礎目標分類識別問題的目的)。