RU103209U1 - CLINICAL INFORMATION SYSTEM - Google Patents
CLINICAL INFORMATION SYSTEM Download PDFInfo
- Publication number
- RU103209U1 RU103209U1 RU2010144144/08U RU2010144144U RU103209U1 RU 103209 U1 RU103209 U1 RU 103209U1 RU 2010144144/08 U RU2010144144/08 U RU 2010144144/08U RU 2010144144 U RU2010144144 U RU 2010144144U RU 103209 U1 RU103209 U1 RU 103209U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- information
- patient
- unit
- block
- entering
- Prior art date
Links
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Клиническая информационная система, характеризующаяся тем, что содержит компьютеризированные рабочие места лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода и связанные по сети с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок для ввода сведений о способах и методах лечения и блок для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, для проведения лечащим врачом дифференциации клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза, указанная подсистема ввода первичной информации через обменную шину сообщена с подсистемой информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащего врача, соответствующего виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте сведений, и включающей в себя блок со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком для ввода общих данных о пациенте, блок со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок со сведениями по клиническим исследованиям, связанным с блоком для ввода сведений о клинических исследованиях, блок со сведениями об инструментальных и лабораторных ис� Clinical information system, characterized in that it contains computerized workplaces of the attending physician, equipped with input / output devices and connected via a network with a message controller with a subsystem for inputting primary information about each patient, which includes a unit for entering general patient data, a unit for entering information about the patient’s medical history, a unit for entering information about clinical trials conducted by the attending physician in relation to the patient, a unit for entering information on the results of instrumental laboratory laboratory studies, a unit for entering information about treatment methods and methods, and a unit for reflecting the diagnosis made by the attending physician, for the attending physician to differentiate clinical and instrumental laboratory data to establish a diagnosis, said subsystem for inputting primary information through an exchange bus is communicated with the information subsystem support performed with the function of demonstrating information and reference material on the display of the computerized workplace of the attending physician, corresponding This type of information entered into the subsystem for inputting primary information about each patient information, and which includes a block with information on general directories associated with a block for entering general data about a patient, a block with information on groups of diseases containing matches for patient complaints related with a block for entering information about the anamnesis with patient complaints, a block with information on clinical trials associated with a block for entering information about clinical trials, a block with information about instrumental and laboratory tests
Description
Полезная модель относится к медицине и может быть использована в поликлинической и стационарной медицинской помощи в качестве клинической информационной системы, включающей в себя справочную систему информационно-интеллектуальной поддержки, позволяющей проводить дифференциацию клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза. Клиническая система в автоматизированном режиме функционирования предназначена для поддержки принятия врачебных решений при постановке диагноза, выборе методики лечения и назначении лекарственных препаратов.The utility model relates to medicine and can be used in outpatient and inpatient care as a clinical information system, which includes a reference system of information and intellectual support, which allows differentiation of clinical and instrumental laboratory data to establish a diagnosis. The clinical system in an automated mode of operation is designed to support the adoption of medical decisions when making a diagnosis, choosing a treatment technique and prescribing drugs.
В медицинских учреждениях имеются перечни обязательных и дополнительных исследований и процедур, методов физиотерапевтического лечения пациентов. Имеются рекомендации Минздрава РФ и стандарты рационального обследования и медикаментозного лечения больных различных профилей. Выбор методик диагностики и лечения различных патологий производится лечащим врачом на основании вышеперечисленных средств и личного практического опыта лечащего врача и зав. отделением. Это ведет к различным трудовым и другим видам затрат медицинских учреждений здравоохранения в зависимости от выбранного метода на одну схему оказания помощи для одного пациента, от внесения корректировок в схему лечения в связи с осложнениями или выявленной в процессе лечения сопутствующей патологии, что сложно учесть при определении фактических объемов работы персонала и качества оказания помощи. Кроме того, необходимо учитывать внедрение новых технологий и более современного оборудования, их полноценное использование, что также немаловажно для повышения качества оказываемых медицинских услуг.In medical institutions, there are lists of mandatory and additional studies and procedures, methods of physiotherapeutic treatment of patients. There are recommendations of the Ministry of Health of the Russian Federation and standards for a rational examination and drug treatment of patients of various profiles. The choice of diagnostic methods and treatment of various pathologies is made by the attending physician on the basis of the above funds and personal practical experience of the attending physician and head. branch. This leads to various labor and other types of costs for medical institutions depending on the chosen method for one scheme of care for one patient, on adjustments to the treatment regimen due to complications or associated pathology revealed during treatment, which is difficult to take into account when determining the actual the volume of staff and the quality of assistance. In addition, it is necessary to consider the introduction of new technologies and more modern equipment, their full use, which is also important for improving the quality of medical services.
Предыдущие попытки решить проблемы здравоохранения в части своевременного информационного обеспечения или введения статистических программ вовлекали различные формы автоматизации. Некоторые из этих попыток были в виде телефонной библиотеки ответов на медицинские вопросы.Previous attempts to solve health problems in terms of timely information support or the introduction of statistical programs involved various forms of automation. Some of these attempts were in the form of a telephone library of answers to medical questions.
Другие попытки были направлены на обеспечение врачей автоматизированными средствами помощи для использования при обследовании пациента. Эти способы вовлекали статические процедуры или алгоритмы исходя их условия быстрой постановки диагноза и выбора метода лечения с помощью ЭВМ и с учетом заложенных в нее сведений и алгоритма ее работы: при этом ставилась задача автоматического установления диагноза самой машиной по набору типовых входных данных о пациенте, а не человеком-врачом. Такие разработки функционируют по алгоритму проведения интервью с пациентом для сбора необходимого и достаточного набора данных о пациента до степени насыщения, соответствующей по крайней мере одному из заложенных в ЭВМ медицинскому диагностическому сценарию. Такая схема построения ЭВМ на базе набора медицинских диагностических сценариев предусматривает участие доктора только на стадии ввода данных о пациенте и в конечном итоге приводит к формированию «удобного» сознания о том, что все можно подогнать к одному из сценариев. Участие доктора как специалиста и как главного участника-постановщика диагноза в данной системе медицинской помощи не рассматривается. Кроме того, такая система предполагает, что разработан эффективный способ представления медицинских знаний экспертов в своих специальностях в формате сценариев, которые постоянно насыщают базу данных этой ЭВМ. Сценарии должны использовать динамические структуры для быстрого и эффективного достижения диагноза пациента.Other attempts have been made to provide doctors with automated means of assistance for use in examining a patient. These methods involved static procedures or algorithms based on their conditions for quick diagnosis and the choice of treatment method using a computer and taking into account the information laid down in it and the algorithm of its operation: the task was to automatically establish a diagnosis by the machine itself using a set of typical patient input data, and not a human doctor. Such developments operate according to the algorithm of conducting interviews with the patient in order to collect the necessary and sufficient data set about the patient to the degree of saturation corresponding to at least one of the medical diagnostic script included in the computer. This scheme of building a computer on the basis of a set of medical diagnostic scenarios provides for the doctor’s participation only at the stage of entering patient data and ultimately leads to the formation of a “convenient” consciousness that everything can be adapted to one of the scenarios. The participation of the doctor as a specialist and as the main participant in the diagnosis is not considered in this system of medical care. In addition, such a system assumes that an effective way has been developed to represent the medical knowledge of experts in their specialties in the format of scenarios that constantly saturate the database of this computer. Scenarios should use dynamic structures to quickly and efficiently achieve a patient’s diagnosis.
Примером такой автоматизированной системы является решение, описанное в WO 98/02836, G06F 19/00, опубл. 22.01.1998. В этом документе описана система автоматизированной диагностики, включающая повторяющееся в течение времени задавание вопросов для получения ответов от пациента, причем ответы устанавливают изменяющиеся во времени симптомы, а каждый установленный симптом прибавляет вес к болезни, выработку одного или более синергетических весов на основе установленных симптомов, при этом выработка синергетических весов включает установление синергетического симптома, накопление весов установленных симптомов и синергических весов для болезни, причем выбранный набор установленных симптомов, появляющийся в заданной последовательности во времени, добавляет дополнительный диагностический вес к болезни, и определение того, достигают порога или переходят порог полученные совокупные веса для болезни, на основании чего устанавливается и объявляется диагноз.An example of such an automated system is the solution described in WO 98/02836, G06F 19/00, publ. 01/22/1998. This document describes an automated diagnostic system, including repeating questions over time to get answers from the patient, the answers identifying time-varying symptoms, and each established symptom adding weight to the disease, producing one or more synergistic scales based on the symptoms, this, the development of synergistic scales includes the establishment of a synergistic symptom, the accumulation of weights of established symptoms and synergistic scales for the disease, with I eat a selected set of established symptoms appearing in a predetermined sequence in time, adds extra diagnostic weight to the disease, and determining reach or pass a threshold threshold obtained cumulative weight for the disease, whereby the diagnosis is established and announced.
При формировании набора первичных данных о пациенте и набора симптомов система автоматической диагностики медицинского состояния формирует маршрутную карту лечения болезни, которую врач выбирает из набора списка болезней, которым присущи в большей или меньшей степени показатели течения болезни, связанные со списком симптомов, сформированным по первичным данным пациента: в этом случае доктор переключается с одного режима на следующий режим (переход с одного сценария на другой) для выбора на основе оценки совместных симптомов вероятного диагноза.When forming a set of primary patient data and a set of symptoms, the system of automatic diagnosis of a medical condition generates a route map of the treatment of a disease, which the doctor selects from a set of a list of diseases that have a more or less degree of disease progression associated with a list of symptoms formed on the basis of the patient’s primary data : in this case, the doctor switches from one mode to the next mode (switching from one scenario to another) to choose based on an assessment of joint symptoms probably of diagnosis.
Данное техническое решение принято в качестве прототипа для заявленного объекта.This technical solution was made as a prototype for the claimed object.
В известной системе диагностика осуществляется по схеме данных для диагностики болезни, согласно которой выявляют объект первой болезни, связанный с набором объектов симптомов первой болезни, в котором по крайней мере один объект симптомов первой болезни имеет действительный вес симптома, и выявляют объект второй болезни, связанный с набором объектов симптомов второй болезни, причем, по меньшей мере, один объект симптомов второй болезни соответствует, по меньшей мере, одному объекту симптомов первой болезни и имеет альтернативный вес симптома. При таком алгоритме оценке симптомов диагноз ставится по выбору болезни для которой этот же симптом в других болезнях имеет минимальное значение.In the known system, the diagnosis is carried out according to a data scheme for diagnosing a disease, according to which an object of the first disease associated with a set of objects of symptoms of the first disease is detected, in which at least one object of symptoms of the first disease has an actual symptom weight, and an object of the second disease associated with a set of symptom objects of the second disease, wherein at least one symptom object of the second disease corresponds to at least one symptom object of the first disease and has an alternative weight with imptoma. With this algorithm for assessing symptoms, the diagnosis is made according to the choice of the disease for which the same symptom in other diseases is of minimal importance.
Данная известная система в конструктивном плане содержит терминалы связи с системой (PC) оснащенные устройствами ввода/вывода информации и связанные по сети удаленного доступа с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента и блок для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, при этом подсистема связана с базой данных, содержащих сценарии диагнозов и соответствующих им методов и способов лечения с указанием требуемого для этого фармацевтического компонента.This known system in terms of design contains communication terminals with a system (PC) equipped with input / output information devices and connected via a remote access network to a message controller with a subsystem for inputting primary information about each patient, which includes a unit for entering general patient data, a unit for entering information about the patient’s medical history and a unit for entering information about clinical trials conducted by the attending physician in relation to the patient, while the subsystem is connected to a database containing Narii diagnoses and corresponding methods of treatment and methods indicating this desired pharmaceutical component.
Недостаток данной системы как клинической информационная система или справочной системы информационно-интеллектуальной поддержки доктора при постановке диагноза и выработке методов лечения заключается в том, что она построена по принципу размещения заболеваний, симптомов и вопросов в набор связанных структур заболеваний, симптомов и вопросов, таких как объекты или списки, чтобы к структурам можно было получить доступ для выработки диалога с пациентом. В известной системе дифференциация (или выбор) построена по принципу исключения понятий (клинических признаков, симптомов). Кроме того, в системе субъективные жалобы от пациента контролирует и устанавливает их объективность не медицинский специалист, а тестовая программа в автоматизированном режиме. Пациент может и не знать, где у него точно расположен тот или иной орган, жалобы на него могут провоцировать тестовый направленный поиск по ложному пути, система будет вести поиск исходя из заданных параметров, в итоге затраченное время и ложный результат. Ошибочным является то, что в процессе клинической дифференциации устанавливаются веса и синергия весового значения того или иного симптома, что приводит к оценке некоторого усредненного явления, а не присущего пациенту состояния (установка веса и синергия весового значения того или иного симптома заранее вкладываются в программу, как некий постоянный коэффициент). При таком подходе к оценке состояния пациента высока вероятность установления такого диагноза, которому присущ этот вес симптома (выявленный на основании вопросников только потому, что у пациента это проявление наиболее сильное и психологически подавляет менее выраженные формы проявления других симптомов) но на самом деле это симптом может быть косвенным и являться результатом действия иного процесса. Необъективность описания первых выраженных симптомов, которые получает система от пациента на первом опросном этапе работы, обуславливает извлечение из базы данных ошибочного сценария болезни и ошибочность в постановке диагноза. Система не имеет возможности контроля за течением болезни и результатами лечения, что препятствует проведению корректировки системы в части уточнения веса симптома или корректировки сценария.The disadvantage of this system as a clinical information system or information system for the information and intellectual support of a doctor in diagnosing and developing treatment methods is that it is built on the principle of placing diseases, symptoms and questions into a set of related structures of diseases, symptoms and questions, such as objects or lists so that structures can be accessed to develop dialogue with the patient. In the known system, differentiation (or choice) is built on the principle of eliminating concepts (clinical signs, symptoms). In addition, in the system, subjective complaints from a patient are controlled and established by their objectivity not by a medical specialist, but by a test program in an automated mode. The patient may not know where exactly one or another organ is located, complaints about it can provoke a test directed search along the wrong path, the system will search based on the given parameters, as a result, the time spent and the false result. It is erroneous that in the process of clinical differentiation, weights and synergies of the weight value of a symptom are established, which leads to an assessment of some averaged phenomenon, rather than a condition inherent in the patient (weight setting and synergy of the weight values of a symptom are pre-invested in the program, as some constant coefficient). With this approach to assessing the patient’s condition, it is highly probable that such a diagnosis is inherent in this symptom weight (identified on the basis of questionnaires only because the patient has this manifestation is the most powerful and psychologically suppresses less pronounced manifestations of other symptoms), but in fact this symptom can to be indirect and result from another process. The bias in the description of the first expressed symptoms that the system receives from the patient at the first interrogation stage of the work leads to the extraction of the erroneous scenario of the disease from the database and the error in the diagnosis. The system does not have the ability to control the course of the disease and the results of treatment, which prevents the adjustment of the system in terms of clarifying the weight of the symptom or adjusting the scenario.
Настоящая полезная модель направлена на достижение технического результата, заключающегося в повышении эффективности системы и достоверности результатов за счет осуществления процесса дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных (показателей клинического состояния больного, это данные жалоб и осмотра специалиста, а также лабораторно-инструментальных данных) по клинических матрицам, для оказания консультативной и специализированной поддержки принятия решения в лечебно-диагностическом процессе врачом специалистом, по каждому отдельному пациенту.This useful model is aimed at achieving a technical result, which consists in increasing the efficiency of the system and the reliability of the results through the process of differentiation and analysis of the recorded clinical data (indicators of the patient’s clinical condition, these are complaints and specialist examinations, as well as laboratory and instrumental data) on clinical matrices , to provide advisory and specialized support for decision-making in the medical diagnostic process by a specialist doctor om, for each individual patient.
Указанный технический результат достигается тем, что Клиническая информационная система, характеризующаяся тем, что содержит компьютеризированные рабочие места лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода и связанные по сети с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок для ввода сведений о способах и методах лечения и блок для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, для проведения лечащим врачом дифференциации клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза указанная подсистема ввода первичной информации через обменную шину сообщена с подсистемой информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащего врача, соответствующего виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте сведений, и включающей в себя блок со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком для ввода общих данных о пациенте, блок со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок со сведениями по клиническим исследованиям, связанным с блоком для ввода сведений о клинических исследованиях, блок со сведениями об инструментальных и лабораторных исследованиях, связанным с блоком для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок сведений о формах стандартов неспецифифеского и специфического лечения стандартов неспецифифеского и специфического лечения, связанный с блоком для ввода сведений о способах и методах лечения, и блок сведений по установленным диагнозам, связанный с блоком для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, указанная подсистема ввода первичной информации связана через общую шину с общей базой медицинских данных, блоком интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации, блоком автоматизированной обработки информации, которые сообщены в режиме обмена информацией между собой, и блоком формирования медицинской отчетности, при этом блок интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации выполнен с возможностью реализации функции математической и аналитической обработки данных о пациенте в текущий момент времени по показателям клинического состояния пациента, динамике развития заболевания и результатов лечения, блок автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализующий в режиме реального времени сопоставление и анализ данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой, и включает в себя связанные между собой через обменную шину базу со сведениями о фармакологических препаратах и базу со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении.The specified technical result is achieved by the fact that the Clinical information system, characterized in that it contains computerized workplaces of the attending physician, equipped with input / output devices and connected via a network with a message controller with a subsystem for inputting primary information about each patient, which includes an input unit general data about the patient, a unit for entering information about the anamnesis with patient complaints, a unit for entering information about clinical trials conducted by the attending physician in relation to the patient , a unit for entering information on the results of instrumental and laboratory studies, a unit for entering information on methods and methods of treatment, and a unit for reflecting the diagnosis made by the attending physician, for the attending physician to differentiate clinical and instrumental laboratory data to establish the diagnosis, the specified subsystem for inputting primary information through the exchange bus is communicated with a subsystem of information support, performed with the function of demonstrating information and reference material on a computerized display of the workplace of the attending physician, corresponding to the type of information entered into the subsystem for inputting primary information about each patient information, and including a block with information on general directories associated with the block for entering general data about the patient, a block with information on groups of diseases containing matches on the patient’s complaints, associated with the unit for entering information about the anamnesis with the patient’s complaints, block with information on clinical trials associated with the unit for entering information on clinical studies, block with information on instrumental and laboratory studies associated with the unit for entering information on the results of instrumental laboratory studies, a unit of information on the forms of non-specific and specific treatment standards for non-specific and specific treatment standards, associated with the unit for entering information on methods and methods of treatment, and the unit information on the established diagnoses associated with the unit for reflecting the diagnosis made by the attending physician, the specified subsystem for inputting primary information is connected through a common bus with a common database of medical data, a block of intellectual, analytical and statistical information processing, a block of automated processing of information that are communicated in the mode of exchanging information with each other, and a medical reporting generation unit, while the block of intellectual, analytical and statistical information processing is configured to the implementation of the function of mathematical and analytical processing of patient data at the current time in terms of the clinical condition of the patient, din In terms of the development of the disease and treatment results, the automated information processing unit is capable of realizing the function of providing pharmacological data and real-time real-time comparison and analysis of data on various pharmacological groups of drugs among themselves, and includes a database connected to each other via an exchange bus information on pharmacological preparations and a database with information on the compatibility of drugs and their effect when used together.
Указанные признаки являются существенными и взаимосвязаны с образованием устойчивой совокупности существенных признаков, достаточной для получения требуемого технического результата.These features are significant and are interconnected with the formation of a stable set of essential features sufficient to obtain the desired technical result.
Настоящая полезная модель поясняется конкретным примером исполнения, который, однако, не является единственно возможным, но наглядно демонстрирует возможность достижения требуемого технического результата.The present utility model is illustrated by a specific example of execution, which, however, is not the only possible one, but clearly demonstrates the possibility of achieving the required technical result.
На фиг.1 изображена блок-схема клинической информационной системы;Figure 1 shows a block diagram of a clinical information system;
фиг.2 представлена схема-алгоритм проведения дифференциальной диагностики с использованием системы по фиг.1.figure 2 presents a diagram of the algorithm for differential diagnosis using the system of figure 1.
Согласно настоящей полезной модели рассматривается автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса путем регистрации, формализации, накопления, обмена, анализа и обработки индивидуальных и групповых медицинских данных в динамике.According to this utility model, an automated reference system for information support of the medical diagnostic process is considered by registering, formalizing, accumulating, exchanging, analyzing and processing individual and group medical data in dynamics.
Автоматизированная справочная система информационно-интеллектуальной поддержки предназначена для повседневной клинической деятельности врачей различных специальностей при проведении дифференциальной диагностики различных заболеваний. Система позволяет проводить дифференциальную диагностику как по отдельным клиническим критериям, так и по групповым клиническим данным (т.е. по симптомам и синдромам). Система использует программный метод проведения дифференциальной диагностики по группам множественных признаков и их сочетаний в общих сопряженных полях.An automated information and intellectual support information system is designed for the daily clinical activity of doctors of various specialties during the differential diagnosis of various diseases. The system allows for differential diagnosis according to individual clinical criteria, and according to group clinical data (i.e., symptoms and syndromes). The system uses a software-based method for conducting differential diagnostics for groups of multiple features and their combinations in common conjugate fields.
Основанием для принятия научно обоснованных врачебных решений в повседневной клинической практике врачей специалистов является результат проведения дифференциальной диагностики заболеваний. В большинстве случаев опытный врач после сбора анамнеза и обследования больного обычно сразу же ставит диагноз, более того, дифференцированный диагноз. Постановка дифференцированного диагноза является таким процессом мышления, который после приобретения определенных навыков и опыта становится практически подсознательным. Из-за быстротечности этого процесса установить его закономерности достаточно сложно, но они очень важны для снижения числа случаев ошибок при установлении диагноза, для обучения методам дифференциальной диагностики и разработки программных методов сопоставления выявленных патологических изменений с использованием компьютерных технологий.The basis for making scientifically sound medical decisions in the everyday clinical practice of specialist doctors is the result of differential diagnosis of diseases. In most cases, an experienced doctor, after collecting an anamnesis and examining a patient, usually immediately makes a diagnosis, moreover, a differentiated diagnosis. Making a differential diagnosis is a process of thinking that, after acquiring certain skills and experience, becomes almost subconscious. Due to the speed of this process, it is quite difficult to establish its regularities, but they are very important for reducing the number of cases of errors in establishing a diagnosis, for teaching methods of differential diagnosis and developing software methods for comparing revealed pathological changes using computer technology.
Основой дифференциального диагноза является распознавание симптомов на основе тщательного наблюдения за клинической картиной больного и точная их регистрация. Все это составляет этап сбора и регистрации в базе общих и специализированных медицинских данных, клинических и инструментальных сведений по каждому конкретному больному. Следующим шагом является анализ и оценка этих данных, попытка установить значение отдельных симптомов, явлений, субъективных жалоб, результатов диагностических обследований, провокационных проб и их взаимосвязи.The basis of the differential diagnosis is the recognition of symptoms based on careful observation of the clinical picture of the patient and their accurate registration. All this constitutes the stage of collection and registration in the database of general and specialized medical data, clinical and instrumental information for each specific patient. The next step is the analysis and evaluation of these data, an attempt to establish the significance of individual symptoms, phenomena, subjective complaints, the results of diagnostic tests, provocative tests and their relationship.
После регистрации данных и их оценки следует дифференциация, учет этиологических, патогенетических или симптоматических проявлений, известных категорий и выбор среди них наиболее вероятных. Врачам было бы значительно легче, если бы весь этот процесс можно было провести на основе законов классической логики. К сожалению, это невозможно. Если бы в диагностике было возможно выделить явления и перевести их в отдельные категории, как в математике и в других точных науках, то вообще не потребовалось бы дифференциальной диагностики, все бы легко дифференцировалось и устанавливалось.After recording the data and evaluating them, differentiation follows, taking into account etiological, pathogenetic or symptomatic manifestations, known categories and choosing the most probable among them. It would be much easier for doctors if the whole process could be carried out on the basis of the laws of classical logic. Unfortunately this is not possible. If it were possible to distinguish phenomena in diagnosis and translate them into separate categories, as in mathematics and other exact sciences, then differential diagnosis would not be required at all, everything would be easily differentiated and established.
Для дифференциации необходимо знать диагностические алгоритмы и варианты, к которым можно отнести данный случай. Проведение дифференциальной диагностики и состоит в том, чтобы на основании имеющихся данных отнести комплекс наблюдаемых симптомов к тем категориям заболеваний, которые полностью или наиболее полно ему соответствуют. Следовательно, необходимо выявить и установить категорию заболевания, поставить диагноз, который смог бы объяснить наличие всех имеющихся в данном случае симптомов. Для этого и производят соответствующее деление заболеваний на основе определенных общих закономерностей.For differentiation, it is necessary to know the diagnostic algorithms and options to which this case can be attributed. The differential diagnosis is based on the available data to attribute the complex of observed symptoms to those categories of diseases that fully or most fully correspond to it. Therefore, it is necessary to identify and establish the category of the disease, to make a diagnosis that could explain the presence of all the symptoms present in this case. For this, they produce the appropriate division of diseases on the basis of certain general laws.
Важным условием дифференцированного анализа полученной медицинской информации, является применение сравнительно-сопоставимого метода к одинаковым видам информации. Применяя дифференциальный анализ по множественным признакам выявляются диагностические критерии, лежащие в основе проведения дифференциальной диагностики.An important condition for the differentiated analysis of the obtained medical information is the application of a comparatively comparable method to the same types of information. Using differential analysis according to multiple criteria, the diagnostic criteria underlying the differential diagnosis are identified.
Для удобства проведения дифференциации с использованием базы медицинских данных, разработан классификатор разделения заболеваний на группы, разделяющиеся на подгруппы, которые, в свою очередь, разделяются на меньшие подгруппы, и так до конкретных единиц - заболеваний (разработан единый способ наполнения клиническими и иными данными (матрица), включающим возможности матрица со всеми группами заболеваний, например заболевания сердца, пневмонии, периферической нервной системы, но все они входят в единую матрицу). В классической логике основа деления всегда является важным или существенным признаком. Однако на практике в большинстве случаев выбирают за основу наиболее целесообразный признак. В классической логике деление производится до конца на основе одного и того же признака. На практике при проведении дифференциального диагноза деление отдельных подгрупп по причине целесообразности может производиться по различным признакам.For the convenience of differentiating using a medical database, a classifier has been developed for dividing diseases into groups that are divided into subgroups, which, in turn, are divided into smaller subgroups, and so on to specific units - diseases (a single way to fill in clinical and other data has been developed (matrix ), including the capabilities of the matrix with all groups of diseases, for example, diseases of the heart, pneumonia, peripheral nervous system, but they are all included in a single matrix). In classical logic, the basis of division is always an important or essential feature. However, in practice, in most cases, the most appropriate feature is selected as the basis. In classical logic, division is done to the end based on the same attribute. In practice, when conducting a differential diagnosis, the division of individual subgroups due to expediency can be carried out on various grounds.
При использовании деления на практике, оно в любом случае должно быть исчерпывающим: подгруппы должны охватывать все встречающиеся варианты. Не может быть использовано такое деление, которое, например, разделяет все менингиты на основе цитограммы ликвора и лейкоцитоза крови, так как существуют многие варианты течения данного заболевания, при которых результат исследования ликвора и лейкоцитоза крови практически не отличается. Ошибки при разделении можно избежать, если применить методы сравнения, сопоставления и выявления совпадений множественных показателей и признаков. Данные особенности дифференцированного анализа поступающих медицинских данных заложены в конструкции предлагаемой автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса.When using the division in practice, it should in any case be exhaustive: the subgroups should cover all the options encountered. Such a division cannot be used that, for example, shares all meningitis based on the cytogram of cerebrospinal fluid and blood leukocytosis, since there are many variants of the course of this disease in which the result of the study of cerebrospinal fluid and blood leukocytosis is practically the same. Separation errors can be avoided by applying methods of comparison, juxtaposition and identification of coincidence of multiple indicators and features. These features of a differentiated analysis of incoming medical data are embedded in the design of the proposed automated help system for information support of the medical diagnostic process.
Согласно настоящей полезной модели автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса (фиг.1) содержит компьютеризированные рабочие места 1 лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода 2 и связанные по сети 3 с контроллером 4 сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок 5 для ввода общих данных о пациенте, блок 6 для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок 7 для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок 8 для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок 9 для ввода сведений о способах и методах лечения и блок 10 для отражения поставленного лечащим врачом диагноза.According to this utility model, an automated help system for information support of the medical diagnostic process (Fig. 1) contains computerized workstations 1 of the attending physician, equipped with input / output devices 2 and connected via the network 3 to the controller 4 messages with a subsystem for inputting primary information about each patient, which includes block 5 for entering general data about the patient, block 6 for entering information about the patient’s medical history, block 7 for entering information about clinical trials conducted by aschim doctor against patient, unit 8 for entering information on the results of instrumental and laboratory tests, unit 9 to enter information about the ways and methods of treatment and block 10 to reflect the delivered physician diagnosis.
При этом указанная подсистема ввода первичной информации (блоки 5-10) через обменную шину 11 сообщена с подсистемой 12 информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места 1 лечащего врача. Этот материал соответствует виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте. Подсистема 12 информационной поддержки включает в себя блок 13 со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком 5 для ввода общих данных о пациенте, блок 14 со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком 6 для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок 15 со сведениями по клиническим исследованиям, связанным с блоком 7 для ввода сведений о клинических исследованиях, блок 16 со сведениями об инструментальных и лабораторных исследованиях, связанным с блоком 8 для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок 17 сведений о формах стандартов неспецифифеского и специфического лечения стандартов неспецифифеского и специфического лечения, связанный с блоком 9 для ввода сведений о способах и методах лечения, и блок 18 сведений по установленным диагнозам, связанный с блоком 10 для отражения поставленного лечащим врачом диагноза.In this case, the specified subsystem for inputting primary information (blocks 5-10) through the exchange bus 11 is communicated with the subsystem 12 of information support, performed with the function of demonstrating information and reference material on the display of the computerized workstation 1 of the attending physician. This material corresponds to the type of information entered into the subsystem for inputting primary information about each patient. The information support subsystem 12 includes a block 13 with information on general directories associated with block 5 for entering general patient data, a block 14 with information on disease groups containing matches for patient complaints, connected with block 6 for entering anamnesis information with patient complaints, block 15 with information on clinical studies associated with block 7 for entering information about clinical trials, block 16 with information about instrumental and laboratory studies associated with block 8 for entering information on the results of instrumental and laboratory studies, block 17 of information about the forms of non-specific and specific treatment standards of non-specific and specific treatment standards, associated with block 9 for entering information about methods and methods of treatment, and block 18 of information on established diagnoses associated with block 10 for reflection diagnosis by the attending physician.
Подсистема ввода первичной информации связана через общую шину 19 с общей базой 20 медицинских данных, блоком 21 интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации, 22 блоком автоматизированной обработки информации, которые сообщены в режиме обмена информацией между собой, и блоком 23 формирования медицинской отчетности.The primary information input subsystem is connected via a common bus 19 with a common medical data base 20, a block 21 for intellectual, analytical and statistical information processing, 22 an automated information processing unit that are communicated in an information exchange mode with each other, and a medical reporting generation unit 23.
Блок 21 интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации выполнен с возможностью реализации функции математической и аналитической обработки данных о пациенте в текущий момент времени по показателям клинического состояния пациента, динамике развития заболевания и результатов лечения, а блок 22 автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализации в режиме реального времени сопоставление и анализ данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой, и включает в себя связанные между собой через обменную шину 24 базу 25 со сведениями о фармакологических препаратах и базу 26 со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении.Block 21 of the intellectual, analytical and statistical processing of information is configured to implement the function of mathematical and analytical processing of patient data at the current time in terms of the patient’s clinical condition, the dynamics of the disease and treatment results, and block 22 of automated processing of information is configured to implement the function of providing pharmacological data and real-time implementation of the comparison and analysis of data on various pharmacological Kim groups of drugs between themselves and includes interconnected via an exchange bus 24 with the data base 25 of pharmacological preparations and base 26 with information about drugs and their compatibility effect when used together.
Автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса по фиг.1 использует метод сравнения и сопоставления качественных характеристик клинических признаков и полученных количественных показателей результатов исследований среди подгруппы одной группы заболеваний. Следующим этапом является расчет критериев (не процентного, а критериев точного, достоверного, вероятного, отрицательного) совпадения выявленных признаков с имеющимися вариантами течения этой подгруппы заболеваний в базе медицинских данных системы. Варианты клинических проявлений и результаты исследований дифференцируемых заболеваний находятся в базе справочников медицинских данных, сформированной из известной научной литературы. База справочников медицинских данных регулярно пополняется и обновляется.The automated help information system for the diagnostic and treatment process of FIG. 1 uses a method for comparing and comparing the qualitative characteristics of clinical signs and the obtained quantitative indicators of research results among a subgroup of one group of diseases. The next step is the calculation of criteria (not percentages, but criteria for exact, reliable, probable, negative) coincidence of the revealed signs with the available variants of the course of this subgroup of diseases in the medical database of the system. Variants of clinical manifestations and the results of studies of differentiable diseases are in the database of medical data directories formed from well-known scientific literature. The database of medical data directories is regularly updated and updated.
В качестве критериев отобраны следующие: точный (Т) (специфический, патогномоничный, облигатный); достоверный (Д) (очень часто встречающийся, почти всегда присутствует); вероятный (В) (часто встречающийся, чувствительный); отрицания (О) (противоречащий, несовместимый, антагонист, указывающий на невозможность присутствия данного признака (симптома) при данном заболевании).The following were selected as criteria: exact (T) (specific, pathognomonic, obligate); reliable (D) (very common, almost always present); probable (B) (common, sensitive); denial (O) (contradictory, incompatible, antagonist, indicating the impossibility of the presence of a given sign (symptom) in a given disease).
Для сопоставления характеристик нескольких признаков зарегистрированных врачами-специалистами в соответствующих разделах базы, используется метод единых сопряженных полей. Тем самым дифференциация нескольких единиц - заболеваний, проводится количественно по частоте встречаемости выявленных признаков с имеющимися таковыми в вариантах одной группы заболеваний.To compare the characteristics of several signs registered by medical specialists in the relevant sections of the database, the method of single conjugate fields is used. Thus, the differentiation of several units - diseases, is carried out quantitatively by the frequency of occurrence of identified signs with those available in variants of one group of diseases.
Так, например, неврологом осмотрен больной с подозрением на серозный менингит (по МКБ-10 - G03). Регистрация полученных сведений осуществляется в системе по соответствующим полям: жалобы (особенность головной боли, рвоты), анамнез (эпидемические особенности, пути передачи, период инкубации, температура), объективный статус (общий и неврологический осмотр - преобладающие симптомы и синдромы, менингеальные и энцефалические симптомы (система основана на присутствии семантики в описании симптомов и синдромов, т.е. всех клинических признаков), результаты лабораторного исследования крови и ликвора, результаты серологического и вирусологического исследования. Количество сопряженных полей определяется пользователем, т.е. врачом-специалистом. На фиг.2 представлена схема-алгоритм проведения дифференциальной диагностики с использованием автоматизированной справочной системы информационно-интеллектуальной поддержки. После регистрации полученных сведений, проводится дифференциальная диагностика по соответствующим полям (выбранным произвольно), используя раздел дифференциальной диагностики неврологических заболеваний Врачи-специалисты используют электронную обработку зарегистрированных сведений в системе, сопоставляют и сравнивают собранные и полученные от больного данные с имеющимися вариантами течения заболеваний данной подгруппы (происходит в автоматическом виде) в справочнике дифференциальной диагностики неврологических заболеваний (менингиты энтеровирусной этиологии, паротитной этиологии, лимфоцитарный хориоменингит, менингиальная форма полиомиелита и т.д.). Результат выдается по представлению предварительных дифференциальных диагнозов, с их вероятным и достоверным проявлениям в данном клиническом случае, автоматически уточняющимся при внесении дополнительных выявленных данных. Дифференциация проводится по следующему принципу: в блоке регистрации (введение) информации о больном, существуют разделы и поля идентичные по сопоставимости разделам и полям в дифдиагмате, т.е. логически сопряжены.)For example, a neurologist examined a patient with suspected serous meningitis (according to ICD-10 - G03). Registration of the received information is carried out in the system according to the relevant fields: complaints (especially headache, vomiting), anamnesis (epidemiological features, transmission routes, incubation period, temperature), objective status (general and neurological examination - prevailing symptoms and syndromes, meningeal and encephalic symptoms (the system is based on the presence of semantics in the description of symptoms and syndromes, i.e. all clinical signs), the results of laboratory tests of blood and cerebrospinal fluid, the results of serological and viral tests The number of conjugated fields is determined by the user, that is, a specialist doctor. Figure 2 shows a diagram of an algorithm for conducting differential diagnostics using an automated help system for information and intellectual support. After registering the received information, differential diagnostics is carried out according to the corresponding fields ( randomly selected) using the differential diagnosis section of neurological diseases Specialists use electronic image processing the data recorded in the system, compare and compare the data collected and received from the patient with the available options for the course of diseases of this subgroup (occurs automatically) in the directory of differential diagnosis of neurological diseases (meningitis of enteroviral etiology, mumps etiology, lymphocytic choriomeningitis, meningial form of poliomyelitis and t .d.). The result is given on the presentation of preliminary differential diagnoses, with their probable and reliable manifestations in this clinical case, automatically updated when additional data are identified. Differentiation is carried out according to the following principle: in the registration unit (introduction) of patient information, there are sections and fields identical in comparability to sections and fields in the differential diagram, i.e. logically conjugate.)
Дифференциация проводится подсистемой 12, результат дифференциально-диагностического анализа представлен, условно, виде графика, в котором каждому выявленному заболеванию дана оценка достоверности и вероятности, наличия у данного конкретного больного. Данная модель позволяет проводить широкополосную, множественную, многоуровневую систему дифференциации, что позволяет учитывать и выявлять самые ре6дкие формы протекания заболевания, специфические и неспецифические формы проявления патологического процесса. Проводить дифференциацию можно и при отсутствия сознания у пациента, что не мало важно при оказании неотложной медицинской помощи)Differentiation is carried out by subsystem 12, the result of the differential diagnostic analysis is presented, conditionally, as a graph in which each identified disease is assessed for the reliability and probability of the presence of this particular patient. This model allows for a broadband, multiple, multi-level system of differentiation, which allows you to take into account and identify the most rare forms of the course of the disease, specific and non-specific forms of manifestation of the pathological process. Differentiation can also be carried out in the absence of consciousness in the patient, which is of no small importance in the provision of emergency medical care)
Таким образом, особенностью разработанной автоматизированной справочной интеллектуально-информационной системы является автоматизированный поиск и справочное (семантическое) сопровождение по вводимому термину при регистрации, дифференциальном сопоставлении и сопровождении клинических или других данных:Thus, a feature of the developed automated reference intellectual information system is the automated search and reference (semantic) support for the entered term during registration, differential comparison and maintenance of clinical or other data:
- выдает общие и специфические симптомы и синдромы по предоставленному диагнозу (предустановленный обновляемый справочник с возможностью оперативного пополнения);- gives out general and specific symptoms and syndromes according to the diagnosis (pre-installed updated guide with the possibility of operational replenishment);
- выдает наиболее достоверные показатели лабораторно-инструментальных исследований по предоставленному диагнозу (предустановленный обновляемый справочник с возможностью оперативного пополнения персоналом Заказчика);- provides the most reliable indicators of laboratory and instrumental studies according to the diagnosis (pre-installed updated directory with the possibility of operational replenishment by the customer’s personnel);
- выдает план стандартного обследования пациента при предоставленном диагнозе (элементы справочника/шаблоны формируются лечебным учреждением самостоятельно, либо производится формирование базового справочник, дальнейшая работа с которым производится персоналом);- issues a plan for a standard examination of the patient with the diagnosis provided (directory elements / templates are generated by the medical institution independently, or a basic directory is being formed, further work with which is done by staff);
- выдает план стандартного/типового лечения пациента при предоставленном диагнозе (элементы справочника/шаблоны формируются лечебным учреждением самостоятельно, либо производится формирование базового справочника с дальнейшей работой со справочником персоналом);- issues a plan of standard / standard treatment of the patient with the diagnosis (reference elements / templates are generated by the medical institution independently, or a basic reference is made with further work with the reference by the staff);
- выдает план стандартного/типового санаторно-курортного лечения при предоставленном диагнозе (формирование - аналогично предыдущему)- issues a standard / standard spa treatment plan with the diagnosis (formation - similar to the previous one)
- автоматически выдает общие противопоказания в видах лечения по предоставленному диагнозу;- automatically gives general contraindications in the types of treatment according to the diagnosis;
- автоматизированный анализ лекарственного взаимодействия и противопоказаний по предоставленному лекарственному (препаратному) лечению;- automated analysis of drug interactions and contraindications for the provided drug (drug) treatment;
- автоматизированный анализ соответствия назначенных курсов лечения (препаратов) предоставленному диагнозу и совместимости курсов лечения (препаратов) между собой.- an automated analysis of the compliance of the prescribed courses of treatment (drugs) with the diagnosis and the compatibility of treatment courses (drugs) with each other.
Позволяет решать следующие задачи для руководителей и главных специалистов медицинских учреждений:It allows you to solve the following problems for managers and chief specialists of medical institutions:
- получение достоверной и полной информации о заболеваемости в учреждении или округе;- Obtaining reliable and complete information about the incidence in the institution or district;
- оперативное получение клинической и другой информации о каждом конкретном больном;- prompt receipt of clinical and other information about each specific patient;
- осуществление постоянного мониторинга лечебно-диагностической деятельности подразделений и должностных лиц медицинской службы;- the implementation of continuous monitoring of the medical and diagnostic activities of units and officials of the medical service;
- проведение независимого медико-статистического анализа любого подразделения медицинской службы;- conducting an independent medical-statistical analysis of any unit of the medical service;
- осуществление контроля в реальном масштабе времени за качеством оказания медицинской помощи по конкретному больному и подчиненным подразделениям;- real-time monitoring of the quality of medical care for a particular patient and subordinate units;
- проведение автоматизированного сравнительно-сопоставительного анализа деятельности разных подразделений медицинской службы за любой установленный промежуток времени;- conducting an automated comparative analysis of the activities of various departments of the medical service for any specified period of time;
- оперативной генерации отчетов.- operational report generation.
Компоненты подсистем (блоки) функционируют между собой по алгоритму связанных полей, согласно которому каждому вводимому признаку соответствует набор сопутствующих или ответных признаков, отбор из которых определяется по вероятностной схеме, по которой каждый дополнительный введенный признак ссужает поле сопутствующих или ответных признаков, относящихся к первому введенному признаку. Метод единых сопряженных полей обеспечивает возможность проведения дифференциации нескольких единиц - заболеваний количественно по частоте встречаемости выявленных признаков с имеющимися таковыми в вариантах одной группы заболеваний.The components of the subsystems (blocks) function among themselves according to the algorithm of related fields, according to which each input feature corresponds to a set of related or response features, the selection of which is determined by the probabilistic scheme, according to which each additional feature introduced narrows the field of related or responsive features related to the first input featured. The method of single conjugate fields provides the possibility of differentiating several units of diseases quantitatively by the frequency of occurrence of identified signs with those available in variants of one group of diseases.
Блок 23 формирования медицинской отчетности включает блок 27 формирования документов медицинского учета, блок 28 формирования документов медицинской отчетности и блок 29 формирования другой медицинской документации, версии которых в электронном варианте поступают в общую базу 20 медицинских данных.Block 23 of the formation of medical reports includes a block 27 of the formation of documents of medical records, block 28 of the formation of documents of medical records and block 29 of the formation of other medical documents, versions of which are electronically supplied to a common database 20 of medical data.
Общая база 20 медицинских данных используется в системе в качестве хранилища всех полученных медицинских и других данных о пациенте, идентификационные сведения личности, истории болезней и временная последовательность жалоб пациента, для сбора анамнестических данных, проведения статистической и аналитической обработки собранных результатов, описания врачами специалистами выявленных при осмотре пациента клинических данных в текстовом и цифровом значениях в единой форме - выявленный признак (симптом) в одной строке, для проведения аналитического и сравнительно-сопоставимого исследования по важности (веса участия) каждого симптома в формировании синдрома и диагноза, данные результатов исследований полученных аппаратными средствами в любом виде, а также заключение по проведенным исследованиям специалистов.A common database of 20 medical data is used in the system as a repository of all received medical and other patient data, personal identification information, medical history and the time sequence of patient complaints, to collect anamnestic data, conduct statistical and analytical processing of the collected results, and description by doctors identified by specialists examination of the patient's clinical data in text and digital values in a single form - the identified sign (symptom) in one line, for ana iticheskogo and comparative studies of comparable importance (weight of participation) of each symptom in the formation of symptoms and diagnosis, research data obtained hardware in any form, as well as the conclusion of research conducted by experts.
Блок 22 автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализации в режиме реального времени сопоставления и анализа данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой. В этом блоке база 25 со сведениями о фармакологических препаратах включает в себя подблок 30 со сведениями о фармакологическом действии препаратов (медсправочники - диагноз - патогенез), подблок 31 с показаниями (медицинские справочники клинические симптомы), связанный блоком диагнозов, подблок 32 со сведениями о применении препаратов (текст из медсправочников), подблок 33 со сведениями о дозировках (текстовые и цифровые сведения из медсправочников), подблок 34 со сведениями о побочных действиях и подблок 35 со сведениями о противопоказаниях. База 26 со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении включает в себя подблок 36, выдающий сведения о фармакологических препаратах несовместимых с данным препаратом, подблок 37, выдающий сведения о фармакологических препаратах ослабевающие одно из действий данного препарата, подблок 38, выдающий сведения о армакологических препаратах усиливающих одно из действий данного препарата.The automated information processing unit 22 is configured to implement the function of providing pharmacological data and real-time comparing and analyzing data on the various pharmacological groups of drugs with each other. In this block, base 25 with information about pharmacological preparations includes sub-block 30 with information about the pharmacological action of the drugs (medical guides - diagnosis - pathogenesis), sub-block 31 with indications (medical reference books, clinical symptoms) associated with the diagnosis block, sub-block 32 with information about the use preparations (text from medical manuals), subunit 33 with information about dosages (text and digital information from medical directories), subunit 34 with information about side effects and subunit 35 with information about contraindications. Base 26 with information on the compatibility of drugs and their effect when used together includes sub-block 36, which gives information about pharmacological preparations incompatible with this drug, sub-block 37, which gives information about pharmacological preparations, weakening one of the actions of this drug, sub-block 38, which gives information about armacological preparations enhancing one of the actions of this drug.
Таким образом, при введении названия лекарственного препарата на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащий врач видит иные и коммерческие названия этого лекарства и получает информацию о его фармакологическом действии, показании, применении, сведения о дозировках, побочных действиях, противопоказаниях. При этом лечащий врач получает полную картину возможности применения этого лекарственного препарата в принятом им методе лечения с позиций его совместимости с другими выбранными им для лечения препаратами (сведения о фармакологических препаратах несовместимых с данным препаратом, о фармакологических препаратах, ослабевающих или усиливающих одно из действий данного препарата.Thus, when the name of the drug is entered on the computerized workstation display, the attending physician sees other and commercial names of this medicine and receives information about its pharmacological action, indications, uses, dosage information, side effects, and contraindications. At the same time, the attending physician receives a complete picture of the possibility of using this drug in the method of treatment adopted by him from the point of view of its compatibility with other drugs chosen by him for treatment (information about pharmacological preparations incompatible with this drug, about pharmacological drugs that weaken or enhance one of the actions of this drug .
При определении в блоке 9 метода или способа лечения лечащий врач получает информацию о тактике проведения этого лечения и соответственно получает информацию из базы 25, которая позволит определиться с набором лекарственных препаратов в соответствии с состоянием пациента.When determining the method or method of treatment in block 9, the attending physician receives information on the tactics of this treatment and accordingly receives information from the database 25, which will determine the set of drugs in accordance with the patient's condition.
Настоящая полезная модель промышленно применима, позволит повысить эффективность принятия достоверного в отношении пациента решения и обеспечить оптимальное лечение.This utility model is industrially applicable, will increase the efficiency of making reliable decisions regarding the patient and ensure optimal treatment.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010144144/08U RU103209U1 (en) | 2010-10-29 | 2010-10-29 | CLINICAL INFORMATION SYSTEM |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010144144/08U RU103209U1 (en) | 2010-10-29 | 2010-10-29 | CLINICAL INFORMATION SYSTEM |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU103209U1 true RU103209U1 (en) | 2011-03-27 |
Family
ID=44053207
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010144144/08U RU103209U1 (en) | 2010-10-29 | 2010-10-29 | CLINICAL INFORMATION SYSTEM |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU103209U1 (en) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013191580A1 (en) * | 2012-06-22 | 2013-12-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью Торгово-Производственная Фирма "Энергобаланс" | Medical information resource system |
| RU2628058C2 (en) * | 2011-01-07 | 2017-08-14 | Конинклейке Филипс Н.В. | Integrated access to multiple clinical data analysis modules and integration with these modules |
| US10351509B2 (en) | 2015-12-22 | 2019-07-16 | Zogenix International Limited | Fenfluramine compositions and methods of preparing the same |
| RU2704749C2 (en) * | 2014-09-29 | 2019-10-30 | Зодженикс Интернэшнл Лимитед | Control system for managing distribution of medicinal products |
| US10689324B2 (en) | 2015-12-22 | 2020-06-23 | Zogenix International Limited | Metabolism resistant fenfluramine analogs and methods of using the same |
| RU2752792C1 (en) * | 2020-07-10 | 2021-08-05 | Общество с ограниченной ответственностью "К-Скай" | System for supporting medical decision-making |
| US11406606B2 (en) | 2016-08-24 | 2022-08-09 | Zogenix International Limited | Formulation for inhibiting formation of 5-HT2B agonists and methods of using same |
| US11458111B2 (en) | 2017-09-26 | 2022-10-04 | Zogenix International Limited | Ketogenic diet compatible fenfluramine formulation |
| US11571397B2 (en) | 2018-05-11 | 2023-02-07 | Zogenix International Limited | Compositions and methods for treating seizure-induced sudden death |
| US11612574B2 (en) | 2020-07-17 | 2023-03-28 | Zogenix International Limited | Method of treating patients infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) |
-
2010
- 2010-10-29 RU RU2010144144/08U patent/RU103209U1/en active IP Right Revival
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2628058C2 (en) * | 2011-01-07 | 2017-08-14 | Конинклейке Филипс Н.В. | Integrated access to multiple clinical data analysis modules and integration with these modules |
| WO2013191580A1 (en) * | 2012-06-22 | 2013-12-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью Торгово-Производственная Фирма "Энергобаланс" | Medical information resource system |
| RU2704749C2 (en) * | 2014-09-29 | 2019-10-30 | Зодженикс Интернэшнл Лимитед | Control system for managing distribution of medicinal products |
| US11325882B2 (en) | 2015-12-22 | 2022-05-10 | Zogenix International Limited | Metabolism resistant fenfluramine analogs and methods of using the same |
| US11634377B2 (en) | 2015-12-22 | 2023-04-25 | Zogenix International Limited | Fenfluramine compositions and methods of preparing the same |
| US10689324B2 (en) | 2015-12-22 | 2020-06-23 | Zogenix International Limited | Metabolism resistant fenfluramine analogs and methods of using the same |
| US10947183B2 (en) | 2015-12-22 | 2021-03-16 | Zogenix International Limited | Fenfluramine compositions and methods of preparing the same |
| US10351509B2 (en) | 2015-12-22 | 2019-07-16 | Zogenix International Limited | Fenfluramine compositions and methods of preparing the same |
| US10351510B2 (en) | 2015-12-22 | 2019-07-16 | Zogenix International Limited | Fenfluramine compositions and methods of preparing the same |
| US11673852B2 (en) | 2015-12-22 | 2023-06-13 | Zogenix International Limited | Metabolism resistant fenfluramine analogs and methods of using the same |
| US11786487B2 (en) | 2016-08-24 | 2023-10-17 | Zogenix International Limited | Formulation for inhibiting formation of 5-HT2B agonists and methods of using same |
| US11406606B2 (en) | 2016-08-24 | 2022-08-09 | Zogenix International Limited | Formulation for inhibiting formation of 5-HT2B agonists and methods of using same |
| US11759440B2 (en) | 2016-08-24 | 2023-09-19 | Zogenix International Limited | Formulation for inhibiting formation of 5-HT2B agonists and methods of using same |
| US11458111B2 (en) | 2017-09-26 | 2022-10-04 | Zogenix International Limited | Ketogenic diet compatible fenfluramine formulation |
| US11571397B2 (en) | 2018-05-11 | 2023-02-07 | Zogenix International Limited | Compositions and methods for treating seizure-induced sudden death |
| RU2752792C1 (en) * | 2020-07-10 | 2021-08-05 | Общество с ограниченной ответственностью "К-Скай" | System for supporting medical decision-making |
| US11612574B2 (en) | 2020-07-17 | 2023-03-28 | Zogenix International Limited | Method of treating patients infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU103209U1 (en) | CLINICAL INFORMATION SYSTEM | |
| Low et al. | Screening for genital chlamydia infection | |
| Quentin et al. | Measuring healthcare quality | |
| WO2012057649A1 (en) | Clinical information system | |
| Buchbinder et al. | A validity-driven approach to the understanding of the personal and societal burden of low back pain: development of a conceptual and measurement model | |
| Leonard et al. | The use of direct clinician observation and vignettes for health services quality evaluation in developing countries | |
| Oxman et al. | An overview of strategies to promote implementation of evidence-based health care | |
| Souza et al. | The development of a simplified, effective, labour monitoring-to-action (SELMA) tool for better outcomes in labour difficulty (BOLD): study protocol | |
| Puttkammer et al. | An assessment of data quality in a multi-site electronic medical record system in Haiti | |
| Gilmore et al. | The uses of patient reported experience measures in health systems: a systematic narrative review | |
| US20060080145A1 (en) | Method for reviewing electronic patient medical records to assess and improve the quality and cost effectiveness of medical care | |
| RU106013U1 (en) | Staging system DIFFERENTIAL DIAGNOSIS ACCORDING TO DIAGNOSIS, REFERENCE SYSTEM results of clinical studies for integration into automated medical information systems, Differentiation recording the results of clinical studies to integration into automated health information system and differential diagnostic matrix for integration into automated medical information systems | |
| Braspenning et al. | Quality and safety of care: the role of indicators | |
| World Health Organization | Stop TB policy paper: TB impact measurement: policy and recommendations for how to assess the Epidemiological burden of TB and the impact of TB control | |
| Sivananthan et al. | Variations in Self‐Reported Practice of Physicians Providing Clinical Care to Individuals with Dementia: A Systematic Review | |
| Feroz et al. | Exploring digital health interventions for pregnant women at high risk for pre-eclampsia and eclampsia in low-income and-middle-income countries: a scoping review | |
| Ahmed et al. | Incentivizing quantity and quality of care: evidence from an impact evaluation of performance-based financing in the health sector in Tajikistan | |
| Billah et al. | Competency of health workers in detecting and managing gestational hypertension, pre-eclampsia, severe pre-eclampsia and eclampsia during antenatal check-ups in primary care health facilities in Bangladesh: a cross-sectional study | |
| Zaadoud et al. | Do performance measurement models have any impact on primary health care? A systematic review | |
| Gambino | The validation of screening tests: Meet the new screen same as the old screen? | |
| Markam et al. | Exploring midwives' need and intention to adopt electronic integrated antenatal care | |
| WO2012070982A1 (en) | System for differentiation and analysis of recorded clinical data | |
| Slayter et al. | Patient reported outcome measures in adult spinal muscular atrophy: a scoping review and graphical visualization of the evidence | |
| RU103022U1 (en) | SYSTEM OF DIFFERENTIATION AND ANALYSIS OF REGISTERED CLINICAL DATA | |
| Van Der Heijden et al. | Overcoming limitations of tuberculosis information systems: researcher and clinician perspectives |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PC11 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20110908 |
|
| MM1K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20131030 |
|
| NF1K | Reinstatement of utility model |
Effective date: 20151127 |
|
| PC11 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20170707 |
|
| MM9K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20171030 |
|
| NF9K | Utility model reinstated |
Effective date: 20190402 |