CN109903849A - 肩关节周围骨折临床智能决策支持系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,涉及医疗决策系统技术领域,包括信息录入模块、诊断模块、决策模块、病例数据库,所述诊断模块中包括肩关节周围骨折分型模块,肩关节周围骨折分型模块依据所述信息录入模块中的检查结果,同时结合临床肩关节周围骨折分型标准对肩关节周围骨折进行分型;肩关节周围骨折分型模块对锁骨骨折、肱骨近端骨折进行分型;锁骨骨折依据喙锁韧带损伤情况与骨折部位的分型标准进行分型,肱骨近端骨折依据无移位骨折、外展型骨折、内收型骨折、粉碎型骨折的分型标准进行分型,肱骨近端骨折还依据Neer分型标准进行分型及AO分型标准进行分型;本方案使患者及患者家属实时掌握和跟踪患者病情及诊疗方案。
Description
技术领域
本发明涉及医疗决策系统技术领域,具体涉及肩关节周围骨折临床智能决策支持系统。
背景技术
创伤骨科迄今为止,临床关注更多的是四肢骨干骨折,而随着社会老龄化,骨端骨折的比例逐年增加。由于其涉及关节的固定,在治疗方面存在特殊性,在考虑骨折复位、加强内固定及软组织保护的同时,还要最大限度地考虑所累及关节功能的恢复。在治疗长骨骨折时,注意力会更多地放在骨折可否如期愈合上;但在治疗经关节骨折时,考虑的因素会有所不同。由于是干骺端的骨折,不愈合的概率会比骨干明显减少,但另一方面,对骨折复位的要求会更加严格;在整个治疗过程中,关节可否早期活动将成为治疗效果的焦点之一。
由于肩关节周围解剖结构复杂,骨折复位多较困难,有些甚至是不可能解剖复位的。因此,其治疗效果受到很大影响,导致一部分患者会出现残留疼痛、关节活动受限、关节僵硬及晚期创伤性关节炎等并发症。另外,肩关节内骨折的治疗中,除了要考虑到骨折的复杂性及复位很困难外,也要考虑到复杂骨折中一些伴有骨质疏松的老年患者。由于患者年龄较大时多伴有骨质疏松,若内固定较困难且骨折的严重程度已经造成关节功能丧失,可能要考虑关节功能的重建,包括特殊部位的人工关节置换。肩关节内骨折的疗效以及并发症的发生概率,就取决于关节面复位的平整及固定的牢固程度。手术既要考虑关节面的解剖复位,以便早期功能练习,防止创伤性关节炎的发生,还要满足关节干骺端的功能复位,功能复位要做到牢固,保证早期功能锻炼时固定的牢固性。对于部分粉碎性骨折患者,尤其是患有骨质疏松的患者,可能会出现骨缺损,此时为了恢复关节面的平整,需要进行植骨。通过开放解剖复位,恢复最佳的关节面及轴线对位,这样可减少并减轻创伤性关节炎的发生率及其程度,从而促进关节功能的恢复。
鉴于肩关节周围骨折的特殊性和复杂性,临床对于肩关节周围骨折的治疗方法选择多种多样,如何给予患者的肩关节周围骨折情况进行规范的检查、诊断、分型以及治疗是关系到肩关节周围骨折治疗效果的重要因数。而目前全世界针对肩关节周围骨折的治疗方面仍多停留在的临床经验性,因此在治疗过程中难免存在各种各样的错误和不足,最终导致治疗的不适宜甚至失败。建立一套基于临床诊疗指南、专家建议、临床经验以及整合肩关节周围骨折病例数据的智能化决策支持系统,对于指导临床骨科医师进行规范的关节周围骨折治疗具有很好的临床应用价值及前景。同时我国是人口大国,肩关节周围骨折患者病历繁多,这些病历对于进行大样本的肩关节周围骨折病例研究、创新肩关节周围骨折治疗技术、研发肩关节周围骨折治疗新产品等具有极高的参考价值,建立规范的肩关节骨折数据以及如何充分利用这些临床肩关节周围骨折大数据进行相关研究也是本发明的一个重要内容。
综上所述,如何有效地解决上述技术问题,是目前本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,包括信息录入模块、诊断模块、决策模块、病例数据库。
所述诊断模块中包括肩关节周围骨折分型模块,所述肩关节周围骨折分型模块依据所述信息录入模块中的检查结果,同时结合临床肩关节周围骨折分型标准对肩关节周围骨折进行分型;
所述肩关节周围骨折分型模块对锁骨骨折、肱骨近端骨折进行分型;
所述锁骨骨折依据喙锁韧带损伤情况与骨折部位的分型标准进行分型,所述肱骨近端骨折依据无移位骨折、外展型骨折、内收型骨折、粉碎型骨折的分型标准进行分型;
所述肱骨近端骨折还依据Neer分型标准进行分型及AO分型标准进行分型。
进一步地,所述信息录入模块用于录入患者的基本信息和病历信息,创建患者的数据信息;
所述诊断模块用于对所述信息录入模块中的数据作出临床诊断,给出临床治疗方案;
所述决策模块基于所述诊断模块给出的临床诊断,结合患者的病情和/或并发症作出术前检查、术前用药、术前评估和术前纠正的诊疗方案;
所述病例数据库用于将病例归档并持续增加病例信息、为患者在所述信息录入模块和/或所述诊断模块中提供系统自行检索和分析的辅助依据、针对所述信息录入模块和/或所述诊断模块中给出的结果自行评估及对所述评估结果自行作出决策。
进一步地,所述病历信息包括主诉、现病史、辅助检查;
所述辅助检查模块中的检查项目为医学影像项目,包括X线项目和CT项目。
进一步地,所述临床治疗方案包括保守治疗或手术治疗。
进一步地,所述决策模块中还设置有手术风险综合评分项;
所述手术风险综合评分项根据所述术前综合评估的结果对手术风险进行综合评分。
进一步地,所述决策模块包括术前检查模块、术前药物模块、术前评估模块、术前纠正模块。
进一步地,所述术前检查模块用于对包括血液检测、心脏检测及其它人体器官检测的检测结果进行生理指标预警;
所述术前药物模块用于根据所述术前检查模块中的生理指标预警作出的术前药物管理;
所述术前评估模块用于根据所述术前检查模块中的生理指标预警的结果,对患者的各生理系统进行术前综合评估并生成是否满足手术条件的结果;
所述术前纠正模块用于对所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果判断是否需要干预处理,当所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果需要干预处理,则提示医生和患者进行干预处理;当所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果不需要干预处理,则提示医生和患者进行手术治疗。
进一步地,当所述术前评估模块生成的结果为不满足手术条件时,则提示医生和患者进行保守治疗;当所述术前评估模块生成的结果为满足手术条件时,则提示医生和患者进行手术治疗或进入术前纠正模块内。
进一步地,当所述术前评估模块中生成的结果需要干预处理,则提示医生和患者进行干预处理;当所述术前评估模块中生成的结果不需要干预处理,则提示医生和患者进行手术治疗。
进一步地,所述术前评估模块中还生成肩关节周围骨折手术安全评估表;
所述肩关节周围骨折手术安全评估表可加入所述病例数据库;
所述病例数据库可对所述肩关节周围骨折手术安全评估表进行评估验证,所述肩关节周围骨折手术安全评估表可对所述骨折病例数据库进行辅助决策;
所述肩关节周围骨折手术安全评估表可对临床诊断治疗进行修正完善。
有益效果
1、指导临床骨科医师进行规范的肩关节周围骨折治疗;
2、病例数据库对于进行大样本的肩关节周围骨折病例研究、创新肩关节周围骨折治疗技术、研发肩关节周围骨折治疗新产品等具有极高的参考价值;
3、患者及患者家属能够实时掌握和跟踪患者的病情及诊疗方案。
附图说明
图1为本实施例中的一种肩关节周围骨折临床智能决策支持系统的示意简图;
图2为本实施例中的信息录入模块的示意简图;
图3为本实施例中的另一种肩关节周围骨折临床智能决策支持系统的示意简图;
图4为本实施例中的决策模块的示意简图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。若未特别指明,实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。
如图1所示,一种肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,包括信息录入模块、诊断模块、决策模块、病例数据库。
所述诊断模块中包括肩关节周围骨折分型模块,所述肩关节周围骨折分型模块依据所述信息录入模块中的检查结果,同时结合临床肩关节周围骨折分型标准对肩关节周围骨折进行分型。
所述肩关节周围骨折分型模块对锁骨骨折、肱骨近端骨折进行分型。
所述锁骨骨折依据喙锁韧带损伤情况与骨折部位的分型标准进行分型,所述肱骨近端骨折依据无移位骨折、外展型骨折、内收型骨折、粉碎型骨折的分型标准进行分型,所述肱骨近端骨折还依据Neer分型标准进行分型及AO分型标准进行分型,其中,Neer分型及AO分型详见于《中华创伤骨科杂志》2011年1月第13卷第1期中的《肱骨近端骨折的治疗建议》。
如图2-3所示,所述信息录入模块用于录入患者的基本信息和病历信息,创建患者的数据信息。所述基本信息包括患者的姓名、性别、年龄等信息,其中,所述姓名可仅显示患者的姓,名字为先生或女士,例如:张先生或赵女士;更进一步地,所述基本信息中还可以包含更具体的基本信息,例如:籍贯、住址、职业、饮食习惯等等,可供辅助排除地区多发病或职业病等疾病。
所述病历信息包括主诉、现病史、辅助检查。
所述辅助检查模块中的检查项目为医学影像项目,包括X线项目和CT项目。或其它医学影像项目,例如:磁共振成像项目等。
所述诊断模块用于对所述信息录入模块中的数据作出临床诊断,给出临床治疗方案。所述临床治疗方案包括保守治疗或手术治疗。手术治疗方案中至少包括手术名称。例如:切开复位内固定术等。
所述决策模块基于所述诊断模块给出的临床诊断,结合患者的病情和/或并发症作出术前检查、术前用药、术前评估和术前纠正的诊疗方案。
所述病例数据库用于将病例归档并持续增加病例信息、为患者在所述信息录入模块和/或所述诊断模块中提供系统自行检索和分析的辅助依据、针对所述信息录入模块和/或所述诊断模块中给出的结果自行评估及对所述评估结果自行作出决策。
所述决策模块中还设置有手术风险综合评分项。所述手术风险综合评分项根据所述术前综合评估的结果对手术风险进行综合评分。
如图4所示,所述决策模块包括术前检查模块、术前药物模块、术前评估模块、术前纠正模块。
所述术前检查模块用于对包括血液检测、心脏检测及其它人体器官检测的检测结果进行生理指标预警。所述术前检查模块的检测项目包括血红蛋白、血钠浓度、血钾浓度、心室率、血氧饱和度等生理指标中的任一种或多种。
所述术前药物模块用于根据所述术前检查模块中的生理指标预警作出的术前药物管理。所述术前药物模块的术前药物包括华法林、阿司匹林、达比加群、阿哌沙班、利伐沙班等药物中的任一种或多种。
所述术前评估模块用于根据所述术前检查模块中的生理指标预警的结果,对患者的各生理系统进行术前综合评估并生成是否满足手术条件的结果。所述术前评估模块的术前评估项目包括各关节骨折的分型建议、心功能及心脏疾病评估、肺功能及呼吸系统疾病评估、肝肾功能及肝肾疾病评估、脑功能及神经系统疾病评估、凝血功能评估、胃肠道功能及胃肠系统疾病评估、内分泌功能及内分泌系统疾病评估、免疫功能及组织免疫疾病评估中的任一种或多种。
所述术前纠正模块用于对所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果判断是否需要干预处理,当所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果需要干预处理,则提示医生和患者进行干预处理;当所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果不需要干预处理,则提示医生和患者进行手术治疗。
当所述术前评估模块生成的结果为不满足手术条件时,则提示医生和患者进行保守治疗;当所述术前评估模块生成的结果为满足手术条件时,则提示医生和患者进行手术治疗或进入术前纠正模块内。
当所述术前评估模块中生成的结果需要干预处理,则提示医生和患者进行干预处理;当所述术前评估模块中生成的结果不需要干预处理,则提示医生和患者进行手术治疗。
所述术前评估模块也可根据患者在所述术前药物模块中的术前药物管理的结果服药后,重新进行术前检查后,依据所述术前检查模块中的生理指标预警和所述术前药物模块中的术前药物管理的结果,对患者重新进行术前评估并生成是否满足手术条件的结果。
所述术前评估模块中还生成肩关节周围骨折手术安全评估表,所述肩关节周围骨折手术安全评估表可加入所述病例数据库。
所述病例数据库可对所述肩关节周围骨折手术安全评估表进行评估验证,所述肩关节周围骨折手术安全评估表可对所述骨折病例数据库进行辅助决策,所述肩关节周围骨折手术安全评估表可对临床诊断治疗进行修正完善。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,包括信息录入模块、诊断模块、决策模块、病例数据库;
所述诊断模块中包括肩关节周围骨折分型模块,所述肩关节周围骨折分型模块依据所述信息录入模块中的检查结果,同时结合临床肩关节周围骨折分型标准对肩关节周围骨折进行分型;
所述肩关节周围骨折分型模块对锁骨骨折、肱骨近端骨折进行分型;
所述锁骨骨折依据喙锁韧带损伤情况与骨折部位的分型标准进行分型,所述肱骨近端骨折依据无移位骨折、外展型骨折、内收型骨折、粉碎型骨折的分型标准进行分型;
所述肱骨近端骨折还依据Neer分型标准进行分型及AO分型标准进行分型。
2.如权利要求1所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,
所述信息录入模块用于录入患者的基本信息和病历信息,创建患者的数据信息;
所述诊断模块用于对所述信息录入模块中的数据作出临床诊断,给出临床治疗方案;
所述决策模块基于所述诊断模块给出的临床诊断,结合患者的病情和/或并发症作出术前检查、术前用药、术前评估和术前纠正的诊疗方案;
所述病例数据库用于将病例归档并持续增加病例信息、为患者在所述信息录入模块和/或所述诊断模块中提供系统自行检索和分析的辅助依据、针对所述信息录入模块和/或所述诊断模块中给出的结果自行评估及对所述评估结果自行作出决策。
3.如权利要求2所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,
所述病历信息包括主诉、现病史、辅助检查;
所述辅助检查模块中的检查项目为医学影像项目,包括X线项目和CT项目。
4.如权利要求2所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,所述临床治疗方案包括保守治疗或手术治疗。
5.如权利要求2所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,
所述决策模块中还设置有手术风险综合评分项;
所述手术风险综合评分项根据所述术前综合评估的结果对手术风险进行综合评分。
6.如权利要求2所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,所述决策模块包括术前检查模块、术前药物模块、术前评估模块、术前纠正模块。
7.如权利要求6所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,
所述术前检查模块用于对包括血液检测、心脏检测及其它人体器官检测的检测结果进行生理指标预警;
所述术前药物模块用于根据所述术前检查模块中的生理指标预警作出的术前药物管理;
所述术前评估模块用于根据所述术前检查模块中的生理指标预警的结果,对患者的各生理系统进行术前综合评估并生成是否满足手术条件的结果;
所述术前纠正模块用于对所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果判断是否需要干预处理,当所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果需要干预处理,则提示医生和患者进行干预处理;当所述术前评估模块中生成的是否满足手术条件的结果不需要干预处理,则提示医生和患者进行手术治疗。
8.如权利要求7所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,当所述术前评估模块生成的结果为不满足手术条件时,则提示医生和患者进行保守治疗;当所述术前评估模块生成的结果为满足手术条件时,则提示医生和患者进行手术治疗或进入术前纠正模块内。
9.如权利要求7所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,当所述术前评估模块中生成的结果需要干预处理,则提示医生和患者进行干预处理;当所述术前评估模块中生成的结果不需要干预处理,则提示医生和患者进行手术治疗。
10.如权利要求6所述的肩关节周围骨折临床智能决策支持系统,其特征在于,
所述术前评估模块中还生成肩关节周围骨折手术安全评估表;
所述肩关节周围骨折手术安全评估表可加入所述病例数据库;
所述病例数据库可对所述肩关节周围骨折手术安全评估表进行评估验证,所述肩关节周围骨折手术安全评估表可对所述骨折病例数据库进行辅助决策;
所述肩关节周围骨折手术安全评估表可对临床诊断治疗进行修正完善。
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