EA030399B1 - Способ нозологической экспресс-диагностики - Google Patents

Способ нозологической экспресс-диагностики Download PDF

Info

Publication number
EA030399B1
EA030399B1 EA201401218A EA201401218A EA030399B1 EA 030399 B1 EA030399 B1 EA 030399B1 EA 201401218 A EA201401218 A EA 201401218A EA 201401218 A EA201401218 A EA 201401218A EA 030399 B1 EA030399 B1 EA 030399B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
nosological
markers
disease
nosology
rapid diagnosis
Prior art date
Application number
EA201401218A
Other languages
English (en)
Other versions
EA201401218A3 (ru
EA201401218A2 (ru
Inventor
Владимир Николаевич Ростовцев
Александр Олегович Лукьянов
Original Assignee
Общество С Ограниченной Ответственностью "Профдиаг"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество С Ограниченной Ответственностью "Профдиаг" filed Critical Общество С Ограниченной Ответственностью "Профдиаг"
Priority to EA201401218A priority Critical patent/EA030399B1/ru
Publication of EA201401218A2 publication Critical patent/EA201401218A2/ru
Publication of EA201401218A3 publication Critical patent/EA201401218A3/ru
Publication of EA030399B1 publication Critical patent/EA030399B1/ru

Links

Landscapes

  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области медицины. Способ нозологической экспресс-диагностики включает запись динамического спектра пациента, установление соответствия ему эталонных маркеров из общей базы маркеров, которая позволяет осуществить быстрое и непосредственное выявление заболевания или его риска.

Description

Изобретение относится к области медицины. Способ нозологической экспресс-диагностики включает запись динамического спектра пациента, установление соответствия ему эталонных маркеров из общей базы маркеров, которая позволяет осуществить быстрое и непосредственное выявление заболевания или его риска.
030399 Β1
030399
Изобретение относится к области медицины, в частности к экспресс-диагностике распространенных
заболеваний.
Известен "Способ экспресс-диагностики" согласно патенту РФ (КИ 214384). Этот способ заключается в использовании специальных таблиц для интерпретации данных газоразрядной визуализации электромагнитного волнового поля поверхности кожи подушечек дистальных фаланг рук и ног под воздействием импульсного поля высокой частоты и напряжения. Этот способ позволяет оценивать общее энергетическое и психоэмоциональное состояние индивида, а также функциональные состояния органов и систем организма с оценкой этих состояний по 10-балльной шкале. Основной недостаток этого способа заключается в отсутствии возможности нозологической диагностики, т.е. диагностики конкретных заболеваний.
Нозологической экспресс-диагностикой мы называем прямую непосредственную экспрессдиагностику нозологических единиц, т.е. конкретных заболеваний, в отличие от обычной экспрессдиагностики по тем или иным показателям или маркерам (метаболическим, генетическим, иммунным, функциональным и др.), которые имеют некоторую патогенетическую или этиологическую связь (корреляцию) с заболеванием. Отсюда следует, что обычная экспресс-диагностика не является нозологической, а нозологическая экспресс-диагностика предлагается впервые.
Ближайшим аналогом является функциональная спектрально-динамическая диагностика, которая проводится по органно-тканевым или функциональным системам маркеров.
В основе нозологической экспресс-диагностики лежит функциональная спектрально-динамическая диагностика, осуществляемая с помощью Комплекса медицинского спектрально-динамического (КМСД) и являющаяся практической реализацией способа в области медицины в соответствии с Евразийским патентом № 017369 с приоритетом от 4 мая 2011 г. на "Способ выявления и тестирования субпроцессов в сложном волновом поле объекта".
Функциональная спектрально-динамическая диагностика осуществляется путем распознавания спектрально-динамических образов эталонных маркеров патологических и других процессов в сложном волновом поле организма пациента. Распознавание каждого маркера характеризуется уровнем общего соответствия, уровнем патологических соответствий и уровнем актуальности процесса. Эти характеристики позволяют оценить диагностическую значимость каждого маркера и с помощью множества маркеров, принадлежащих выбранной органно-тканевой или функциональной системе организма, они позволяют формировать диагностический образ болезни, а точнее - образы различных стадий развития заболевания, включая стадию риска, латентную (скрытую) стадию, раннюю (первых проявлений) стадию и манифестную (позднюю) стадию.
Основным недостатком ближайшего аналога является невозможность быстрой диагностики, т.е. невозможность экспресс-диагностики.
Предлагается способ, который радикально преодолевает этот недостаток и который включает пассивную (без воздействия на волновое поле организма) запись динамического спектра электромагнитного волнового поля на поверхности кожи, выбор маркеров, относящихся к определенной нозологии из общей базы маркеров, соответствующих задачам экспресс-обследования конкретного контингента, установление соответствия динамического спектра пациента маркерам выбранной нозологии, оценку степени соответствия определенных маркеров уровням риска заболевания или стадиям развития болезни и формирование диагностического заключения.
Сущность предлагаемого способа заключается в распознавании спектрально-динамического образа болезни на основе маркеров, относящихся к определенной нозологии из общей базы маркеров, которую специально разрабатывают для каждого заболевания. Запись волнового сигнала с поверхности кожи занимает 35 с, обработка спектрально-динамических данных занимает 15 с. и диагностика заболеваний на основе нозологии занимает не более 2 мин. Отсюда следует, что экспресс-диагностика с диагностическим охватом в 10 заболеваний занимает у врача (терапевта, общей практики или иного специалиста) 20 мин.
Важной особенностью нозологической экспресс-диагностики является возможность выявления не только самих заболеваний, но и нозологических рисков. В данном контексте риском называется самая ранняя стадия развития заболевания, на которой патологический процесс еще не сформировался, но идет процесс интеграции условий для формирования патологического процесса, т.е. процесс рискогенеза (нарастания величины риска). Принято выделять как минимум три градации риска, включая низкий, средний и высокий. В отличие от косвенных рисков нозологическим риском называется риск конкретного заболевания. Выявление высокого нозологического риска является основанием для составления индивидуальной программы профилактики заболевания так же, как диагностика самого заболевания является основанием для составления программы его лечения.
В итоге достигается двойная, т.е. и лечебная, и профилактическая направленность экспрессдиагностики.
Предлагаемый способ позволяет получить единый технологический результат, суть которого заключается в непосредственной экспресс-диагностике конкретных заболеваний (нозологических единиц)
и конкретных нозологических рисков.
- 1 030399
Для реализации предлагаемого способа используют аппаратные и программные средства Комплекса медицинского спектрально-динамического (КМСД) согласно патенту РФ на полезную модель №88932. КМСД является устройством для записи и коррекции волновых процессов биообъектов, которое включает датчик и блок процессора сигналов, состоящий из усилителя и реверсивного АЦП, а также блок сравнения снятого сигнала с эталонами и блок генератора обратного сигнала, функции которых выполняет компьютер, и носитель информации с эталонами. Информация о КМСД содержится на сайтах производителей (\\у\уу.кт5<ТЬу и \у\у\у.кт5<к5и).
Способ реализуют следующим образом.
Пациент предварительно заполняет краткую анкету, которая включает ФИО, возраст, пол, жалобы, перенесенные операции и болезни и постоянно принимаемые лекарства. Эти данные также могут быть взяты из медицинской карты пациента или электронной базы данных, если таковая имеется.
За 35 с записывают динамический спектр пациента, а затем анализируют одну или несколько нозологических систем маркеров. При этом норма времени диагностического анализа составляет до 2 мин на одну нозологическую систему маркеров. В режиме массовых скрининг-обследований этап записи динамических спектров пациентов проводит медицинская сестра на территории организаций и предприятий, а этап диагностического экспресс-анализа проводит врач на своем рабочем месте.
Нозологические группы маркеров конструируют на основе предварительно выполненных разработок, получая в итоге высокоинформативные нозологические группы из нескольких десятков маркеров. Иными словами, каждая нозологическая группа маркеров является результатом выполнения отдельной предварительной разработки. Главный смысл разработки заключается в достижении максимальной информативности каждой нозологической группы маркеров. При этом каждый маркер получает индексацию по типу отображаемого процесса (гипоэргический, нормоэргический, гиперэргический, метаболический, этиологический) и по уровню реализации процесса (тканевом, гуморально-регуляторном, нейрорегуляторном, психорегуляторном).
В качестве примера приведем основную (базовую) часть нозологической группы маркеров для ишемической болезни сердца (ИБС):
нарушение коронарного кровообращения, коронарная артерия (гипоэргия), коронарная артерия воспаление (гиперэргия), коронарная артерия Ό4 (нормоэргия), гиперхолестеринемия Ό4 (метаболический), холестерин Ό60 (метаболический), дуга аорты Ό3 дегенерация (гипоэргия), инфаркт миокарда Ό32 (гипоэргия), атеросклероз Ό4 (гипоэргия), аорта дегенерация (гипоэргия).
Наиболее актуальны нозологические группы маркеров для экспресс-диагностики в режиме скрининга социально значимых заболеваний, таких как ИБС, артериальная гипертензия, сахарный диабет 2-го типа, бронхиальная астма, ревматоидный артрит, нефрит, язвенная болезнь, менингит, энцефалит и онкопатология. Для реализации конкретных скрининговых программ экспресс-диагностики могут быть выбраны несколько нозологических позиций, которые наиболее актуальны для данного контингента обследуемых.
Более наглядно процесс нозологической экспресс-диагностики представлен на диаграмме на фигуре, где цифрами обозначены основные этапы процесса.
1. Заполнение анкеты.
2. Запись динамического спектра.
3. Преобразование динамического спектра.
4. Сравнение с нозологической группой маркеров.
5. Нозологическая группа маркеров.
6. База данных спектрально-динамических образов эталонных маркеров патологических и других процессов в волновом поле пациента.
7. База данных нозологических групп маркеров.
8. Оценка уровня рисков или стадий заболевания, формирование заключения.
Технологическая простота и широкие диагностические возможности способа нозологической экспресс-диагностики обеспечивают ему высокий потенциал эффективности выявления ранних (в том числе
латентных) стадий распространенных заболеваний, а также, что особенно важно, выявления индивидуальных нозологических рисков, что гарантирует успешную первичную профилактику, т.е. предотвращение болезни.
- 2 030399

Claims (2)

  1. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
    1. Способ нозологической экспресс-диагностики, включающий пассивную запись динамического спектра электромагнитного волнового поля на поверхности кожи, выбор маркеров, относящихся к определенной нозологии, из общей базы маркеров, установление соответствия динамического спектра пациента маркерам выбранной нозологии, оценку степени соответствия определенных маркеров уровням риска заболевания или стадиям развития болезни и формирование диагностического заключения.
  2. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что экспресс-диагностику осуществляют одновременно по нескольким маркерам, относящимся к нозологиям, наиболее вероятным для обследуемой группы лиц.
EA201401218A 2014-09-03 2014-09-03 Способ нозологической экспресс-диагностики EA030399B1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201401218A EA030399B1 (ru) 2014-09-03 2014-09-03 Способ нозологической экспресс-диагностики

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201401218A EA030399B1 (ru) 2014-09-03 2014-09-03 Способ нозологической экспресс-диагностики

Publications (3)

Publication Number Publication Date
EA201401218A2 EA201401218A2 (ru) 2015-03-31
EA201401218A3 EA201401218A3 (ru) 2015-07-30
EA030399B1 true EA030399B1 (ru) 2018-07-31

Family

ID=52744897

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA201401218A EA030399B1 (ru) 2014-09-03 2014-09-03 Способ нозологической экспресс-диагностики

Country Status (1)

Country Link
EA (1) EA030399B1 (ru)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2143841C1 (ru) * 1997-12-09 2000-01-10 Игнатьев Николай Константинович Способ экспресс-диагностики
US20130116573A1 (en) * 2010-07-12 2013-05-09 The Johns Hopkins University Three-dimensional thermal imaging for the detection of skin lesions and other natural and abnormal conditions

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2143841C1 (ru) * 1997-12-09 2000-01-10 Игнатьев Николай Константинович Способ экспресс-диагностики
US20130116573A1 (en) * 2010-07-12 2013-05-09 The Johns Hopkins University Three-dimensional thermal imaging for the detection of skin lesions and other natural and abnormal conditions

Also Published As

Publication number Publication date
EA201401218A3 (ru) 2015-07-30
EA201401218A2 (ru) 2015-03-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200315518A1 (en) Apparatus for processing data for predicting dementia through machine learning, method thereof, and recording medium storing the same
JP7262452B2 (ja) Ecgベースの心駆出率のスクリーニング
Matias et al. Prediction of Atrial Fibrillation using artificial intelligence on Electrocardiograms: A systematic review
Lin et al. An electrocardiographic system with anthropometrics via machine learning to screen left ventricular hypertrophy among young adults
JP2021103582A (ja) 健康度ポジショニングマップおよび健康関数を作成する方法、システム、およびプログラム、ならびにそれらの使用方法
Salaffi et al. Ultrasound versus conventional radiography in the assessment of bone erosions in rheumatoid arthritis
Potter et al. Machine learning of ECG waveforms to improve selection for testing for asymptomatic left ventricular dysfunction
Qiao et al. The association of radial artery pulse wave variables with the pulse wave velocity and echocardiographic parameters in hypertension
Springer et al. Signal quality classification of mobile phone-recorded phonocardiogram signals
Shin et al. Complementary photoplethysmogram synthesis from electrocardiogram using generative adversarial network
Scanlon et al. Cardiovascular risk assessment in patients with rheumatoid arthritis: a correlative study of noninvasive arterial health testing
CN113316412A (zh) 用于诊断心脏缺血和冠状动脉疾病的系统、设备、软件和方法
Kjeldsen et al. Paroxysmal atrial fibrillation in horses: pathophysiology, diagnostics and clinical aspects
US20230143229A1 (en) Method for diagnostic ultrasound of carotid artery
Lin et al. Electrocardiographic machine learning to predict left ventricular diastolic dysfunction in asian young male adults
Murad et al. The process of a systematic review and meta-analysis
Mannhart et al. Clinical validation of an artificial intelligence algorithm offering cross-platform detection of atrial fibrillation using smart device electrocardiograms
Machado et al. Sonographic cutoff values for detection of abnormalities in small, medium and large joints: a comparative study between patients with rheumatoid arthritis and healthy volunteers
US20230309940A1 (en) Explainable deep learning camera-agnostic diagnosis of obstructive coronary artery disease
EA030399B1 (ru) Способ нозологической экспресс-диагностики
Harpaz et al. Right semantic modulation of early MEG components during ambiguity resolution
Rahman et al. Variables Influencing Machine Learning-Based Cardiac Decision Support System: A Systematic Literature Review
RU2256399C1 (ru) Способ диагностики скрытой артериальной гипертензии
Peña et al. Brain function complexity during dual‐tasking is associated with cognitive impairment and age
Butler et al. Time-dependent ECG-AI prediction of fatal coronary heart disease

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): AM AZ KZ KG TJ TM