Claims (1)
Способ автоматизации общефункциональной диагностики (АРМ ОФД), включающий регистрацию данных о медицинских специалистах, допущенных к работе на АРМ ОФД, сбор идентификационных данных о пациентах, зарегистрированных в АРМ ОФД, накопление данных о специалистах, допущенных к работе на АРМ ОФД и данных о пациентах, зарегистрированных в АРМ ОФД, кодирование собираемых данных с учетом принятой системы кодирования и классификации, обработку накопленных данных и принятие решений, отличающийся тем, что дополнительно собирают данные историй болезни пациентов, данные критеральных диагностических показателей для каждого заболевания данные о рекомендуемых средствах и методах лечения по каждому характерному заболеванию, дополнительные видео- и графические данные, кодируют эти данные с учетом принятой системы кодирования и классификации и формируют базу данных историй болезни, базу критериальных диагностических признаков, базу справочных данных о рекомендуемых средствах и методах лечения и базу видео- и графических данных, причем каждый раздел истории пациента формируют в виде иерархически сгруппированного логического дерева стандартных описаний на основе соответствующих классификаторов, согласованных с действующей нормативной документацией с возможностью сопоставления описаний из состава базы историй болезни и описаний из других баз, базу критериальных диагностических признаков формируют в виде отдельных документов описания диагностических признаков заболеваний, а каждое описание представляют в виде структуры ветвящегося логического дерева, корнем которого является код заболевания, заносимый по типовым классификаторам, ветвями первого и последующих уровней являются составные части организма и присущие им признаки данного вида заболеваний, заполняемые на основе типовых классификаторов, база данных о рекомендуемых средствах и методах лечения содержит кодовые записи в виде отдельных структурированных описаний, включающих коды заболеваний, заполненные по тем же типовым классификаторам, что и разделы историй болезни, и диагностические признаки, каждое справочное описание имеет структуру логического дерева, корнем которого является код диагноза заболевания, а ветвями - типовые коды рекомендуемого набора лечебных средств и коды противопоказаний по применению данного набора лечебных средств, база видео- и графических данных связаны с идентификатором пациента, идентификатором медицинского специалиста, датой ввода документа в базу данных и кодом раздела истории болезни, при этом автоматизацию постановки диагноза заболевания осуществляют путем поиска кодовых записей в базе диагностических критериев на основе поисковых реквизитов из состава истории болезни, определяемых медицинским специалистом по результатам текущих обследований пациента, а автоматизацию подбора лечебных средств осуществляют путем поиска соответствующих записей в базе данных на основе поисковых реквизитов, входящих в состав кодовой записи принятого диагноза с дополнением ограничительных признаков из истории болезни пациента, определяющих противопоказания по применению отдельных наборов лечебных средств, а результаты постановки диагноза заболевания и подбора лечебных средств с учетом имеющихся у пациента противопоказаний по применению выбранных лечебных средств заносят в соответствующие разделы базы данных историй болезни.A method for automating general-purpose diagnostics (AWP OFD), including registration of data on medical specialists admitted to work at AWP OFD, collecting identification data about patients registered in AWP OFD, accumulating data about specialists admitted to work at AWP OFD and data on patients, registered in the AWF OFD, encoding the data collected taking into account the adopted coding and classification system, processing the accumulated data and making decisions, characterized in that they additionally collect historical data patient knowledge, data of criterion diagnostic indicators for each disease, data on recommended drugs and treatment methods for each characteristic disease, additional video and graphic data, encode these data taking into account the adopted coding and classification system and form a database of case histories, a database of criteria-based diagnostic signs , a database of reference data on recommended means and methods of treatment and a database of video and graphic data, and each section of the patient’s history is formed in the form hierarchically grouped logical tree of standard descriptions based on relevant classifiers, consistent with the current regulatory documentation with the possibility of comparing descriptions from the composition of the base of case histories and descriptions from other bases, the base of criteria-specific diagnostic signs is formed as separate documents describing the diagnostic signs of diseases, and each description is presented in as a structure of a branching logical tree, the root of which is a disease code entered by ty Classifiers, branches of the first and subsequent levels are the components of the body and the inherent signs of this type of disease, filled on the basis of standard classifiers, the database of recommended drugs and treatment methods contains code entries in the form of separate structured descriptions, including disease codes filled out according to to the same classifiers as the sections of case histories and diagnostic signs, each reference description has the structure of a logical tree, the root of which is I’m the code for diagnosing the disease, and the branches are the typical codes of the recommended set of therapeutic agents and contraindication codes for the use of this set of therapeutic agents, the database of video and graphic data is associated with the patient’s identifier, identifier of the medical specialist, the date the document was entered into the database and the section history code , while the automation of the diagnosis of the disease is carried out by searching for code entries in the database of diagnostic criteria based on the search details from the medical history, the medical specialist according to the results of the current patient examinations, and the selection of therapeutic agents is automated by searching for the relevant entries in the database based on the search details included in the code entry of the accepted diagnosis with the addition of restrictive signs from the patient’s medical history that determine contraindications for the use of individual sets of therapeutic means, and the results of the diagnosis of the disease and the selection of therapeutic agents, taking into account the patient’s available, are contraindicated th on the application of the selected therapeutic agents are entered in the relevant sections of the database history.