RU2016142026A - Способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний - Google Patents
Способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний Download PDFInfo
- Publication number
- RU2016142026A RU2016142026A RU2016142026A RU2016142026A RU2016142026A RU 2016142026 A RU2016142026 A RU 2016142026A RU 2016142026 A RU2016142026 A RU 2016142026A RU 2016142026 A RU2016142026 A RU 2016142026A RU 2016142026 A RU2016142026 A RU 2016142026A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- cancer
- risk
- localization
- patient
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Claims (16)
1. Компьютерно-реализованный способ оценки вероятности развития онкологических заболеваний, характеризующийся тем, что
получают электронную медицинскую карту от по меньшей мере одного пациента из устройства ввода/вывода данных, содержащую данные пациента по заранее заданным параметрам;
формируют набор локализаций вероятного онкологического процесса для по меньшей мере одного пациента;
данные пациента из электронной медицинской карты ставят в соответствие сформированным локализациям согласно эмпирическим данным их влияния на возможный риск развития злокачественной опухоли в этой локализации;
получают максимально возможные значения данных пациента из устройства хранения данных;
определяют онкологический риск для каждой локализации из сформированного набора посредством суммирования отношений, полученных на предыдущем шаге значений данных пациента и их максимальных значений, полученных из устройства хранения данных, при этом каждое отношение умножается на заданный заранее коэффициент в зависимости влияния на риск развития онкологического заболевания;
определяют характеристику наследственной предрасположенности к развитию онкологических заболеваний на основании количества кровных родственников пациента с перенесенными онкологическими заболеваниями, при этом каждый случай наличия перенесенного онкологического заболевания умножается на заранее заданный коэффициент, зависящий от степени родства кровного родственника;
определяют дополнительный параметр, характеризующий повышенный риск развития онкологического заболевания;
определяют риск развития онкологического заболевания на основании значений онкологического риска для каждой локализации, при этом отображая риск развития онкологического заболевания, онкологический риск для каждой локализации, дополнительный параметр, характеризующий повышенный риск развития онкологического заболевания для каждой локализации, характеристику наследственной предрасположенности к развитию онкологических заболеваний для каждой локализации на устройстве ввода/вывода данных.
2. Компьютерно-реализованный способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные получают по проводному или беспроводному каналу передачи данных.
3. Компьютерно-реализованный способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные о пациенте содержат количество перенесенных онкологических заболеваний, и/или количество перенесенных не онкологических заболеваний, и/или возрастную группу, и/или жалобы общие, и/или жалобы по локализациям органов, и/или количество кровных родственников с перенесенными онкологическими заболеваниями, и/или данные лабораторных и инструментальных исследований.
4. Компьютерно-реализованный способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные о пациенте ставят в соответствие сформированным локализациям, т.е. распределяются по локализациям, на которые они влияют, по принципу принадлежности.
5. Система оценки вероятности развития онкологических заболеваний, содержащая
по меньшей мере одно хранилище данных;
по меньшей мере одно устройство отображения данных;
по меньшей мере одно устройство обработки, выполняющее шаги, описанные в п. 1.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016142026A RU2016142026A (ru) | 2016-10-27 | 2016-10-27 | Способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний |
PCT/RU2016/000924 WO2018080335A1 (ru) | 2016-10-27 | 2016-12-23 | Способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016142026A RU2016142026A (ru) | 2016-10-27 | 2016-10-27 | Способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016142026A3 RU2016142026A3 (ru) | 2018-04-27 |
RU2016142026A true RU2016142026A (ru) | 2018-04-27 |
Family
ID=62025296
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016142026A RU2016142026A (ru) | 2016-10-27 | 2016-10-27 | Способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2016142026A (ru) |
WO (1) | WO2018080335A1 (ru) |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8719045B2 (en) * | 2005-02-03 | 2014-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services, Centers For Disease Control And Prevention | Personal assessment including familial risk analysis for personalized disease prevention plan |
-
2016
- 2016-10-27 RU RU2016142026A patent/RU2016142026A/ru unknown
- 2016-12-23 WO PCT/RU2016/000924 patent/WO2018080335A1/ru active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018080335A1 (ru) | 2018-05-03 |
RU2016142026A3 (ru) | 2018-04-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ulivi et al. | Circulating plasma levels of miR-20b, miR-29b and miR-155 as predictors of bevacizumab efficacy in patients with metastatic colorectal cancer | |
Hyder et al. | A nomogram to predict long-term survival after resection for intrahepatic cholangiocarcinoma: an Eastern and Western experience | |
Ohmoto et al. | Genomic features and clinical management of patients with hereditary pancreatic cancer syndromes and familial pancreatic cancer | |
Liu et al. | Prognostic significance of serum lactate dehydrogenase in patients with breast cancer: a meta-analysis | |
Wang et al. | Cancer treatment-induced accelerated aging in cancer survivors: biology and assessment | |
Salvatorelli et al. | Ductal carcinoma in situ of the breast: an update with emphasis on radiological and morphological features as predictive prognostic factors | |
McLaren et al. | Neutrophil-to-lymphocyte and platelet-to-lymphocyte ratios can predict treatment response to neoadjuvant therapy in esophageal cancer | |
Cesarini et al. | Predicting the individual risk of acute severe colitis at diagnosis | |
Sciortino et al. | Raman spectroscopy and machine learning for IDH genotyping of unprocessed glioma biopsies | |
Williams et al. | Use and impact of adjuvant chemotherapy in patients with resected non‐small cell lung cancer | |
Mariani et al. | Development of a prognostic nomogram for liver metastasis of uveal melanoma patients selected by liver MRI | |
Brannon et al. | “N of 1” case reports in the era of whole-genome sequencing | |
Tejada et al. | Combined DES/SD model of breast cancer screening for older women, I: Natural-history simulation | |
Toss et al. | Hereditary pancreatic cancer: a retrospective single-center study of 5143 Italian families with history of BRCA-related malignancies | |
Furnaz et al. | Performance of the TIMI risk score in predicting mortality after primary percutaneous coronary intervention in elderly women: results from a developing country | |
Gianni et al. | Cell-free DNA fragmentomics: a promising biomarker for diagnosis, prognosis and prediction of response in breast Cancer | |
Starzyńska et al. | Any role of PIK3CA and PTEN biomarkers in the prognosis in oral squamous cell carcinoma? | |
Zhou et al. | Predictive value of pretreatment albumin‐to‐alkaline phosphatase ratio for overall survival for patients with advanced non‐small cell lung cancer | |
Sur et al. | Diagnostic and prognostic significance of miR-150 in colorectal cancer: A systematic review and meta-analysis | |
Cucchetti et al. | Impact of primary cancer features on behaviour of colorectal liver metastases and survival after hepatectomy | |
Jeon et al. | Serum sorbitol dehydrogenase as a novel prognostic factor for hepatocellular carcinoma after surgical resection | |
Miyawaki et al. | Impact of the coronavirus disease 2019 pandemic on first-visit patients with oesophageal cancer in the first infection wave in Saitama prefecture near Tokyo: a single-centre retrospective study | |
Lora et al. | Prognostic models for locally advanced cervical cancer: external validation of the published models | |
Agostinetto et al. | Post-neoadjuvant treatment strategies for patients with early breast cancer | |
Quarello et al. | Implications of an underlying Beckwith–Wiedemann Syndrome for Wilms Tumor treatment strategies |