RU2017137802A - Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов - Google Patents
Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2017137802A RU2017137802A RU2017137802A RU2017137802A RU2017137802A RU 2017137802 A RU2017137802 A RU 2017137802A RU 2017137802 A RU2017137802 A RU 2017137802A RU 2017137802 A RU2017137802 A RU 2017137802A RU 2017137802 A RU2017137802 A RU 2017137802A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- patient
- medical
- facts
- training
- history
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to practices or guidelines
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Physiology (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Claims (27)
1. Способ поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов, выполняемый на сервере, включает следующие шаги:
- формируют обучающую выборку, содержащую электронную историю болезни пациентов, сгруппированных по пациенту;
- производят предварительную обработку данных, содержащихся в истории болезней пациентов, выбранных из обучающей выборки;
- преобразовывают обработанные данные в последовательность медицинских фактов по каждому пациенту с использованием медицинских онтологий;
- производят автоматическую разметку полученной последовательности медицинских фактов по каждому пациенту, используя извлеченные из истории болезни пациента диагнозы или другие интересующие факты;
- производят обучение первичных репрезентаций независимо для каждой из модальностей;
- осуществляют обучение совместных репрезентаций;
- производят обучение финальных моделей и параметров агрегации;
- получают историю болезни пациента, не входящую в обучающую выборку;
- производят предварительную обработку данных полученной истории болезни пациента;
- преобразовывают предварительно обработанные данные в последовательность медицинских фактов с использованием медицинских онтологий;
- полученный набор фактов отправляют на вход сформированным моделям;
- определяют диагноз, а также проводят анализ и прогноз развития заболеваний пациента с наибольшей вероятностью, соответствующей предъявленному набору фактов.
2. Способ по п. 1, в котором электронная история болезни пациента включает, по крайней мере, следующие данные: состояние пациента, способы лечения пациента, средства, используемыми при лечении пациента, результаты анализов.
3. Система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов включает, по крайней мере, один процессор, оперативную память, запоминающее устройство, содержащее инструкции, загружаемые в оперативную память и выполняемые, по крайней мере, одним процессором, инструкции содержат следующие шаги:
- формирование обучающей выборки, содержащую электронную историю болезни пациентов, сгруппированных по пациенту;
- предварительную обработку данных, содержащихся в истории болезней пациентов, выбранных из обучающей выборки;
- преобразование обработанных данные в последовательность медицинских фактов по каждому пациенту с использованием медицинских онтологий;
- автоматическую разметку полученной последовательности медицинских фактов по каждому пациенту, используя извлеченные из истории болезни пациента диагнозы или другие интересующие факты;
- обучение первичных репрезентаций независимо для каждой из модальностей;
- обучение совместных репрезентаций;
- обучение финальных моделей и параметров агрегации;
- получение истории болезни пациента, не входящей в обучающую выборку;
- предварительную обработку данных полученной истории болезни пациента;
- преобразование предварительно обработанных данных в последовательность медицинских фактов с использованием медицинских онтологий;
- отправку полученного набора фактов на вход сформированным моделям;
- определение диагноза, а также анализа и прогноза развития заболеваний пациента с наибольшей вероятностью, соответствующей предъявленному набору фактов.
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2017/000819 WO2019132685A1 (ru) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | Способ и система поддержки принятия врачебных решений |
| CN201780097565.8A CN111492437A (zh) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | 支持医学决策的方法和系统 |
| RU2017137802A RU2703679C2 (ru) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов |
| US16/770,634 US20200303072A1 (en) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | Method and system for supporting medical decision making |
| EP17936316.3A EP3734604A4 (en) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | MEDICAL DECISION-MAKING PROCESS AND SYSTEM |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017137802A RU2703679C2 (ru) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2017137802A true RU2017137802A (ru) | 2019-07-01 |
| RU2017137802A3 RU2017137802A3 (ru) | 2019-07-17 |
| RU2703679C2 RU2703679C2 (ru) | 2019-10-21 |
Family
ID=67067900
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017137802A RU2703679C2 (ru) | 2017-12-29 | 2017-12-29 | Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20200303072A1 (ru) |
| EP (1) | EP3734604A4 (ru) |
| CN (1) | CN111492437A (ru) |
| RU (1) | RU2703679C2 (ru) |
| WO (1) | WO2019132685A1 (ru) |
Families Citing this family (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3566177A1 (en) * | 2017-02-03 | 2019-11-13 | Siemens Aktiengesellschaft | A method and apparatus for detecting objects of interest in images |
| EP3518245A1 (en) * | 2018-01-29 | 2019-07-31 | Siemens Healthcare GmbH | Image generation from a medical text report |
| US20200097601A1 (en) * | 2018-09-26 | 2020-03-26 | Accenture Global Solutions Limited | Identification of an entity representation in unstructured data |
| GB201819434D0 (en) * | 2018-11-29 | 2019-01-16 | Kheiron Medical Tech Ltd | Domain adaptation |
| US11176323B2 (en) * | 2019-08-20 | 2021-11-16 | International Business Machines Corporation | Natural language processing using an ontology-based concept embedding model |
| RU2723674C1 (ru) * | 2019-11-29 | 2020-06-17 | Денис Станиславович Тарасов | Способ прогнозирования диагноза на основе обработки данных, содержащих медицинские знания |
| TWI775050B (zh) * | 2020-02-20 | 2022-08-21 | 宏碁股份有限公司 | 訓練資料處理方法與電子裝置 |
| US11782942B2 (en) * | 2020-03-10 | 2023-10-10 | International Business Machines Corporation | Auto-generating ground truth on clinical text by leveraging structured electronic health record data |
| CN111599427B (zh) * | 2020-05-14 | 2023-03-31 | 郑州大学第一附属医院 | 一种一元化诊断的推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111753543B (zh) * | 2020-06-24 | 2024-03-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 药物推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111785370B (zh) * | 2020-07-01 | 2024-05-17 | 医渡云（北京）技术有限公司 | 病历数据处理方法及装置、计算机存储介质、电子设备 |
| RU2752792C1 (ru) * | 2020-07-10 | 2021-08-05 | Общество с ограниченной ответственностью "К-Скай" | Система для поддержки принятия врачебных решений |
| CN111973155B (zh) * | 2020-08-23 | 2023-06-16 | 吾征智能技术(北京)有限公司 | 一种基于人体口味异常变化的疾病认知自学习系统 |
| RU2742261C1 (ru) * | 2020-09-11 | 2021-02-04 | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СберМедИИ" | Цифровая компьютерно-реализуемая платформа для создания медицинских приложений с использованием искусственного интеллекта и способ её работы |
| CN112037876A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-04 | 陈俊霖 | 慢性病病程阶段分析系统、装置和存储介质 |
| US20220142614A1 (en) * | 2020-11-09 | 2022-05-12 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Ultrasound-derived proxy for physical quantity |
| CN112349410B (zh) * | 2020-11-13 | 2024-04-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于科室分诊的分诊模型的训练方法、分诊方法和系统 |
| TWI777319B (zh) * | 2020-12-03 | 2022-09-11 | 鴻海精密工業股份有限公司 | 幹細胞密度確定方法、裝置、電腦裝置及儲存介質 |
| US11282609B1 (en) * | 2021-06-13 | 2022-03-22 | Chorus Health Inc. | Modular data system for processing multimodal data and enabling parallel recommendation system processing |
| CN113535974B (zh) * | 2021-06-28 | 2024-04-09 | 科大讯飞华南人工智能研究院（广州）有限公司 | 诊断推荐方法及相关装置、电子设备、存储介质 |
| CN113421632A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-21 | 中国人民大学 | 一种基于时间序列的心理疾病类型诊断系统 |
| CN113539409B (zh) * | 2021-07-28 | 2024-04-26 | 平安科技（深圳）有限公司 | 治疗方案推荐方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113674063B (zh) * | 2021-08-27 | 2024-01-12 | 卓尔智联(武汉)研究院有限公司 | 购物推荐方法、购物推荐装置、及电子设备 |
| CN113918732A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-01-11 | 北京明略软件系统有限公司 | 多模态知识图谱构建方法、系统、存储介质及电子设备 |
| CN114741591A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-12 | 西安电子科技大学 | 一种向学习者推荐学习路径的方法及电子设备 |
| CN116383405B (zh) * | 2023-03-20 | 2023-09-19 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统 |
| CN116502047B (zh) * | 2023-05-23 | 2024-05-07 | 成都市第四人民医院 | 神经医学数据处理方法及系统 |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060020444A1 (en) * | 2004-07-26 | 2006-01-26 | Cousineau Leo E | Ontology based medical system for data capture and knowledge representation |
| US7630947B2 (en) * | 2005-08-25 | 2009-12-08 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Medical ontologies for computer assisted clinical decision support |
| US7899764B2 (en) * | 2007-02-16 | 2011-03-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Medical ontologies for machine learning and decision support |
| US8712748B2 (en) * | 2007-06-27 | 2014-04-29 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Medical diagnosis, therapy, and prognosis system for invoked events and methods thereof |
| WO2009037615A1 (en) * | 2007-09-21 | 2009-03-26 | International Business Machines Corporation | System and method for analyzing electronic data records |
| US8015136B1 (en) * | 2008-04-03 | 2011-09-06 | Dynamic Healthcare Systems, Inc. | Algorithmic method for generating a medical utilization profile for a patient and to be used for medical risk analysis decisioning |
| US20130262364A1 (en) * | 2010-12-10 | 2013-10-03 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Clinical Documentation Debugging Decision Support |
| RU2491622C1 (ru) * | 2012-01-25 | 2013-08-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Центр Инноваций Натальи Касперской" | Способ классификации документов по категориям |
| RU2515587C1 (ru) * | 2012-12-07 | 2014-05-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Способ организации и ведения медицинского мониторинга |
| CN105144179B (zh) * | 2013-01-29 | 2019-05-17 | 分子健康股份有限公司 | 用于临床决策支持的系统和方法 |
| US10483003B1 (en) * | 2013-08-12 | 2019-11-19 | Cerner Innovation, Inc. | Dynamically determining risk of clinical condition |
| US10872684B2 (en) * | 2013-11-27 | 2020-12-22 | The Johns Hopkins University | System and method for medical data analysis and sharing |
| CN106233322A (zh) * | 2014-03-03 | 2016-12-14 | 赛曼提克姆德公司 | 基于个性化内容的患者检索系统 |
| US20160259899A1 (en) * | 2015-03-04 | 2016-09-08 | Expeda ehf | Clinical decision support system for diagnosing and monitoring of a disease of a patient |
| US20160364536A1 (en) * | 2015-06-15 | 2016-12-15 | Dascena | Diagnostic support systems using machine learning techniques |
| US20170308671A1 (en) * | 2016-04-20 | 2017-10-26 | Bionous, LLC | Personal health awareness system and methods |
-
2017
- 2017-12-29 RU RU2017137802A patent/RU2703679C2/ru not_active Application Discontinuation
- 2017-12-29 US US16/770,634 patent/US20200303072A1/en not_active Abandoned
- 2017-12-29 CN CN201780097565.8A patent/CN111492437A/zh active Pending
- 2017-12-29 EP EP17936316.3A patent/EP3734604A4/en active Pending
- 2017-12-29 WO PCT/RU2017/000819 patent/WO2019132685A1/ru unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20200303072A1 (en) | 2020-09-24 |
| EP3734604A1 (en) | 2020-11-04 |
| RU2017137802A3 (ru) | 2019-07-17 |
| EP3734604A4 (en) | 2021-08-11 |
| RU2703679C2 (ru) | 2019-10-21 |
| CN111492437A (zh) | 2020-08-04 |
| WO2019132685A1 (ru) | 2019-07-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2017137802A (ru) | Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов | |
| Kwasigroch et al. | Deep CNN based decision support system for detection and assessing the stage of diabetic retinopathy | |
| CN107729929B (zh) | 用于获取信息的方法及装置 | |
| CN109003679B (zh) | 一种脑血管出血与缺血预测方法及装置 | |
| Suriyal et al. | Mobile assisted diabetic retinopathy detection using deep neural network | |
| CN109545394B (zh) | 一种问诊方法及装置 | |
| US11848098B2 (en) | Identifying anomalous brain data | |
| Menaouer et al. | Diabetic retinopathy classification using hybrid deep learning approach | |
| US11037296B1 (en) | Deriving target data from selected brain data | |
| WO2017165693A4 (en) | Use of clinical parameters for the prediction of sirs | |
| US11823385B2 (en) | Processing fundus images using machine learning models to generate blood-related predictions | |
| WO2021005613A1 (en) | Chest radiograph image analysis system and a method thereof | |
| WO2024074921A1 (en) | Distinguishing a disease state from a non-disease state in an image | |
| Zou et al. | Deep learning based automatic diagnoses of attention deficit hyperactive disorder | |
| Abbasi-Sureshjani et al. | Exploratory study on direct prediction of diabetes using deep residual networks | |
| RU2017137801A (ru) | Способ формирования математических моделей пациента с использованием технологий искусственного интеллекта | |
| Hwang et al. | Smartphone-based diabetic macula edema screening with an offline artificial intelligence | |
| CN210776809U (zh) | 一种望诊图像质量评价系统、设备及存储介质 | |
| CN110570943B (zh) | 智能推荐mdt入组的方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| Liu et al. | Automated Morphological Grading of Human Blastocysts From Multi-Focus Images | |
| Huang et al. | On-device edge-learning for cardiac abnormality detection using a bio-inspired and spiking shallow network | |
| CN110889836A (zh) | 一种影像数据分析方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| Shwetha et al. | Diabetic Retinopathy Prediction using Modified Inception V3 Model Structure | |
| CN111035403A (zh) | 一种扫描时机确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| Rao et al. | OCTAI: Smartphone-based Optical Coherence Tomography Image Analysis System |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FA92 | Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted) |
Effective date: 20190710 |
|
| FZ9A | Application not withdrawn (correction of the notice of withdrawal) |
Effective date: 20190729 |