RU2018120755A - Долгосрочный профиль здоровья пациента для случайных находок - Google Patents

Долгосрочный профиль здоровья пациента для случайных находок Download PDF

Info

Publication number
RU2018120755A
RU2018120755A RU2018120755A RU2018120755A RU2018120755A RU 2018120755 A RU2018120755 A RU 2018120755A RU 2018120755 A RU2018120755 A RU 2018120755A RU 2018120755 A RU2018120755 A RU 2018120755A RU 2018120755 A RU2018120755 A RU 2018120755A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
clinical
patient
find
random
accidental
Prior art date
Application number
RU2018120755A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2741734C2 (ru
RU2018120755A3 (ru
Inventor
Лукас ОЛИВЕЙРА
Дуглас Энрике ТЕОДОРО
Габриэль Райан МАНКОВИЧ
Ранджит Навин ТЕЛЛИС
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
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 Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2018120755A publication Critical patent/RU2018120755A/ru
Publication of RU2018120755A3 publication Critical patent/RU2018120755A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2741734C2 publication Critical patent/RU2741734C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT 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
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/205Parsing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT 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
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to practices or guidelines

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Claims (73)

1. Способ, включающий:
извлечение клинических событий в отношении пациента;
идентификацию клинических событий, соответствующих клиническому руководству в отношении случайной находки, являющейся результатом наблюдения с визуализированием, который не имеет прямого отношения к первоначальной цели выполнения визуализационного исследования;
синтаксическое выделение клинических понятий в клинических событиях;
группирование клинических понятий в соответствии с клиническим руководством в отношении случайной находки;
создание долгосрочного профиля здоровья пациента посредством сохранения сгруппированных клинических понятий для идентифицированных клинических событий, соответствующих клиническому руководству в отношении случайной находки;
принятие решения о целесообразности определения новой визуализационной находки из текущего визуализационного исследования в качестве случайной находки и
подготовка рекомендаций по последующим действиям для определенной случайной находки на основе долгосрочного профиля здоровья пациента и релевантной клинической информации пациента.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
обновление долгосрочного профиля здоровья пациента посредством:
ввода дополнительных идентифицированных клинических событий, релевантных в отношении случайной находки;
синтаксического выделения клинических понятий в дополнительных идентифицированных клинических событиях;
группирования клинических понятий в дополнительных идентифицированных клинических событиях в соответствии с клиническим руководством в отношении случайной находки и
обновления долгосрочного профиля здоровья пациента посредством сохранения сгруппированных клинических понятий для дополнительных идентифицированных клинических событий.
3. Способ по п. 1, в котором релевантные клинические события содержат по меньшей мере одно из следующего:
обновленная история болезни пациента, новые отчеты о визуализационном исследовании, новое назначение лекарственного препарата и новые результаты патологических исследований.
4. Способ по п. 1, в котором в клиническом руководстве перечислены правила, определяющие потенциальные рекомендации по последующим действиям в отношении случайной находки на основе факторов, в число которых входит по меньшей мере одно из следующего:
уровень риска у пациента в отношении случайной находки, факторы риска пациента, повышающие риск случайной находки, размер случайной находки, физические свойства случайной находки и тип визуализационного исследования для новой визуализационной находки.
5. Способ по п. 1, в котором релевантная клиническая информация пациента содержит по меньшей мере одно из следующего:
уровень риска у пациента в отношении случайной находки, сопутствующие заболевания у пациента и ожидаемая продолжительность жизни пациента.
6. Способ по п. 1, в котором синтаксическое выделение клинических понятий включает:
применение синтаксического анализа естественного языка для идентификации клинических понятий в клинических событиях.
7. Способ по п. 1, в котором релевантные клинические понятия содержат по меньшей мере одно из следующего: симптомы, диагнозы и процедуры.
8. Способ по п. 1, в котором принятие решения о целесообразности определения новой визуализационной находки в качестве случайной находки дополнительно включает расчет вероятности того, что новая визуализационная находка является случайной находкой, с использованием для этого по меньшей мере одного из следующего:
встроенных в рабочий процесс средств или
автономных средств обработки.
9. Способ по п. 8, в котором принятие решения о целесообразности определения новой визуализационной находки в качестве случайной находки, дополнительно включает: применение долгосрочного профиля здоровья пациента с клиническим руководством в отношении случайной находки и релевантной клинической информации пациента.
10. Способ по п. 8, в котором встроенные в рабочий процесс средства выполнены в виде панели управления AIR Ring.
11. Способ по п. 1, в котором подготовка рекомендаций по последующим действиям для определенной случайной находки дополнительно включает:
отображение долгосрочного профиля здоровья пациента с релевантными клиническими событиями;
отображение релевантной клинической информации пациента;
определение новой визуализационной находки в качестве случайной находки;
отображение потенциальных рекомендаций по последующим действиям, перечисленных в клиническом руководстве; и
применение отображенного долгосрочного профиля здоровья пациента и отображенной релевантной клинической информации пациента для помощи медицинскому специалисту в выборе рекомендации по последующим действиям в отношении случайной находки.
12. Способ по п. 1, в котором подготовка рекомендаций по последующим действиям в отношении случайной находки дополнительно включает:
применение отображенного долгосрочного профиля здоровья пациента и отображенной релевантной клинической информации пациента для автоматического выбора рекомендации по последующим действиям в отношении случайной находки.
13. Способ по п. 7, в котором рекомендации по последующим действиям включают по меньшей мере одно из следующего: планирование рекомендуемых визуализационных обследований и типы рекомендуемых визуализационных обследований.
14. Система, содержащая:
некратковременный компьютерочитаемый носитель для хранения, хранящий программу, выполненную с возможностью исполнения; и
процессор выполненный с возможностью исполнения указанной программы, с тем чтобы вызывать выполнение процессором:
извлечения клинических событий в отношении пациента;
идентификации клинических событий, соответствующих клиническому руководству в отношении случайной находки, являющейся результатом наблюдения с визуализированием, которое не имеет прямого отношения к первоначальной цели выполнения визуализационного исследования;
синтаксического выделения клинических понятий в клинических событиях;
группирования клинических понятий в соответствии с клиническим руководством в отношении случайной находки;
создания долгосрочного профиля здоровья пациента посредством сохранения сгруппированных клинических понятий для идентифицированных клинических событий, соответствующих клиническому руководству в отношении случайных находок;
принятия решения о целесообразности определения новой визуализационной находки из текущего визуализационного исследования в качестве случайной находки и
подготовки рекомендаций по последующим действиям для определенной случайной находки на основе долгосрочного профиля здоровья пациента и релевантной клинической информации пациента.
15. Система по п. 14, в которой процессор выполнен с возможностью исполнения указанной программы, с тем чтобы вызывать выполнение процессором:
обновления долгосрочного профиля здоровья пациента посредством:
ввода дополнительных идентифицированных клинических событий, релевантных в отношении случайной находки:
синтаксического выделения клинических понятий в дополнительных идентифицированных клинических событиях;
группирования клинических понятий в дополнительных идентифицированных клинических событиях в соответствии с клиническим руководством в отношении случайной находки; и
обновления долгосрочного профиля здоровья пациента посредством сохранения сгруппированных клинических понятий для дополнительных идентифицированных клинических событий.
16. Система по п. 14, в которой релевантные клинические события содержат по меньшей мере одно из следующего:
обновленная история болезни пациента, новые отчеты о визуализационном исследовании, новое назначение лекарственного препарата и новые результаты патологических исследований.
17. Система по п. 14, в которой котором в клиническом руководстве перечислены правила, определяющие потенциальные рекомендации по последующим действиям в отношении случайной находки на основе факторов, в число которых входит по меньшей мере одно из следующего:
уровень риска у пациента в отношении случайной находки, факторы риска пациента, повышающие риск случайной находки, размер случайной находки, физические свойства случайной находки и тип визуализационного исследования для новой визуализационной находки.
18. Система по п. 14, в которой подготовка рекомендаций по последующим действиям в отношении случайной находки также включает:
отображение долгосрочного профиля здоровья пациента вместе с релевантными клиническими событиями;
отображение релевантной клинической информации пациента;
определение новой визуализационной находки в качестве случайной находки;
отображение потенциальных рекомендаций по последующим действиям, перечисленных в клиническом руководстве ; и
применение отображенного долгосрочного профиля здоровья пациента и отображенной релевантной клинической информации пациента для помощи медицинскому специалисту в выборе рекомендации по последующим действиям в отношении случайной находки.
19. Система по п. 14, в которой подготовка рекомендаций по последующим действиям в отношении случайной находки дополнительно включает:
применение отображенного долгосрочного профиля здоровья пациента и отображенной релевантной клинической информации пациента для автоматического выбора рекомендации по последующим действиям в отношении случайной находки.
20. Некратковременный компьютерочитаемый носитель для хранения, содержащий набор инструкций, исполнимых процессором и вызывающих, при их исполнении процессором, выполнение операций, включающих:
извлечение клинических событий в отношении пациента;
идентификацию клинических событий, соответствующих клиническому руководству в отношении случайной находки, являющейся результатом наблюдения с визуализированием, который не имеет прямого отношения к первоначальной цели выполнения визуализационного исследования;
синтаксическое выделение клинических понятий в клинических событиях;
группирование клинических понятий в соответствии с клиническим руководством в отношении случайной находки;
создание долгосрочного профиля здоровья пациента посредством сохранения сгруппированных клинических понятий для идентифицированных клинических событий, соответствующим клиническому руководству в отношении случайных находок;
принятие решения о целесообразности определения новой визуализационной находки из текущего визуализационного исследования в качестве случайной находки и
подготовка рекомендаций по последующим действиям для определенной случайной находки на основе долгосрочного профиля здоровья пациента и релевантной клинической информации пациента.
RU2018120755A 2015-11-05 2016-11-04 Долгосрочный профиль здоровья пациента для случайных находок RU2741734C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562251125P 2015-11-05 2015-11-05
US62/251,125 2015-11-05
PCT/IB2016/056654 WO2017077501A1 (en) 2015-11-05 2016-11-04 Longitudinal health patient profile for incidental findings

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018120755A true RU2018120755A (ru) 2019-12-06
RU2018120755A3 RU2018120755A3 (ru) 2020-07-09
RU2741734C2 RU2741734C2 (ru) 2021-01-28

Family

ID=57392008

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018120755A RU2741734C2 (ru) 2015-11-05 2016-11-04 Долгосрочный профиль здоровья пациента для случайных находок

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20180350466A1 (ru)
EP (1) EP3371727A1 (ru)
JP (1) JP6731480B2 (ru)
CN (1) CN108352185A (ru)
BR (1) BR112018008905A8 (ru)
RU (1) RU2741734C2 (ru)
WO (1) WO2017077501A1 (ru)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017175208A1 (en) * 2016-04-08 2017-10-12 Optum, Inc. Methods, apparatuses, and systems for gradient detection of significant incidental disease indicators
US20190272919A1 (en) * 2018-03-01 2019-09-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Proactive follow-up of clinical findings
US20210327596A1 (en) * 2018-08-28 2021-10-21 Koninklijke Philips N.V. Selecting a treatment for a patient
EP3624128A1 (en) * 2018-09-17 2020-03-18 Koninklijke Philips N.V. An apparatus and method for detecting an incidental finding
JP7313890B2 (ja) * 2019-04-24 2023-07-25 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用情報処理装置及び医用情報処理方法
WO2021172477A1 (ja) * 2020-02-25 2021-09-02 富士フイルム株式会社 文書作成支援装置、方法およびプログラム
CN112289444B (zh) * 2020-09-10 2023-09-19 北京大学 一种患者潜在重要信息的确定方法和装置
CN113421657B (zh) * 2021-06-24 2023-08-22 中国医学科学院医学信息研究所 临床实践指南的知识表示模型的构建方法及装置

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6785410B2 (en) * 1999-08-09 2004-08-31 Wake Forest University Health Sciences Image reporting method and system
RU2207623C2 (ru) * 2001-02-16 2003-06-27 Закрытое акционерное общество "ОВИОНТ Информ" Медицинская информационно-консультационная система (мис)
WO2006101993A2 (en) * 2005-03-16 2006-09-28 Cornell Research Foundation, Inc. Method for expanding the domain of imaging software in a diagnostic work-up
EP2192509A1 (de) * 2008-11-19 2010-06-02 CompuGroup Holding AG Verfahren zur Anzeige von patientenbezogenen Diagnosen chronischer Krankheiten
US8645157B2 (en) * 2009-02-27 2014-02-04 General Electric Company Methods and system to identify exams with significant findings
JP5990458B2 (ja) * 2009-05-15 2016-09-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 外部コンテキストのある臨床決定支援システム
EP2510469A1 (en) * 2009-12-10 2012-10-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Automated annotation of clinical data
US20110161854A1 (en) * 2009-12-28 2011-06-30 Monica Harit Shukla Systems and methods for a seamless visual presentation of a patient's integrated health information
US20130044927A1 (en) * 2011-08-15 2013-02-21 Ian Poole Image processing method and system
US9715576B2 (en) * 2013-03-15 2017-07-25 II Robert G. Hayter Method for searching a text (or alphanumeric string) database, restructuring and parsing text data (or alphanumeric string), creation/application of a natural language processing engine, and the creation/application of an automated analyzer for the creation of medical reports
US9466024B2 (en) * 2013-03-15 2016-10-11 Northrop Grumman Systems Corporation Learning health systems and methods
EP2979210A1 (en) * 2013-03-29 2016-02-03 Koninklijke Philips N.V. A context driven summary view of radiology findings
US20140350961A1 (en) * 2013-05-21 2014-11-27 Xerox Corporation Targeted summarization of medical data based on implicit queries
US20140365239A1 (en) * 2013-06-05 2014-12-11 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for facilitating guideline compliance
WO2015031296A1 (en) * 2013-08-30 2015-03-05 The General Hospital Corporation System and method for implementing clinical decision support for medical imaging analysis
RU2016140206A (ru) * 2014-03-13 2018-04-13 Конинклейке Филипс Н.В. Система и способ планирования медицинских приемов последующего врачебного наблюдения на основании письменных рекомендаций

Also Published As

Publication number Publication date
JP6731480B2 (ja) 2020-07-29
US20180350466A1 (en) 2018-12-06
CN108352185A (zh) 2018-07-31
BR112018008905A2 (pt) 2018-11-21
RU2741734C2 (ru) 2021-01-28
WO2017077501A1 (en) 2017-05-11
BR112018008905A8 (pt) 2019-02-26
JP2018532209A (ja) 2018-11-01
RU2018120755A3 (ru) 2020-07-09
EP3371727A1 (en) 2018-09-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2018120755A (ru) Долгосрочный профиль здоровья пациента для случайных находок
RU2016140206A (ru) Система и способ планирования медицинских приемов последующего врачебного наблюдения на основании письменных рекомендаций
JP2014180546A5 (ru)
KR102140402B1 (ko) 기계학습을 이용한 의료 영상 판독의 품질 관리 방법 및 장치
JP2014505950A5 (ru)
MX2018005211A (es) Herramienta de evaluacion del rendimiento de la atencion medica integrada centrada en un episodio de atencion.
CN108463270A (zh) 结果驱动的辐射疗法处理计划
RU2016145132A (ru) Способ и система визуального представления истории исследований пациента
MX2020008169A (es) Analisis predictivos de farmacia.
Luckett End-of-life care guidelines and care plans in the intensive care unit
CN109891518A (zh) 时间敏感的风险模型计算
JP2019510317A5 (ru)
JP2018085013A5 (ru)
Doria Contemporary liver transplantation: The successful liver transplant program
Prabhu et al. A hospital based study on awareness of diabetic retinopathy in diabetic individuals based on knowledge, attitude and practices in a tier-2 city in South India
Cho et al. The effect of nurses' job satisfaction and fatigue on nursing professional attitude
JP2005182362A (ja) 看護医療支援装置、方法、及びプログラム
JP2014225213A (ja) 介護施設検索システム
JP2019500111A5 (ru)
Babalola Addressing residual challenges of VISION 2020: The right to sight
Camilo et al. Epidemiological analysis of accidents with biological material in an eye hospital
Goodwin Discovering the Temporal Interactions between Clinical Observations
Minelli et al. Knowledge representation for lung cancer patients' prognosis
Abdumanonov Intellectualization of medical information systems
Viola et al. National pharmacy practice standards and evidence based guidelines in pharmaceutical care; development and methodology in Hungary