RU2720900C2 - Способ диагностики аллергических заболеваний - Google Patents
Способ диагностики аллергических заболеваний Download PDFInfo
- Publication number
- RU2720900C2 RU2720900C2 RU2018136011A RU2018136011A RU2720900C2 RU 2720900 C2 RU2720900 C2 RU 2720900C2 RU 2018136011 A RU2018136011 A RU 2018136011A RU 2018136011 A RU2018136011 A RU 2018136011A RU 2720900 C2 RU2720900 C2 RU 2720900C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- symptoms
- diseases
- allergic diseases
- support system
- decision support
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/50—Molecular design, e.g. of drugs
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области компьютерной медицины. Технический результат заключается в возможности проведения дифференциальной диагностики аллергических заболеваний. Способ диагностики аллергических заболеваний включает в себя этапы, на которых при помощи системы поддержки принятия решений, использующей программный комплекс Кардиодиагноз и базу данных аллергических заболеваний: проводят обследование пациента с использованием всех доступных врачу средств диагностики, необходимых для проверки симптомов в системе поддержки принятия решений; вводят полученные данные в систему поддержки принятия решений; анализируют данные о выявленных симптомах и их связи с заболеваниями; осуществляют дифференциальную диагностику внутри группы аллергических заболеваний и с заболеваниями других нозологических групп; получают искомый результат диагностического поиска и подтверждают диагноз. Предлагаемый способ позволяет использовать систему поддержки принятия решений в клинической практике для дифференциальной диагностики аллергических заболеваний с заболеваниями других нозологических групп, а также значительно сократить время осмотра за счет уменьшения количества проверяемых симптомов и идентификации лишь значимых для диагностики признаков. 3 ил.
Description
Изобретение относится к области компьютерной медицины, к области диагностики заболеваний и, в частности, к диагностике аллергических заболеваний.
Известна система получения медицинских данных предварительного обследования, представляющая собой программно-аппаратный комплекс (RU 2507576, G06F 19/00, 20.02.2014). Данная система собирает данные о пациенте при помощи специальных вопросов и измерения основных физиологических показателей. В результате система поддержки принятия решений формирует список возможных состояний здоровья пациента.
Недостатком данной системы является дороговизна (затраты на оборудование, обслуживание) и отсутствие окончательной постановки диагноза.
Известен способ диагностики аллергий, в котором система поддержки принятия решения используется для снижения сложности интерпретации результатов (RU №2560423, G06F 19/00, 20.08.2015). Способ преимущественно использует определение IgE пациента и позволяет найти взаимосвязь выявленных антител с определенной категорией антигеноносителей, что определенно может помочь в диагностике аллергической и аутоиммунной патологии с использованием известных лабораторных методов. Способ является прототипом.
Представленный способ имеет узкую направленность (аллергодиагностика основана только на данных лабораторных исследований) и не предоставляет возможности для дифференциальной диагностики.
Задача изобретения - оптимизация диагностики аллергических заболеваний.
Технический результат - возможность проведения дифференциальной диагностики аллергических заболеваний с заболеваниями других нозологических групп путем использования систем поддержки принятия решений в клинической практике.
Поставленная задача достигается тем, что в способе диагностики аллергических заболеваний, включающем в себя этапы, на которых, при помощи системы поддержки принятия решений, использующей программный комплекс Кардиодиагноз и базу данных аллергических заболеваний: проводят обследование пациента с использованием всех доступных врачу средств диагностики, необходимых для проверки симптомов в системе поддержки принятия решений; вводят полученные данные в систему поддержки принятия решений; анализируют данные о выявленных симптомах и их связи с заболеваниями; осуществляют дифференциальную диагностику внутри группы аллергических заболеваний и с заболеваниями других нозологических групп; получают искомый результат диагностического поиска и подтверждают диагноз.
В способе используется программный комплекс Кардиодиагноз и база данных аллергических заболеваний, построенная по принципам системы поддержки принятия решений, а также большинства доступных врачу диагностических инструментов.
Предлагаемый способ поясняется следующими изображениями:
на фиг. 1 представлена схема этапов диагностики с использованием предлагаемого способа;
фиг. 2 демонстрирует структуру матрицы, основанной на базе данных для программного комплекса Кардиодагноз;
на фиг. 3 представлено взаимодействие программы с пользователем через графический интерфейс.
Для осуществления способа требуется компьютер с установленным программным комплексом Кардиодиагноз и базой данных аллергических заболеваний, набор для физикального осмотра пациента, возможность проведения лабораторных и инструментальных исследований.
Существующая программная разработка Кардиодиагноз (RU 2016618525, 20.08.2016; RU 2016618528, 20.08.2016) представляет собой двухмодульную программу для создания и работы с системой поддержки принятия решений. Первый модуль предназначен для создания внутренней базы данных программы и внесения изменений в алгоритмы (статистические данные, уровни достоверности и пр.). Второй модуль используется для непосредственной работы и диагностического поиска с использованием созданной базы данных. Существует две базы данных для программного комплекса Кардиодиагноз: база данных, содержащая сведения о кардиологических заболеваниях и симптомах, и база данных, содержащая сведения об аллергических заболеваниях и симптомах (RU 2018621045 10.07.2018; RU 2016621365, 20.11.2016). Для работы с программным комплексом необходима среда, поддерживающая возможность применения системы поддержки принятия решений (Кардиодиагноз), в качестве которой может выступать персональный компьютер. Допускается использование иных платформ, совместимых с приложением для доступа к комплексу Кардиодиагноз и базе данных аллергических заболеваний.
Способ диагностики использует алгоритмы системы поддержки принятия решений (СППР, Decision Support System, DSS), которая обеспечивает помощь в решении ряда клинических задач, вызывающих у специалиста определенные трудности. Используемая экспертная система, являющаяся неотъемлемой частью DSS и необходимая для осуществления способа, также позволяет проводить предварительную диагностику аллергических заболеваний.
Экспертная система с элементами системы поддержки принятия решений работает по алгоритму, обеспечивающему выявление аллергических заболеваний по симптомально-синдромальному принципу. С образовательной или исследовательской целью возможна вариация способа по нозологическому принципу.
В используемой базе данных название каждого заболевания включает русское и английское наименование и соответствующий код по Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10). Для ускорения диагностического поиска каждое заболевание имеет уникальный идентификационный номер в системе, данные о частоте встречаемости и связь с дифференцируемыми заболеваниями, в том числе и других нозологических групп. Отдельные формы заболеваний, представляющие интерес для дифференциальной диагностики, выделены под отдельным идентификационным номером и могут не иметь кода МКБ-10.
Для симптомов заболеваний устанавливается уровень надежности от 1 до 100. Низкие значения свидетельствуют о незначительной надежности симптома и подходят, как правило, для большинства общеклинических проявлений (головная боль, головокружение, тошнота и др.). Для патогномоничных симптомов, указывающих на наибольшую вероятность определенного заболевания, устанавливаются высокие значения уровня надежности (более 90).
Все симптомы разделяются на категории, соответствующие этапу клинического обследования пациента. Всего выделено шесть категорий в зависимости от этапа, на котором выявлены симптомы: анамнез жизни, анамнез заболевания, данные физикального осмотра, данные лабораторного исследования, данные инструментального исследования, данные специфических исследований.
К категории симптомов, выявляемых на этапе сбора анамнеза жизни, относятся сведения, получаемые от пациента и не связанные с его заболеванием (болезни родственников, перенесенные заболевания и др.). Анамнез жизни позволяет получить сведения, непосредственно связанные с текущим состоянием и жалобами пациента (температура, насморк, першение в горле и др.). Первые две категории могут быть заполнены пациентом самостоятельно с использованием экспертной системы поддержки принятия решений. Данные физикального осмотра устанавливаются специалистом при обследовании пациента. Дополнительные данные могут быть получены при помощи лабораторных и инструментальных методов исследования. Как правило, информация о симптомах, полученная по результатам лабораторных и инструментальных исследований обладает более высоким уровнем надежности. Наивысшие значения уровня достоверности также можно получить при проведении специфических методов исследования.
Информация о симптомах и заболеваниях в экспертной системе используется для создания матрицы с определенным алгоритмом построения, который заключается в индексации каждого симптома в зависимости от принадлежности к каждому заболеванию. Возможно три варианта индексации: Д, МБ и Н. Индекс Д означает, что указанный симптом всегда присутствует при данной патологии. Индекс МБ допускает вероятность наличия симптома при данном заболевании. Индекс Н отрицает наличие симптома при данной нозологии.
Построенная по описанному принципу база данных позволяет использовать ее с экспертной системой поддержки принятия решения Кардиодиагноз. В результате пользователь может указать выявленные симптомы, и ему будет предложен список возможных диагнозов и симптомы, которые необходимо проверить для достижения конечного результата диагностического поиска.
Ниже представлено несколько примеров, показывающих принцип осуществления способа на конкретных клинических случаях с использованием системы поддержки принятия решений. Информация в примерах не раскрывает личную информацию пациентов. Указанные клинические случаи представлены исключительно для понимания принципов работы способа, ввиду чего списки симптомов и возможных диагнозов искусственно сокращены, что, однако, не дает расхождений с реальностью.
Клинический случай 1:
К врачу обратился пациент Н. в возрасте 22 лет с жалобами на чихание и слезотечение в весенний период (апрель-май) ежегодно в течение последний 5 лет. Во время проявления симптомов принимает антигистаминные препараты, оказывающие положительный эффект на непродолжительное время.
Разбор клинического случая 1:
Исходные данные позволяют идентифицировать несколько симптомов: чихание, слезотечение, сезонность проявлений, положительный эффект от антигистаминных препаратов. Врач вносит данные симптомы в СППР через строку поиска. Программа выдает несколько возможных заболеваний в зависимости от количества симптомов. При вводе первого симптома (чихание) список заболеваний включает большой перечень нозологических форм, в числе которых имеются аллергический ринит, аллергический риноконъюктивит, аллергическая бронхиальная астма, острые респираторные заболевания, краснуха, корь и др. При вводе остальных симптомов остается небольшой список заболеваний, включающий аллергический риноконъюктивит, острые респираторные заболевания. При вводе последнего симптома (положительный эффект от антигистаминных препаратов) программа оставляется узкий список возможных вариантов (аллергический риноконъюктивит и его формы) и предлагает проверить новый симптом: прик-тест на пыльцевые аллергены как наиболее частую причину развития аллергического риноконъюктивита. Врач проводит соответствующие манипуляция и сообщает СППР результаты обследования. При положительном результате программа информирует об окончании диагностики (клинический диагноз: аллергический риноконъюктивит, вызванный пыльцевыми аллергенами) и предлагает дополнительно подтвердить диагноз одним из подходящих лабораторных методов. В случае отрицательного результата прик-теста СППР предложит другой вариант обследования, пока не будет достигнут конечный результат диагностического поиска.
Клинический случай 2:
Пациент Л. обратился к врачу с жалобами на эпизодические свистящее дыхание. Во время приступов принимает бронхолитические препараты, оказывающее положительный эффект.
Разбор клинического случая 2:
Со слов пациента врач идентифицирует два симптома: свистящее дыхание и положительный эффект от бронхолитических препаратов. Ввод данных симптомов в СППР выдает широкий перечень возможных заболеваний (коклюш, бронхиальная астма, острые респираторные заболевания, сердечная недостаточность и др.). СППР предлагает проверить наиболее простой симптом, позволяющий значительно сузить список болезней - наличие повышенной температуры. Врач измеряет пациенту температуру и вводит полученное значение в СППР. При нормальных значениях температуры у пациента СППР оставляет в списке заболеваний бронхиальную астму и сердечную недостаточность. Далее СППР предлагает проверить связь проявляемых симптомов с аллергенами. Врач расспрашивает пациента и в ходе опроса узнает, что чаще всего симптомы проявляются после контакта с животными (собака, кошка). СППР оставляет в списке только бронхиальную астму и уточняет возможную форму (атопическая бронхиальная астма). Далее предлагается провести исследование функции внешнего дыхания. Если результат проведения проб является нормальным, то СППР предложит проверить лабораторные показатели. В результате будет сформирован единственный диагноз, являющийся искомым и максимально достоверным (атопическая бронхиальная астма, вызванная эпидермальными антигенами).
Диагностика с использованием предлагаемого способа включает несколько этапов, отображенных схематично на фиг. 1. Обязательные блоки 1 и 2 позволяют выявить необходимые и доступные при осмотре симптомы для создания отправной точки диагностики 3. На данном этапе СППР уже способна предложить ряд возможных диагнозов при данной комбинации симптомов.
На дополнительном этапе 4 СППР предлагает наиболее оптимальный для быстрой и точной дифференциальной диагностики симптом, при этом предлагается тот симптом, который наиболее прост, экономически выгоден и позволяет с большей долей вероятности провести дифференциацию выявляемой патологии. Для этого последовательно проверяются блоки 5, 6, 7, 8, 9.
На заключительном этапе 10 СППР выводит на экран устройства наиболее вероятный диагноз и список симптомов, которые можно проверить для уточнения диагноза (блок 11).
Фиг. 2 демонстрирует структуру матрицы, основанной на базе данных для программного комплекса Кардиодагноз. Вкладки 12, 13, 14 содержат информацию о заболеваниях, симптомах и типах обследования соответственно на основе используемой базы данных. Вкладка 18 дает общее понятие о структуре базы данных и представлена в форме матрицы. Пересечение заболевания и симптома в данной матрице дает информацию о индексе 15 (Д, Н, МБ), а также сведения о названии нозологии 16 и названии симптома 17.
Взаимодействие программы с пользователем через графический интерфейс представлено на фиг. 3. Поле 19 предназначено для выбора известных симптомов для диагностики. Поле 20 включает все выбранные на текущий момент симптомы. Полный список возможных заболеваний и форм, возможных при выбранной комбинации симптомов, выводится в поле 21. Для дальнейшего диагностического поиска предлагается проверить наиболее подходящий для дифференциальной диагностики симптом в поле 22. При невозможности проверить предлагаемый симптом можно заменить его на другой, при этом СППР предложит второй наиболее рациональный вариант.
Предлагаемый способ позволяет использовать систему поддержки принятия решений в клинической практике для дифференциальной диагностики аллергических заболеваний с заболеваниями других нозологических групп, сократить время осмотра за счет уменьшения количества проверяемых симптомов и идентификации лишь значимых для диагностики признаков, снизить процент врачебных ошибок при диагностике и дифференциальной диагностике за счет уменьшения влияния человеческого фактора на процесс принятия решения на основании имеющихся данных о патологическом процессе.
Claims (5)
- Способ диагностики аллергических заболеваний, использующей систему поддержки принятия решений (СППР), включающую программный комплекс Кардиодиагноз и базу данных аллергических заболеваний, содержащий этапы, на которых проводят обследование пациента с использованием средств диагностики, необходимых для выявления симптомов аллергических заболеваний,
- вводят в несколько этапов в СППР данные, характеризующие симптомы, полученные при осмотре пациента,
- СППР проводит диагностику таким образом, что на отправной точке диагностики СППР выявляет возможные диагнозы при данной комбинации симптомов,
- уточняет список симптомов, соответствующий выявленным диагнозам,
- по уточненным данным осуществляет диагностический поиск проверяемых уточненных симптомов внутри группы аллергических заболеваний и по заболеваниям других нозологических групп указанной базы данных и выводит подтвержденный диагноз.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018136011A RU2720900C2 (ru) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | Способ диагностики аллергических заболеваний |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018136011A RU2720900C2 (ru) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | Способ диагностики аллергических заболеваний |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2018136011A3 RU2018136011A3 (ru) | 2020-04-13 |
| RU2018136011A RU2018136011A (ru) | 2020-04-13 |
| RU2720900C2 true RU2720900C2 (ru) | 2020-05-14 |
Family
ID=70277579
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018136011A RU2720900C2 (ru) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | Способ диагностики аллергических заболеваний |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2720900C2 (ru) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2180568C2 (ru) * | 1998-12-02 | 2002-03-20 | Бандурина Татьяна Юрьевна | Способ лечения аллергических заболеваний |
| RU103022U1 (ru) * | 2010-11-23 | 2011-03-20 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Правовое Сопровождение Бизнеса" | Система дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных |
| RU106013U1 (ru) * | 2011-03-17 | 2011-06-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Правовое Сопровождение Бизнеса" | Система постановки дифференцированного диагноза по данным диагностики, справочная система результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы, система дифференциации записи результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы и дифференциально-диагностическая матрица для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы |
| US20130268547A1 (en) * | 2010-12-16 | 2013-10-10 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for clinical decision support for therapy planning using case-based reasoning |
-
2018
- 2018-10-11 RU RU2018136011A patent/RU2720900C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2180568C2 (ru) * | 1998-12-02 | 2002-03-20 | Бандурина Татьяна Юрьевна | Способ лечения аллергических заболеваний |
| RU103022U1 (ru) * | 2010-11-23 | 2011-03-20 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Правовое Сопровождение Бизнеса" | Система дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных |
| US20130268547A1 (en) * | 2010-12-16 | 2013-10-10 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for clinical decision support for therapy planning using case-based reasoning |
| RU106013U1 (ru) * | 2011-03-17 | 2011-06-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Правовое Сопровождение Бизнеса" | Система постановки дифференцированного диагноза по данным диагностики, справочная система результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы, система дифференциации записи результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы и дифференциально-диагностическая матрица для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2018136011A3 (ru) | 2020-04-13 |
| RU2018136011A (ru) | 2020-04-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103392183B (zh) | 用于识别处于转化为阿尔茨海默病的风险中的具有轻度认知障碍的患者的系统 | |
| CN112635011A (zh) | 疾病诊断方法、疾病诊断系统和可读存储介质 | |
| WO2010005656A2 (en) | Brain condition assessment | |
| WO2009007734A1 (en) | Method and apparatus for diagnosing an allergy of the upper respiratory tract using a neural network | |
| JP2023016929A (ja) | 医療データの自動化された検証 | |
| CN111667891A (zh) | 应用于专病临床试验的队列识别方法及装置 | |
| Dziadkowiec et al. | Improving the quality and design of retrospective clinical outcome studies that utilize electronic health records | |
| RU106013U1 (ru) | Система постановки дифференцированного диагноза по данным диагностики, справочная система результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы, система дифференциации записи результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы и дифференциально-диагностическая матрица для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы | |
| AU2010205509A1 (en) | A method for diagnosing food allergy | |
| RU2720900C2 (ru) | Способ диагностики аллергических заболеваний | |
| CN115954102A (zh) | 一种人工关节假体周围感染诊断模型及诊断系统 | |
| EP3588513A1 (en) | Apparatus and method for statistical processing of patient s test results | |
| JP2003024281A (ja) | 発作状に発現する疾患の誘因を検出するための装置 | |
| Tripoliti et al. | ProMiSi Architecture-A Tool for the Estimation of the Progression of Multiple Sclerosis Disease using MRI | |
| Lyall et al. | History of traumatic brain injury is associated with impaired cognition and imaging evidence of altered white matter tract integrity in UK Biobank (n= 47,920) | |
| CN113948180A (zh) | 实现精神疾病影像报告生成处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质 | |
| CN114898859A (zh) | 急性主动脉夹层院内预后预测系统 | |
| WO2012070982A1 (ru) | Система дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных | |
| Asiimwe et al. | Vital signs data and probability of hospitalization, transfer to another facility, or emergency department death among adults presenting for medical illnesses to the emergency department at a large urban hospital in the United States | |
| Reid et al. | Pap smears in general practice: a secondary analysis of the Australian Morbidity and Treatment Survey 1990 to 1991 | |
| KR20130137581A (ko) | 알레르기 진단에서의 의사결정 지원 방법 | |
| Wang et al. | Patient satisfaction with nursing care in infertility patients: A questionnaire survey | |
| CN116741384B (zh) | 一种基于床旁护理的重症急性胰腺炎临床数据管理方法 | |
| RU103022U1 (ru) | Система дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных | |
| Schmidt et al. | Clustering Emergency Department patients-an assessment of group normality |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20201012 |