RU2761518C1 - Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов на основе искусственного интеллекта с возможностью верификации врачом - Google Patents
Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов на основе искусственного интеллекта с возможностью верификации врачом Download PDFInfo
- Publication number
- RU2761518C1 RU2761518C1 RU2021122782A RU2021122782A RU2761518C1 RU 2761518 C1 RU2761518 C1 RU 2761518C1 RU 2021122782 A RU2021122782 A RU 2021122782A RU 2021122782 A RU2021122782 A RU 2021122782A RU 2761518 C1 RU2761518 C1 RU 2761518C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- interface
- medical
- doctor
- implemented
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- 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
- G06N3/08—Learning methods
-
- 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
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в увеличении производительности платформы при решении поставленной задачи, тем самым снижая нагрузку на центральные процессоры вычислительных устройств/серверов, за счет уменьшения количества обрабатываемых запросов. Технический результат достигается за счет приёма данных по протоколу DICOM по защищённому каналу связи; приёма данных из специфицированных файловых хранилищ на серверах ЛПУ; приёма данных о пациентах и/или исследованиях из МИС посредством API; анонимизации данных пациентов; деанонимизации пациентов, отправки обработанных DICOM файлов в PACS ЛПУ, отправки диагноза и рекомендаций в МИС и/или лечащему врачу на телефон; интеграции справочной системы во все интерфейсы врача ЛПУ и/или консультационного центра, с целью предоставления врачу постоянного оперативного доступа к справочным материалам; обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта; обработки данных инструментальной диагностики для стандартизации оценки и сравнения; маршрутизации исследований и информацию о пациентах из ЛПУ на программный интерфейс для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта и/или врачу, причем обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта предполагает исследование с учетом формата входных данных; быстрой и защищённой отправки текстовых сообщений, исследований и результатов обработки исследований. 15 з.п. ф-лы, 2 ил.
Description
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее техническое решение относится к области вычислительной техники, в частности, к цифровой компьютерно-реализуемой платформе для получения медицинских диагнозов, выполненной с возможностью предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Из уровня техники известно решение, выбранное в качестве наиболее близкого аналога, RU 2703679 (C2). Данное решение относится к области вычислительной техники, а именно к системам поддержки принятия решений в медицине. В указанном решении обрабатывают данные, содержащиеся в истории болезней пациентов, выбранных из предварительно сформированной обучающей выборки; преобразовывают эти 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, и производят предварительную обработку данных из неё; преобразовывают обработанные данные в последовательность медицинских фактов с использованием медицинских онтологий; полученный набор фактов отправляют на вход обученным финальным моделям; определяют диагноз, проводят анализ и прогноз развития заболеваний пациента с наибольшей вероятностью, соответствующий предъявленному набору фактов.
Вышеуказанное техническое решение направлено на решение проблемы создания математической модели пациента, при помощи которой появляется возможность повысить точность диагностирования и осуществлять анализ и прогноз развития заболеваний для конкретного пациента.
Предлагаемое решение направлено на устранение недостатков современного уровня техники и отличается от известных решений тем, что предложенная платформа обеспечивает качественную постановку наиболее вероятного диагноза пациента с использованием технологии искусственного интеллекта.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Технической проблемой, на решение которой направлено заявленное решение, является создание цифровой компьютерно-реализуемой платформы для получения медицинских диагнозов, выполненной с возможностью предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта. Дополнительные варианты реализации настоящего изобретения представлены в зависимых пунктах изобретения.
Технический результат заключается в увеличении производительности платформы при решении поставленной задачи (т.е. возможность производить обработку с получением результата за меньшее количество времени), тем самым снижая нагрузку на центральные процессоры вычислительных устройств/серверов, за счет уменьшения количества обрабатываемых запросов.
Заявленный технический результат достигается за счет осуществления цифровой платформы для получения медицинских диагнозов, выполненной с возможностью предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта, и содержащей:
интерфейс врача лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ), реализованный в виде:
интерфейса внутри медицинской информационной системы (МИС) и/или интерфейса внутри Picture Archiving and Communication System (PACS);
интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, реализованный в
виде:
интерфейса внутри медицинской информационной системы (МИС) и/или интерфейса внутри PACS;
интерфейс администратора ЛПУ, реализованный в виде веб интерфейса;
интерфейс администратора консультационного центра, реализованный в виде веб интерфейса;
интерфейс администратора цифровой платформы, реализованный в виде веб интерфейса;
систему получения медицинских данных из Picture Archiving and Communication System (PACS) и/или систем хранения результатов инструментальной диагностики и/или базы данных МИС, расположенную на выделенном сервере в ЛПУ, реализованную в виде интерфейса для получения информации и выполненную с возможностью:
приёма данных по протоколу DICOM по защищённому каналу связи;
приёма данных из файловых хранилищ на серверах ЛПУ;
приёма данных о пациентах и/или исследованиях из МИС посредством API;
анонимизации данных пациентов;
систему отправки данных, расположенную на выделенном сервере в ЛПУ, реализованную в виде интерфейса для отправки информации и выполненную с возможностью:
деанонимизации пациентов,
отправки обработанных DICOM файлов в PACS ЛПУ,
отправки диагноза и рекомендаций в МИС и/или лечащему врачу на телефон; справочную систему, содержащую информацию о нозологиях, алгоритмах необходимых обследований, и специалистах по профилям нозологий, для обеспечения маршрутизации обращений, выполненную с возможностью интеграции справочной системы во все интерфейсы врача ЛПУ и/или консультационного центра, с целью предоставления врачу постоянного оперативного доступа к справочным материалам, причем справочная система расположена на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера;
интерфейс для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта, реализованный с возможностью отправки анонимизированных данных о пациенте на сервер, на котором осуществляется предварительная обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта;
систему проверки и сбора статистики по работе искусственного интеллекта для обработки данных инструментальной диагностики, сопряженную с интерфейсом для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта и расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера;
систему маршрутизации исследований и информации о пациенте из лечебнопрофилактических учреждений, подключённых к цифровой платформе, осуществляющую маршрутизацию исследований и информацию о пациентах из ЛПУ на интерфейс для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта и/или врачу, реализованную в виде набора алгоритмов и правил маршрутизации исследований, расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера, причем обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта предполагает исследование с учетом формата входных данных;
систему хранения информации о пациентах, расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера, реализованную в виде единойбазы данных информации о пациентах, и выполненную с возможностью хранения информации о пациентах;
систему обмена сообщениями между персоналом ЛПУ, врачами консультантами, пациентами с подтверждёнными диагнозами, выполненную с возможностью быстрой и защищённой отправки текстовых сообщений, исследований и результатов обработки исследований, расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера.
В частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, выполнен с возможностью: получения медицинских данных от врачей ЛПУ; получения медицинских данных, предварительно обработанных алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), от врачей ЛПУ; быстрого анализа медицинских данных от врачей ЛПУ и ИИ; запроса дополнительных медицинских данных от врачей ЛПУ; создания отчётов по анализу медицинских данных и постановке диагноза;
отправки итогового диагноза врачам ЛПУ.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс администратора ЛПУ, выполнен с возможностью:
регистрации, удаления и изменения информации о врачах ЛПУ; отслеживания KPI врачей ЛПУ;
распределения и отслеживания квот на исследования для врачей ЛПУ; отправки запросов на увеличение квот или покупку новых исследовательских модулей;
отправки замечаний о неполадках в работе сервиса; заполнения информации о ЛПУ.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс администратора консультационных центров, реализованный в виде веб-интерфейса, выполнен с возможностью:
регистрации, удаления и изменения информации о врачах, осуществляющих постановку предварительного диагноза;
отслеживания KPI о врачей, осуществляющих постановку предварительного диагноза;
отправки замечаний о неполадках в работе сервиса; заполнения информации о консультационных центрах.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс администратора цифровой платформы, выполнен с возможностью:
регистрации, удаления и изменения информации о врачах, осуществляющих постановку предварительного диагноза;
регистрации, удаления и изменения информации администраторах ЛПУ; регистрации, удаления и изменения информации о администраторах консультационных центров;
распределения и отслеживания статистики использования квот ЛПУ; отслеживания трафика от ЛПУ;
отслеживания статистики работы врачей, осуществляющих постановку диагноза;
отслеживания статистики и качества обработки исследований алгоритмами ИИ; отправки запросов на увеличение квот или покупку новых исследовательских модулей;
получения замечаний о неполадках в работе сервиса и ответа на них.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, система проверки и сбора статистики по работе решений в области искусственного интеллекта, выполнена с возможностью:
оценки производительности и качества для выявления недостатков; оценки количеств исследований;
контроля и сбора статистики на этапе обработки запроса искусственного интеллекта.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс врача лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ), реализованный в виде рабочей станции, может быть представлен в виде веб-интерфейса для:
отправки таких типов медицинских данных, как: DICOM; EDF; tiff, jpeg, svs; текстовые данные;
отслеживания статусов запросов и дополнения/изменения информации по ним при необходимости;
получения рекомендаций по этапам диагностики.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, система получения медицинских данных о пациенте из базы данных МИС обеспечивает загрузку таких данных о пациентах, как анамнез жизни и предыдущие назначения медикаментозного лечения.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс врача лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) может быть реализован в виде веб интерфейса, доступного на рабочей станции.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс врача лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, может быть реализован в виде веб интерфейса, доступного на рабочей станции.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс администратора ЛПУ может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс администратора консультационного центра может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, интерфейс администратора цифровой платформы может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
В другом частном варианте реализации описываемой платформы, система маршрутизации исследований и информации о пациенте из лечебнопрофилактических учреждений, подключённых к цифровой платформе, дополнительно выполнена с возможностью маршрутизации исследований и информации о пациенте на алгоритмы искусственного интеллекта, для получения полного описания исследования и возможности выявления дополнительных признаков болезни, которые не являлись целью отправки исследования, однако, возможно, принадлежащие к опасным нозологиям.
ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Реализация изобретения будет описана в дальнейшем в соответствии с прилагаемыми чертежами, которые представлены для пояснения сути изобретения и никоим образом не ограничивают область изобретения. К заявке прилагаются следующие чертежи:
Фиг.1, иллюстрирует общую блок-схему работы предлагаемой платформы.
Фиг.2, иллюстрирует общую блок-схему вычислительного устройства.
ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту, будет очевидно каким образом можно использовать настоящее изобретение как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять излишнее понимание особенностей настоящего изобретения.
Кроме того, из приведенного изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.
Цифровая платформа для получения медицинских диагнозов — это медицинский виртуальный диагностический центр, который предназначен для выравнивания уровня оказания медицинской помощи. Под выравниванием подразумевается решение проблемы недостаточного уровня подготовки медицинского персонала в ЛПУ путём передачи обезличенных данных пациентов и их инструментальной диагностики в другие ЛПУ, обладающие медицинским персоналом большего уровня подготовки, для описания и постановки заключений.
Настоящее техническое решение позволяет объединить технологии искусственного интеллекта (ИИ) и экспертное мнение врача-специалиста. Платформа предназначена для совместной работы между врачами-специалистами, при этом позволяя им дополнительно получить спрогнозированное мнение ИИ, верифицированное другим врачом специалистом.
Все диагнозы, поступающие в платформу первоначально (по умолчанию) обрабатываются ИИ. Врач ЛПУ может принять заключение, выданное ИИ, или запросить верификацию врача-специалиста.
Следует отметить, что под медицинскими информационными системами (МИС) понимаются также радиологические информационные системы (РИС) и лабораторные информационные системы (ЛИС), которые имеют схожие структуры управления данными и назначение, однако, специализируются на разных типах данных.
Подробное описание технических элементов настоящей платформы.
Основной сервер (серверы) платформы содержит:
1) базу данных запросов на получение диагноза, интерфейсы получения информации для формирования запросов, алгоритмы маршрутизации запросов в зависимости от их статуса;
2) базу данных нозологий и специалистов, алгоритмы поиска и фильтрации по ней;
3) базу данных пациентов, их анамнеза и назначений, интеграция с запросами на получение диагноза.
Сервер платформы дополнительно содержит защищённую базу данных для хранения сообщений, прикреплённых файлов цифровой диагностики и информации о пользователях.
Выделенный сервер в ЛПУ может быть реализован с различной конфигурацией.
Интерфейс врача лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ).
Интерфейс может быть реализован в трёх различных вариантах.
Первый вариант интегрируется в интерфейс МИС, к которой подключена ЛПУ, где работает врач. Предоставляется отдельная возможность для инициации отправки данных в платформу непосредственно из окна посещения пациента медицинского учреждения. Имеется система трекинга отправленных запросов, которая встраивается в систему оповещений МИС. После анализа, поставленный диагноз и сопутствующая информация добавляется в медицинскую карту пациента, из которой пользователь может открыть его для просмотра или скачивания подготовленного отчёта. Имеется система триггеров, которая обеспечивает доступ к справочной системе при нажатии на диагнозы или назначения, полученные в ходе работы с платформой. Детали реализации зависят от функциональности МИС.
Примером осуществимости данного типа реализации служит интеграция продукта Сбермед ИИ ТОП-3 и МИС в Брянске, где в интерфейс МИС были добавлены дополнительные элементы интерфейса для отправки данных жалоб пациента через API МИС на интерфейс алгоритма для обработки и обратный приём обработанных данных с выводом их в интерфейсе врача и возможностью быстрого перемещения их в историю болезни пациента.
Второй вариант представляет собой веб интерфейс. В данном варианте отправка данных инструментальной диагностики из PACS производится отдельно с помощью интерфейсов PACS, что является их стандартной функциональностью и не связано с интерфейсом. Имеется система трекинга отправленных запросов, которая дополняется системами фильтрации по статусу и возможностью поиска по текстовым полям в запросах. После отправки данных из PACS в системе трекинга отображается тело нового запроса, которое при необходимости можно редактировать, дополняятекстовыми данными анамнеза пациента, а также данными, с помощью которых производится идентификация пациента в МИС для загрузки данных из медицинской карты (ФИО или СНИЛС). После добавления необходимых данных о пациенте имеется возможность выбрать тип обработки: "ИИ” или "ИИ + Врач” и произвести отправку запроса на анализ. После анализа запрос переводится во вкладку “завершённые запросы”, где в запросе отображается информация о результатах анализа алгоритмами искусственного интеллекта, подключенными к платформе, а также возможность скачать врачебное заключение, если при отправке был выбран пункт “ИИ + Врач”. Также присутствует возможность перехода на интерфейс для обмена сообщениями с врачом, осуществляющим постановку диагноза, для того чтобы иметь возможность запрашивать дополнительные объяснения по его заключению, или предоставлять дополнительные данные. Имеется система триггеров, которая обеспечивает доступ к справочной системе при нажатии на диагнозы или назначения, полученные в ходе работы с платформой.
Примером возможности реализации подобного интерфейса служит реализация очереди задач в любой системе подачи запросов, например, при формировании очереди задач на обработку пациентов в ЕМИАС, где частично реализуются похожие системы.
Третий вариант представляет собой мобильное приложение. В данном варианте отправка данных инструментальной диагностики из PACS производится отдельно с помощью интерфейсов PACS, что является их стандартной функциональностью и не связано с интерфейсом. Имеется система трекинга отправленных запросов, которая дополняется системами фильтрации по статусу и возможностью поиска по текстовым полям в запросах. После отправки данных из PACS в системе трекинга отображается тело нового запроса, которое при необходимости можно редактировать, дополняя текстовыми данными анамнеза пациента, а также данными, с помощью которых производится идентификация пациента в МИС для загрузки данных из медицинской карты (ФИО или СНИЛС). После добавления необходимых данных о пациенте имеется возможность выбрать тип обработки: “ИИ” или “ИИ + Врач” и произвести отправку запроса на анализ. После анализа запрос переводится во вкладку “завершённые запросы”, где в запросе отображается информация о результатах анализа алгоритмами искусственного интеллекта, подключенными к платформе, а также возможность скачать врачебное заключение, если при отправке был выбран пункт “ИИ + Врач”. Также присутствует возможность перехода на интерфейс для обмена сообщениями с врачом, осуществляющим постановку диагноза, для того чтобы иметь возможность запрашивать дополнительные объяснения по его заключению, илипредоставлять дополнительные данные. Имеется система триггеров, которая обеспечивает доступ к справочной системе при нажатии на диагнозы или назначения, полученные в ходе работы с платформой.
Интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов.
Может быть реализован в трёх различных вариантах.
Первый вариант интегрируется в интерфейс МИС, к которой подключена ЛПУ, где работает врач. Имеется система трекинга запросов на консультацию, которая встраивается в систему электронной очереди МИС. Существует возможность назначить задачу на определенного врача, с последующим отображением этой информации в общем пуле задач. На назначенную задачу назначить другого врача невозможно до момента снятия с себя задачи врачом консультантом или выполнения задачи врачом консультантом. При взятии задачи у врача консультанта открывается новое окно, предоставляющее возможность ознакомиться со структурированными данными из медицинской карты пациента и текстовыми результатами обработки данных инструментальной диагностики алгоритмами искусственного интеллекта, а также скачать архив с файлами инструментальной диагностики, отправленными ЛПУ, и файлами инструментальной диагностики, предобработанными алгоритмами искусственного интеллекта. Имеется возможность перейти к окну формирования отчёта, которое содержит набор полей, которые врач консультант должен заполнить для последующего формирования отчёта. Имеется система триггеров, которая обеспечивает доступ к справочной системе при нажатии на диагнозы или назначения, полученные в ходе работы с платформой. Детали реализации зависят от функциональности МИС.
Примером осуществления данного типа реализации служит интеграция продукта Сбермед ИИ ТОП-3 и МИС в Брянске, где в интерфейс МИС были добавлены дополнительные элементы интерфейса для отправки данных жалоб пациента через API МИС на интерфейс алгоритма для обработки и обратный приём обработанных данных с выводом их в интерфейсе врача и возможностью быстрого перемещения их в историю болезни пациента.
Второй вариант представляет собой веб интерфейс. Имеется система трекинга запросов на консультацию, которая отображается в отдельном окне в виде списка. Существует возможность назначить задачу на определенного врача, с последующим отображением этой информации в общем пуле задач. На назначенную задачу назначить другого врача невозможно до момента снятия с себя задачи врачом консультантом, или выполнения задачи врачом консультантом. При взятии задачи у врача консультанта открывается новое окно, предоставляющее возможностьознакомиться со структурированными данными из медицинской карты пациента и текстовыми результатами обработки данных инструментальной диагностики алгоритмами искусственного интеллекта, а также скачать архив с файлами инструментальной диагностики, отправленными ЛПУ, и файлами инструментальной диагностики, предобработанными алгоритмами искусственного интеллекта. Имеется возможность перейти к окну формирования отчёта, которое содержит набор полей, которые врач консультант должен заполнить для последующего формирования отчёта. Также присутствует возможность перехода на интерфейс для обмена сообщениями с врачом, осуществляющим постановку диагноза, для того чтобы иметь возможность запрашивать дополнительные объяснения по его заключению или предоставлять дополнительные данные. Имеется система триггеров, которая обеспечивает доступ к справочной системе при нажатии на диагнозы или назначения, полученные в ходе работы с платформой.
Примером возможности реализации подобного интерфейса служит реализация очереди задач в любой системе подачи запросов, например, при формировании очереди задач на обработку пациентов в ЕМИАС, где частично реализуются похожие системы.
Третий вариант представляет собой мобильное приложение. Имеется система трекинга запросов на консультацию, которая отображается в отдельном окне в виде списка. Существует возможность назначить задачу на определенного врача, с последующим отображением этой информации в общем пуле задач. На назначенную задачу назначить другого врача невозможно до момента снятия с себя задачи врачом консультантом, или выполнения задачи врачом консультантом. При взятии задачи у врача консультанта открывается новое окно, предоставляющее возможность ознакомиться со структурированными данными из медицинской карты пациента и текстовыми результатами обработки данных инструментальной диагностики алгоритмами искусственного интеллекта, а также скачать архив с файлами инструментальной диагностики, отправленными ЛПУ, и файлами инструментальной диагностики, предобработанными алгоритмами искусственного интеллекта. Имеется возможность перейти к окну формирования отчёта, которое содержит набор полей, которые врач консультант должен заполнить для последующего формирования отчёта. Также присутствует возможность перехода на интерфейс для обмена сообщениями с врачом, осуществляющим постановку диагноза, для того чтобы иметь возможность запрашивать дополнительные объяснения по его заключению или предоставлять дополнительные данные. Имеется система триггеров, которая обеспечивает доступ ксправочной системе при нажатии на диагнозы или назначения, полученные в ходе работы с платформой.
Интерфейс администратора ЛПУ.
Может быть реализован в двух различных вариантах.
Первый вариант - веб интерфейс. Представляет собой систему для регистрации, удаления и изменения информации о пользователях (врачах ЛПУ). В системе добавление новых пользователей ограничено квотами, установленными в договорном порядке с ЛПУ. Существует функциональность, связанная с мониторингом деятельность врачей ЛПУ, отрисовка графиков их продуктивности и оценка количества отправленных исследований. Также имеется возможность создавать и отправлять администратору цифровой платформы сообщения об ошибках в работе платформы.
В качестве примера реализации интерфейса может послужить интерфейс для администрирования, такой как личные кабинеты администраторов Jira, или других CRM.
Второй вариант - мобильное приложение. Представляет функциональность, связанную с мониторингом деятельности врачей ЛПУ, отрисовку графиков их продуктивности и оценку количества отправленных исследований. Также имеется возможность создавать и отправлять администратору цифровой платформы сообщения об ошибках в работе платформы.
Интерфейс администратора консультационного центра.
Может быть реализован в двух различных вариантах.
Первый вариант - веб интерфейс. Представляет собой систему для регистрации, удаления и изменения информации о пользователях (врачах консультантах). Существует функциональность, связанная с мониторингом деятельность врачей ЛПУ, отрисовка графиков их продуктивности и оценка количества обработанных исследований и количества, подтверждённых на стороне ЛПУ обработанных исследований. Также имеется возможность создавать и отправлять администратору цифровой платформы сообщения об ошибках в работе платформы.
В качестве примера реализации интерфейса может послужить интерфейс для администрирования, такой как личные кабинеты администраторов Jira, или других CRM.
Второй вариант - мобильное приложение. Существует функциональность, связанная с мониторингом деятельность врачей ЛПУ, отрисовка графиков их продуктивности и оценка количества обработанных исследований и количества, подтверждённых на стороне ЛПУ, обработанных исследований. Также имеетсявозможность создавать и отправлять администратору цифровой платформы сообщения об ошибках в работе платформы.
Интерфейс администратора цифровой платформы.
Может быть реализован в двух различных вариантах.
Первый вариант - веб интерфейс. Представляет собой систему для регистрации, удаления и изменения информации о ЛПУ, консультационных центрах и отдельных врачах консультантах. Существует функциональность, связанная с мониторингом статистики и трафика от ЛПУ, консультационных центров и отдельных врачей консультантов, отрисовка графиков их продуктивности и оценка количества обработанных исследований и количества, подтверждённых на стороне ЛПУ, обработанных исследований для каждого врача консультанта. Также имеется возможность создавать и отправлять администратору цифровой платформы
сообщения об ошибках в работе платформы.
В качестве примера реализации интерфейса может послужить интерфейс для администрирования, такой как личные кабинеты администраторов Jira, или других CRM.
Второй вариант - мобильное приложение. Существует функциональность, связанная с мониторингом статистики и трафика от ЛПУ, консультационных центров и отдельных врачей консультантов, отрисовка графиков их продуктивности и оценка количества обработанных исследований и количества, подтверждённых на стороне ЛПУ, обработанных исследований для каждого врача консультанта. Также имеется возможность создавать и отправлять администратору цифровой платформы
сообщения об ошибках в работе платформы.
Система получения медицинских данных из Picture Archiving and Communication System (PACS) и/или систем хранения результатов инструментальной диагностики и/или базы данных МИС. Система располагается на выделенном сервере в ЛПУ и реализовывается в виде интерфейса для получения информации. С использованием вычислительных мощностей сервера осуществляет свой функционал.
Система предоставляет собой развёрнутый на стороне ЛПУ шлюз, обеспечивающий отправку информации по протоколам DICOM и HTTPS в подсистему хранения медицинских данных платформы по защищенным каналам связи (напр. ViPNET и программное обеспечение, осуществляющее категоризацию поступающих медицинских данных). Система либо в фоновом режиме, либо по инициативе пользователя получает из информационных систем ЛПУ и/или PACS данные медицинских исследований для обработки. При отсутствии PACS на стороне ЛПУ система способна осуществлять автоматический парсинг и получение данных изфайловых хранилищ. Система обладает открытым API для обеспечения возможности интеграции с МИС и получения из неё данных о пациенте, диагностика которого производится. Перед отправкой данных из медицинского учреждения, происходит дополнительная анонимизация, для обеспечения сохранности медицинских персональных данных пациента. При этом таблицы соответствия хранятся на стороне ЛПУ.
Система выгрузки данных из PACS реализуется по примеру того, как реализуется выгрузка данных из баз данных просмотрщиков DICOM, к примеру, Horos. В просмотрщике, присоединённом к PACS, указывается IP и порт находящейся в локальной сети системы получения данных, после чего для любого исследования возможно выбрать опцию отправки на указанный IP.
Система отправки данных.
Система располагается на выделенном сервере в ЛПУ, с использованием вычислительных мощностей которого осуществляет свой функционал. Система реализовывается в виде интерфейса для получения информации и предоставляет собой развёрнутый на стороне ЛПУ шлюз, обеспечивающий получение информации по протоколам DICOM и HTTPS из подсистемы хранения медицинских данных платформы по защищенным каналам связи (напр. ViPNET и программное обеспечение, осуществляющее категоризацию поступающих медицинских данных). Система в фоновом режиме получает обработанные данные инструментальной диагностики и медицинские заключения из платформы, после чего деанонимизирует их посредством таблиц соответствия, которые хранятся на стороне ЛПУ, и направляет данные в информационные системы ЛПУ и/или PACS. При отсутствии PACS на стороне ЛПУ система направляет обработанные данные инструментальной диагностики в файловые хранилища.
Система выгрузки данных из PACS реализуется по примеру того, как реализуется получение данных обратно в просмотрщики DICOM, к примеру, Horos. В просмотрщике, присоединённом к PACS, указывается IP и порт находящийся в локальной сети системы получения данных, после чего любое исследование, приходящее с указанного адреса, попадает обратно в базу данных, где совмещается с остальными сериями в данном исследовании.
Справочная система.
Справочная система представляет собой набор справочной информации для врачей, содержащий сборник информации по диагнозам МКБ, каждый из которых связан с необходимой последовательностью действий для осуществления правильной диагностики, а также значениями анализов для осуществления постановки диагноза.
Последовательность действий для осуществления правильной диагностики представляет собой набор направлений, а также список врачей, подключенных к платформе, которые обладают компетенциями для анализа подобных данных. Система работает совместно с защищённым каналом общения, а также интерфейсами врачей для того, чтобы предоставить доступ к обучающим и справочным ресурсам на любом этапе исследования, хоть и представляет наибольшую ценность на этапе инициации общения с помощью защищённого канала связи, так как добавляет к нему функциональность, связанную с поиском профиля специалиста согласно компетенциям, необходимым для исследования случая. Хранение данных и реализация функционала осуществляется посредством сервера баз данных. При этом сервер может быть выполнен с функциями веб-сервера.
Данная система реализуется похожим на справочник по болезням МКБ образом, но при нажатии на диагноз перенаправляет пользователя на методику диагностики подобного диагноза. В свою очередь каждый пункт диагностики при нажатии перенаправляет пользователя на список врачей, которые способны анализировать результаты определённого типа инструментальной диагностики. Список врачей оформлен наподобие систем онлайн записи на врачебные консультации. Но при этом взаимодействие с врачами организуется как переход на систему обмена сообщениями.
Интерфейс для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта.
Данный интерфейс реализован с возможностью отправки анонимизированных данных о пациенте. Располагается на сервере и посредством его вычислительных мощностей реализует функциональность, связанную с отправкой и получением данных на алгоритмы ИИ, которые подключены к платформе. Основное назначение интерфейса - обеспечение структурирования и стандартизации информации при её отправке и получении.
Интерфейс обладает способностью отправлять и принимать информацию по протоколу DICOM, HTTP(S), а также с помощью API.
Алгоритмы ИИ по функциональности можно разделить на следующие группы:
• Анализ медицинских изображений - Сегментация патологий/функциональных зон в органах тела человека на основе полученных медицинских изображений (фотографий в форматах png, jpeg и прочих форматах, DICOM-исследований);
• Предсказание диагноза/ов пациента на основе вводимых жалоб пациента и его симптомов;
• Разметка медицинских данных - Автоматическая разметка медицинских данных в форматах EDF, EEG и других форматах, связанных с сердечно-сосудистой и нервной систем человека;
• Прочие алгоритмы.
Алгоритмы могут быть предоставлены партнёрскими организациями.
При этом на сервере платформы могут реализовываться собственные алгоритмы, а именно:
Среди первой группы:
• Модель "КТ Инсульт”;
• Модель "КТ Легких”;
• Маммография;
• Анализ рентгенографических изображений органов грудной клетки.
Вторая группа представлена моделью “ТОП3”.
Третья группа представлена моделью “Короткое ЭКГ”.
Модель “КТ Инсульт” представляет собой нейронную сеть, которая получает и анализирует КТ-снимки головы без контраста. По результатам анализа нейронная сеть выдает сегментированные КТ-снимки, на которых показаны острые нарушение мозгового кровообразещения (как ранний, так и поздний инсульт), а также проводит оценку начальных изменений на КТ при инсульте (ASPECTS) и выдает отчет о типе инсульта. Данная модель построена на основе state of the art архитектуры нейронных сетей (публикация с описанием технологии находится по ссылке https://arxiv.org/abs/2003.14287). В основе модели лежат результаты эксперимента на ретроспективной выборке из 180 КТ: модель показала высокую точность (~ 96%) определения наличия/отсутствия инсульта.
Модель “КТ Легких” представляет собой нейронную сеть (U-Net + DPN92), обученную на 10 тыс. размеченных специалистами изображений компьютерной томографии. Нейросеть определяет: 1. Объем пораженных участков, 2. Долю пораженного объема легких. Ключевые метрики качества модели “КТ Легких”: Precision: 0.92 Recall: 0.89 F1-score: 0.90 Accuracy 0.94 AUC: 0.95 Модель показывает точный результат в 94% случаев.
Модель “ТОП3” представляет собой предсказательную модель, которая обрабатывает входной текст в свободной форме в кодировке UTF-8 (симптомы, жалобы, анамнез и т.п.) и выполняет предсказание диагнозов.
В качестве результата модель возвращает 3 наиболее вероятных диагноза из 265 возможных вариантов. Диагнозы соответствуют кодам второго уровня МКБ-10, т. е. идентификатор кода до точки. С более подробным описание процедуры разработкимодели и проведённых экспериментов можно ознакомиться в статье arXiv:2007.07562. Стоит отметить, что текущая версия модели не производит дополнительных проверок полноты и "тематической корректности” входного текста и всегда возвращает наиболее вероятные диагнозы. Точность продукта доходит до 80%.
Среди примеров партнёрских организаций, поставляющих алгоритмы ИИ, можно выделить "CareMentor”, поставляющий сервис для анализа рентгенологических снимков; "IRYM”, поставляющий сервисы для анализа маммографических снимков и исследований КТ лёгких на предмет вирусной пневмонии.
Необходимо отметить, что список алгоритмов предоставлен для ознакомления и может корректироваться.
Данный интерфейс реализуется как интерфейс, служащий для передачи как текстовых данных (например, в формате json по протоколам HTTP), так и данных инструментальной диагностики (например, по протоколам DICOM или HTTP).
Система проверки и сбора статистики по работе искусственного интеллекта для обработки данных инструментальной диагностики и стандартизации оценки и сравнения алгоритмов ИИ.
Данная система располагается на сервере баз данных и посредством его вычислительных мощностей подключается к интерфейсу для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта и к системе хранения информации платформы, и служит для сбора статистики по работе алгоритмов (данные о времени работы, данные о трафике, данные о точности работы алгоритмов и количестве неверно классифицированных патологий). Данные, полученные в результате работы системы могут быть просмотрены и выгружены с интерфейса администратора платформы. Сервер может быть выполнен с функциями веб-сервера.
Примером реализации функциональности данной системы служит аналитическая система, собирающая, предобрабатывающая и предоставляющая способ визуализация метаданных, которые проходят через неё.
Описание функциональности системы аналитики на примере времени в рамках одной отправки:
1) Отправлен пакет данных для обработки алгоритмами ИИ в 11.00;
2) Получен пакет данных после обработки алгоритмами ИИ в 11.10;
3) Время обработки 00.10;
Подобные результаты по времени собираются при отправке каждого пакета данных, группируются по конкретным алгоритмам, в результате чего для аналитики формируется распределение времени обработки.
Система маршрутизации исследований и информации о пациенте из лечебнопрофилактических учреждений, подключённых к цифровой платформе.
Система располагается на сервере баз данных, осуществляет свой функционал посредством его вычислительных мощностей, при этом сервер может быть выполнен с функциями веб-сервера.
Маршрутизация исследований предназначается для выстраивания последовательности обработки исследований: Обработка ИИ -(при выборе опции “врач+ИИ”)> Обработка врачом -(При необходимости дополнительной верификации)> Обработка другим врачом. Данная система представляет собой хранилище для тяжёлых инструментальных исследований (например, DICOM) и набор правил для выстраивания последовательности обработки исследований. При первичном поступлении исследования выбор подходящего алгоритма ИИ осуществляется при участии фильтров DICOM-тэгов.
Например, файлы с тэгами BODY_PART_FILTER = "^(BRAIN|HEAD)$", MODALITY_FILTER = "^СТ$" направляются на все встроенные алгоритмы, обрабатывающие КТ головы, в частности, алгоритмы, выявляющие инсульт и рак мозга.
После обработки исследований алгоритмами, для них формируются файлы разметки, которые также направляются на временное хранение в систему маршрутизации, и текстовые данные результатов обработки, которые сразу направляются в систему хранения информации о пациентах.
При поступлении файлов в систему маршрутизации после обработки ИИ, запрос перенаправляется врачу консультанту, если на стадии формирования запроса в нём присутствовала опция “ИИ + Врач”.
При поступлении файлов в систему маршрутизации после обработки ИИ, запрос перенаправляется на систему отправки данных в ЛПУ, если на стадии формирования запроса в нём присутствовала опция “ИИ”.
При поступлении в систему результатов диагностики врачом консультантом, запрос перенаправляется на систему отправки данных в ЛПУ.
Система хранения информации о пациентах.
Система располагается на сервере баз данных, который может быть выполнен с функциями веб-сервера. Система реализовывается в виде единой базы данных информации о пациентах.
Данная система служит для структуризации и хранения информации о диагнозах пациентов, полученных при использовании платформы, а также анамнез жизни пациентов, для того, чтобы при новых обращениях пациентов, уже существующих всистеме, не иметь необходимости дополнительно загружать их данные по каналам связи ЛПУ, что будет обеспечивать меньшее время обработки исследований. Другая функция системы заключается в обеспечении доступа к динамике лечения пациента, запрос на которую можно создать из интерфейсов врачей, подключенных к платформе.
Примером реализации подобной системы может являться база данных любой
МИС.
Система обмена сообщениями между персоналом ЛПУ, врачами консультантами, пациентами с подтверждёнными диагнозами.
Система располагается на сервере баз данных и осуществляет свой функционал посредством его вычислительных мощностей. При этом сервер может быть выполнен с функциями веб-сервера. Защищенный канал связи между врачом лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) и врачом, осуществляющим постановку первичного диагноза, инкапсулирован от остальной архитектуры и располагается на отдельном сервере для обеспечения повышенной защищённости, и необходим для быстрого общения между врачами в случае необходимости получения оперативных консультаций. Данный канал общения интегрируется со всеми врачебными интерфейсами. Дополнительно, канал общения интегрируется со справочной системой для возможности быстрого обращения непосредственно к врачу, который может осуществить анализ исследования в своей области компетенций.
В качестве примера реализации может служить любая система обмена сообщениями (например, мессенджер), с отличием в том, что данная система интегрируется с платформой для возможности безопасной отправки данных инструментальной диагностики из ЛПУ врачу консультанту.
Примеры реализации настоящего изобретения.
Пример 1:
Со стороны врача ЛПУ в систему загружаются данные о жалобах пациента, DICOM изображения КТ лёгких и запрашивается обработка данных только алгоритмами ИИ;
Данные о пациенте деперсонализируются на стороне ЛПУ и отправляются на сервер платформы;
На сервере данные анализируются алгоритмами для маршрутизации и направляются на интерфейс для обработки данных алгоритмами ИИ;
Данные обрабатываются алгоритмами ИИ, где происходит их разметка и формирование текстовых результатов обработки, размеченные данные возвращаются в систему маршрутизации, текстовые результаты обработки направляются в систему хранения информации о пациенте;
Размеченные данные и текстовые результаты обработки направляются обратно в контур ЛПУ через систему отправки данных;
Текстовые результаты обработки и возможность скачивания размеченных данных появляются в интерфейсе со стороны врача ЛПУ.
В интерфейсе врача ЛПУ при обратном получении результатов анализа исследования, появляется возможность оценить правильность отчёта по шкале “Правильно”/”Неправильно”, результаты оценки записываются в систему хранения информации о пациенте.
Пример 2:
Факультативно отличается от Примера 1 тем, что запрашивается обработка алгоритмами ИИ и врачом;
Данные обрабатываются алгоритмами ИИ, где происходит их разметка и формирование текстовых результатов обработки, размеченные данные возвращаются в систему маршрутизации, текстовые результаты обработки направляются в систему хранения информации о пациенте;
В связи с наличием данных разметки, система маршрутизации меняет статус исследования на “Требует обработки врачом консультантом”, исследование направляется на обработку консультантом;
В интерфейсе врача консультанта в очереди на обработку исследований появляется исследование и триггер, при нажатии на которые исследование привязывается к текущей учётной записи врача консультанта;
Для исследования, привязанного к текущей учётной записи врача консультанта, существует возможность просмотра данных из медицинской карты, других данных по случаю, результатов обработки ИИ, скачивания данных инструментальной диагностики, разметки ИИ, возможность использования защищённого канала общения с врачом ЛПУ, запросившим услугу;
Используется возможность написания отчёта, с использованием формы для написания отчётов, и отправки её на платформу;
При отправке формы на платформу, она попадает в систему хранения информации о пациенте, после чего система маршрутизации данных меняет статус исследования на “Обработано консультантом”;
Размеченные данные и текстовые результаты обработки направляются обратно в контур ЛПУ через систему отправки данных;
Текстовые результаты обработки и возможность скачивания размеченных данных появляется в интерфейсе со стороны врача ЛПУ;
В интерфейсе врача ЛПУ при обратном получении результатов анализа исследования, появляется возможность оценить правильность отчёта по шкале “Правильно”/”Неправильно”, результаты оценки записываются в систему хранения информации о пациенте.
Пример 3:
Факультативно отличается от Примера 2 тем, что используется защищённый канал общения с врачом ЛПУ, запросившим услугу;
Для исследования, привязанного к текущей учётной записи врача консультанта, существует возможность просмотра данных из медицинской карты, других данных по случаю, результатов обработки ИИ, скачивания данных инструментальной диагностики, разметки ИИ, возможность использования защищённого канала общения с врачом ЛПУ, запросившим услугу;
Защищённый канал общения с врачом ЛПУ, запросившим услугу, используется для запроса дополнительных медицинских данных по случаю;
Со стороны ЛПУ по защищённому каналу общения предоставляются необходимые данные;
Используется возможность написания отчёта, с использованием формы для написания отчётов, и отправки её на платформу.
Пример 4:
Факультативно отличается от Примера 2 тем, что используется защищённый канал общения с врачом консультантом, оказавшим услугу;
Текстовые результаты обработки и возможность скачивания размеченных данных появляется в интерфейсе со стороны врача ЛПУ;
Защищённый канал общения с врачом консультантом, оказавшим услугу, используется для запроса дополнительных обоснований заключения по случаю;
Со стороны врача консультанта по защищённому каналу общения предоставляются необходимые данные;
В интерфейсе врача ЛПУ при обратном получении результатов анализа исследования, появляется возможность оценить правильность отчёта по шкале “Правильно”/”Неправильно”, результаты оценки записываются в систему хранения информации о пациенте.
На Фиг. 1 представлена общая схема потоков данных, а также структур для их получения, обработки и хранения.
Присутствуют такие компоненты, как: интерфейсы для врачей ЛПУ (1), интерфейсы для врачей, осуществляющих постановку диагноза (2), интерфейсы дляадминистраторов ЛПУ (3), интерфейсы для администраторов консультационных центров (4), интерфейс для администратора платформы (5).
Данные анамнеза и жалоб поступают из интерфейса врача ЛПУ (1), данные инструментальной диагностики поступают из PACS или иных систем хранения, после чего формируется запрос, который попадает в шлюз для отправки данных (6). Запрос маршрутизируется системой маршрутизации запросов (11) на интерфейс для обработки данных алгоритмами ИИ (9), к которым подключены соответствующие алгоритмы. После этого данные возвращаются обратно в систему маршрутизации (11). Статистика по обработке данных отправляется в систему для сбора статистики (10), которая поставляет статистику для аналитики в интерфейсах администратора ЛПУ (3) и администратора платформы (5).
После возвращения данных в систему маршрутизации (11), в общем сценарии, они направляются на интерфейс врача, осуществляющего постановку диагноза (2), после чего архивируются в системе хранения информации о пациентах (12). Система хранения информации о пациентах снабжена функциональностью для предоставления статистики по исследованиям для отображения в интерфейсах администратора консультационного центра (4) и в интерфейсе администратора платформы (5).
Данные завершённых исследований направляются обратно в систему маршрутизации (11), откуда возвращаются в шлюз для приёма данных (7) в ЛПУ, после чего размеченные данные инструментальной диагностики попадают в PACS, а текстовые отчёты в интерфейс врача ЛПУ (1).
Система обмена сообщениями (13) и справочная система (8) работают для обеспечения врачей оперативной консультационной помощью и справочной информацией.
На Фиг. 2 представлена общая схема вычислительного устройства (200) (сервера), которое выполнено с возможностью обработки данных.
В общем случае устройство (200) содержит такие компоненты, как: один или более процессоров (201), по меньшей мере одну память (202), средство хранения данных (203), интерфейсы ввода/вывода (204), средство В/В (205), средства сетевого взаимодействия (206).
Процессор (201) устройства выполняет основные вычислительные операции, необходимые для функционирования устройства (200) или функциональности одного или более его компонентов. Процессор (201) исполняет необходимые машиночитаемые команды, содержащиеся в оперативной памяти (202).
Память (202), как правило, выполнена в виде ОЗУ и содержит необходимую программную логику, обеспечивающую требуемый функционал.
Средство хранения данных (203) может выполняться в виде HDD, SSD дисков, рейд массива, сетевого хранилища, флэш-памяти, оптических накопителей информации (CD, DVD, MD, Blue-Ray дисков) и т.п. Средство (203) позволяет выполнять долгосрочное хранение различного вида информации, например, вышеупомянутых файлов с наборами данных пользователей, базы данных, содержащих записи измеренных для каждого пользователя временных интервалов, идентификаторов пользователей и т.п.
Интерфейсы (204) представляют собой стандартные средства для подключения и работы с серверной частью, например, USB, RS232, RJ45, LPT, COM, HDMI, PS/2, Lightning, FireWire и т.п.
Выбор интерфейсов (204) зависит от конкретного исполнения устройства (200), которое может представлять собой персональный компьютер, мейнфрейм, серверный кластер, тонкий клиент, смартфон, ноутбук и т.п.
В качестве средств В/В данных (205) в любом воплощении системы, реализующей описываемый способ, должна использоваться клавиатура. Аппаратное исполнение клавиатуры может быть любым известным: это может быть, как встроенная клавиатура, используемая на ноутбуке или нетбуке, так и обособленное устройство, подключенное к настольному компьютеру, серверу или иному компьютерному устройству. Подключение при этом может быть, как проводным, при котором соединительный кабель клавиатуры подключен к порту PS/2 или USB, расположенному на системном блоке настольного компьютера, так и беспроводным, при котором клавиатура осуществляет обмен данными по каналу беспроводной связи, например, радиоканалу, с базовой станцией, которая, в свою очередь, непосредственно подключена к системному блоку, например, к одному из USB-портов. Помимо клавиатуры, в составе средств В/В данных также может использоваться: джойстик, дисплей (сенсорный дисплей), проектор, тачпад, манипулятор мышь, трекбол, световое перо, динамики, микрофон и т.п.
Средства сетевого взаимодействия (206) выбираются из устройства, обеспечивающий сетевой прием и передачу данных, например, Ethernet карту, WLAN/Wi-Fi модуль, Bluetooth модуль, BLE модуль, NFC модуль, IrDa, RFID модуль, GSM модем и т.п. С помощью средств (205) обеспечивается организация обмена данными по проводному или беспроводному каналу передачи данных, например, WAN, PAN, ЛВС (LAN), Интранет, Интернет, WLAN, WMAN или GSM.
Компоненты устройства (200) сопряжены посредством общей шины передачи данных (210).
В настоящих материалах заявки было представлено предпочтительное раскрытие осуществление заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются 5 очевидными для специалистов в соответствующей области техники.
Claims (57)
1. Цифровая платформа для получения медицинских диагнозов, выполненная с возможностью предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта, содержащая:
интерфейс врача лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ), реализованный в виде:
интерфейса внутри медицинской информационной системы (МИС) и/или интерфейса внутри Picture Archiving and Communication System (PACS);
интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, реализованный в виде:
интерфейса внутри медицинской информационной системы (МИС) и/или интерфейса внутри PACS;
интерфейс администратора ЛПУ, реализованный в виде веб интерфейса;
интерфейс администратора консультационного центра, реализованный в виде веб интерфейса;
интерфейс администратора цифровой платформы, реализованный в виде веб интерфейса;
систему получения медицинских данных из Picture Archiving and Communication System (PACS) и/или систем хранения результатов инструментальной диагностики и/или базы данных МИС, расположенную на выделенном сервере в ЛПУ, реализованную в виде интерфейса для получения информации и выполненную с возможностью:
приёма данных по протоколу DICOM по защищённому каналу связи; приёма данных из файловых хранилищ на серверах ЛПУ; приёма данных о пациентах и/или исследованиях из МИС посредством API;
анонимизации данных пациентов;
систему отправки данных, расположенную на выделенном сервере в ЛПУ, реализованную в виде интерфейса для отправки информации и выполненную с возможностью:
деанонимизации пациентов,
отправки обработанных DICOM файлов в PACS ЛПУ,
отправки диагноза и рекомендаций в МИС и/или лечащему врачу на телефон;
справочную систему, содержащую информацию о нозологиях, алгоритмах необходимых обследований и специалистах по профилям нозологий, для обеспечения маршрутизации обращений, выполненную с возможностью интеграции справочной системы во все интерфейсы врача ЛПУ и/или консультационного центра, с целью предоставления врачу постоянного оперативного доступа к справочным материалам, причем справочная система расположена на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера;
интерфейс для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта, реализованный с возможностью отправки анонимизированных данных о пациенте на сервер, на котором осуществляется предварительная обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта;
систему проверки и сбора статистики по работе искусственного интеллекта для обработки данных инструментальной диагностики, сопряженную с интерфейсом для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта и расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера;
систему маршрутизации исследований и информации о пациенте из лечебнопрофилактических учреждений, подключённых к цифровой платформе, осуществляющую маршрутизацию исследований и информацию о пациентах из ЛПУ на интерфейс для предварительной обработки данных алгоритмами искусственного интеллекта и/или врачу, реализованную в виде набора алгоритмов и правил маршрутизации исследований, расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера, причем обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта предполагает исследование с учетом формата входных данных;
систему хранения информации о пациентах, расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера, реализованную в виде единой базы данных информации о пациентах, и выполненную с возможностью хранения информации о пациентах;
систему обмена сообщениями между персоналом ЛПУ, врачами консультантами, пациентами с подтверждёнными диагнозами, выполненную с возможностью быстрой и защищённой отправки текстовых сообщений, исследований и результатов обработки исследований, расположенную на сервере баз данных, который выполнен с функциями веб-сервера.
2. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, выполнен с возможностью:
получения медицинских данных от врачей ЛПУ;
получения медицинских данных, предварительно обработанных алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), от врачей ЛПУ;
быстрого анализа медицинских данных от врачей ЛПУ и ИИ; запроса дополнительных медицинских данных от врачей ЛПУ; создания отчётов по анализу медицинских данных и постановке диагноза;
отправки итогового диагноза врачам ЛПУ.
3. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс администратора ЛПУ выполнен с возможностью:
регистрации, удаления и изменения информации о врачах ЛПУ; отслеживания KPI врачей ЛПУ;
распределения и отслеживания квот на исследования для врачей ЛПУ; отправки запросов на увеличение квот или покупку новых исследовательских модулей;
отправки замечаний о неполадках в работе сервиса; заполнения информации о ЛПУ.
4. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс администратора консультационных центров, реализованный в виде веб-интерфейса, выполнен с возможностью:
регистрации, удаления и изменения информации о врачах, осуществляющих постановку предварительного диагноза;
отслеживания KPI от врачей, осуществляющих постановку предварительного диагноза;
отправки замечаний о неполадках в работе сервиса; заполнения информации о консультационных центрах.
5. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс администратора цифровой платформы выполнен с возможностью:
регистрации, удаления и изменения информации о врачах, осуществляющих постановку предварительного диагноза; регистрации, удаления и изменения информации об администраторах ЛПУ;
регистрации, удаления и изменения информации об администраторах консультационных центров;
распределения и отслеживания статистики использования квот ЛПУ; отслеживания трафика от ЛПУ;
отслеживания статистики работы врачей, осуществляющих постановку диагноза;
отслеживания статистики и качества обработки исследований алгоритмами ИИ;
отправки запросов на увеличение квот или покупку новых исследовательских модулей;
получения замечаний о неполадках в работе сервиса и ответа на них.
6. Цифровая платформа по п.1, в которой система проверки и сбора статистики по работе решений в области искусственного интеллекта выполнена с возможностью:
оценки производительности и качества для выявления недостатков; оценки количеств исследований;
контроля и сбора статистики на этапе обработки запроса искусственного интеллекта.
7. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс врача лечебнопрофилактического учреждения (ЛПУ), реализованный в виде рабочей станции, может быть представлен в виде веб-интерфейса для:
отправки таких типов медицинских данных, как: DICOM; EDF; tiff, jpeg, svs; текстовые данные;
отслеживания статусов запросов и дополнения/изменения информации по ним при необходимости; получения рекомендаций по этапам диагностики.
8. Цифровая платформа по п.1, в которой система получения медицинских данных о пациенте из базы данных МИС обеспечивает загрузку таких данных о пациентах, как анамнез жизни и предыдущие назначения медикаментозного лечения.
9. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс врача лечебнопрофилактического учреждения (ЛПУ) может быть реализован в виде веб интерфейса, доступного на рабочей станции.
10. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс врача лечебнопрофилактического учреждения (ЛПУ) может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
11. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, может быть реализован в виде веб интерфейса, доступного на рабочей станции.
12. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс врача, осуществляющего постановку диагнозов, может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
13. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс администратора ЛПУ может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
14. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс администратора консультационного центра может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
15. Цифровая платформа по п.1, в которой интерфейс администратора цифровой платформы может быть реализован в виде приложения для мобильного телефона.
16. Цифровая платформа по п.1, в которой система маршрутизации исследований и информации о пациенте из лечебно-профилактических учреждений, подключённых к цифровой платформе, дополнительно выполнена с возможностью маршрутизации исследований и информации о пациенте на алгоритмы искусственного интеллекта, для получения полного описания исследования и возможности выявления дополнительных признаков болезни, которые не являлись целью отправки исследования, однако, возможно, принадлежащие к опасным нозологиям.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021122782A RU2761518C1 (ru) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов на основе искусственного интеллекта с возможностью верификации врачом |
| PCT/RU2022/050231 WO2023009038A1 (ru) | 2021-07-30 | 2022-07-25 | Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021122782A RU2761518C1 (ru) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов на основе искусственного интеллекта с возможностью верификации врачом |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2761518C1 true RU2761518C1 (ru) | 2021-12-09 |
Family
ID=79174323
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2021122782A RU2761518C1 (ru) | 2021-07-30 | 2021-07-30 | Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов на основе искусственного интеллекта с возможностью верификации врачом |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2761518C1 (ru) |
| WO (1) | WO2023009038A1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2822304C1 (ru) * | 2023-09-30 | 2024-07-04 | Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" | Способ формирования файла данных для анализа экг |
| WO2024162864A1 (ru) * | 2023-02-01 | 2024-08-08 | Лев Эдуардович СМАРЫГИН | Способ удаленного принятия решений |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150261918A1 (en) * | 2012-10-11 | 2015-09-17 | William C. Thornbury, JR. | System and method for medical services through mobile and wireless devices |
| US20170046488A1 (en) * | 2015-08-10 | 2017-02-16 | Luis Henrique Leonardo PEREIRA | Center for medical artifical intelligence control with remote system for preparation of diagnosis, drug prescription and online medical treatment shipping via telemedicine |
| US20170360411A1 (en) * | 2016-06-20 | 2017-12-21 | Alex Rothberg | Automated image analysis for identifying a medical parameter |
| US20180032841A1 (en) * | 2016-08-01 | 2018-02-01 | Siemens Healthcare Gmbh | Medical Scanner Teaches Itself To Optimize Clinical Protocols And Image Acquisition |
| US20190200880A1 (en) * | 2013-10-17 | 2019-07-04 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for machine learning based assessment of fractional flow reserve |
| RU2754723C1 (ru) * | 2021-06-11 | 2021-09-06 | Татьяна Васильевна Величко | Способ анализа медицинских данных с помощью нейронной сети LogNNet |
-
2021
- 2021-07-30 RU RU2021122782A patent/RU2761518C1/ru active
-
2022
- 2022-07-25 WO PCT/RU2022/050231 patent/WO2023009038A1/ru active Application Filing
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150261918A1 (en) * | 2012-10-11 | 2015-09-17 | William C. Thornbury, JR. | System and method for medical services through mobile and wireless devices |
| US20190200880A1 (en) * | 2013-10-17 | 2019-07-04 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for machine learning based assessment of fractional flow reserve |
| US20170046488A1 (en) * | 2015-08-10 | 2017-02-16 | Luis Henrique Leonardo PEREIRA | Center for medical artifical intelligence control with remote system for preparation of diagnosis, drug prescription and online medical treatment shipping via telemedicine |
| US20170360411A1 (en) * | 2016-06-20 | 2017-12-21 | Alex Rothberg | Automated image analysis for identifying a medical parameter |
| US20180032841A1 (en) * | 2016-08-01 | 2018-02-01 | Siemens Healthcare Gmbh | Medical Scanner Teaches Itself To Optimize Clinical Protocols And Image Acquisition |
| RU2754723C1 (ru) * | 2021-06-11 | 2021-09-06 | Татьяна Васильевна Величко | Способ анализа медицинских данных с помощью нейронной сети LogNNet |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024162864A1 (ru) * | 2023-02-01 | 2024-08-08 | Лев Эдуардович СМАРЫГИН | Способ удаленного принятия решений |
| RU2822304C1 (ru) * | 2023-09-30 | 2024-07-04 | Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" | Способ формирования файла данных для анализа экг |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023009038A1 (ru) | 2023-02-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Amjad et al. | A review on innovation in healthcare sector (telehealth) through artificial intelligence | |
| Gurbeta et al. | A telehealth system for automated diagnosis of asthma and chronical obstructive pulmonary disease | |
| US12004839B2 (en) | Computer-assisted patient navigation and information systems and methods | |
| US20190320898A1 (en) | Method for automating collection, association, and coordination of multiple medical data sources | |
| US10354051B2 (en) | Computer assisted patient navigation and information systems and methods | |
| Khennou et al. | Improving the use of big data analytics within electronic health records: a case study based OpenEHR | |
| Praveen et al. | A robust framework for handling health care information based on machine learning and big data engineering techniques | |
| US20130325505A1 (en) | Systems and methods for population health management | |
| Panda et al. | Big data in health care: A mobile based solution | |
| US10665348B1 (en) | Risk assessment and event detection | |
| EP3327727A2 (en) | Data processing systems and methods implementing improved analytics platform and networked information systems | |
| US20210022688A1 (en) | Methods and systems for generating a diagnosis via a digital health application | |
| US11200967B1 (en) | Medical patient synergistic treatment application | |
| Miah | A demand-driven cloud-based business intelligence for healthcare decision making | |
| US20160093010A1 (en) | Multi-payer clinical documentation e-learning platform | |
| RU2761518C1 (ru) | Цифровая платформа для постановки медицинских диагнозов на основе искусственного интеллекта с возможностью верификации врачом | |
| França et al. | An overview of the impact of PACS as health informatics and technology e-health in healthcare management | |
| Roy et al. | Integrating wearable devices and recommendation system: towards a next generation healthcare service delivery | |
| Blandford et al. | Protocol for a qualitative study to explore acceptability, barriers and facilitators of the implementation of new teleophthalmology technologies between community optometry practices and hospital eye services | |
| US11087862B2 (en) | Clinical case creation and routing automation | |
| JP7278256B2 (ja) | 画像獲得ワークフローを最適化するためのデバイス、システム、及び方法 | |
| US20180330806A1 (en) | System and method for virtual enablement of health care services | |
| WO2022055394A1 (ru) | Цифровая компьютерно-реализуемая платформа для создания медицинских приложений с использованием искусственного интеллекта и способ её работы | |
| Reinhold et al. | Digital support in logistics of home-care nurses for disabled and elderly people | |
| Boudlal et al. | Cloud Computing for Healthcare Services: Technology, Application and Architecture |