RU2818874C1 - Medical decision support system - Google Patents
Medical decision support system Download PDFInfo
- Publication number
- RU2818874C1 RU2818874C1 RU2023128114A RU2023128114A RU2818874C1 RU 2818874 C1 RU2818874 C1 RU 2818874C1 RU 2023128114 A RU2023128114 A RU 2023128114A RU 2023128114 A RU2023128114 A RU 2023128114A RU 2818874 C1 RU2818874 C1 RU 2818874C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- module
- patient
- rules
- memory
- data
- Prior art date
Links
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 54
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 53
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 29
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 23
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 206010013710 Drug interaction Diseases 0.000 claims abstract description 13
- 238000002651 drug therapy Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 9
- 208000030453 Drug-Related Side Effects and Adverse reaction Diseases 0.000 claims abstract description 8
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000010076 replication Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000002483 medication Methods 0.000 claims description 21
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 10
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract 2
- 239000008155 medical solution Substances 0.000 abstract 1
- 229940126601 medicinal product Drugs 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 23
- 230000000144 pharmacologic effect Effects 0.000 description 13
- 230000004044 response Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 7
- 239000013543 active substance Substances 0.000 description 6
- 230000036541 health Effects 0.000 description 6
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 5
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 description 4
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 description 4
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 3
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 230000000079 pharmacotherapeutic effect Effects 0.000 description 2
- 238000001050 pharmacotherapy Methods 0.000 description 2
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 2
- TVZRAEYQIKYCPH-UHFFFAOYSA-N 3-(trimethylsilyl)propane-1-sulfonic acid Chemical compound C[Si](C)(C)CCCS(O)(=O)=O TVZRAEYQIKYCPH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010067671 Disease complication Diseases 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012774 diagnostic algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 206010013663 drug dependence Diseases 0.000 description 1
- 230000008406 drug-drug interaction Effects 0.000 description 1
- 238000001810 electrochemical catalytic reforming Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 1
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 208000011117 substance-related disease Diseases 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к области автоматизированных систем медицинской диагностики (включая диагноз пациента по отношению к патогенетическим, этиотропным, симптоматическим процессам, так и по отношению к внешним негативным фармакологическим воздействиям на отрезке назначения и проведения фармакотерапии) для сокращения времени учета степени тяжести заболевания, стадии его течения, риска осложнения заболевания и групп рисков осложнений состояния пациента, связанных с выбранной врачом медикаментозной терапией.The invention relates to the field of automated medical diagnostic systems (including patient diagnosis in relation to pathogenetic, etiotropic, symptomatic processes, and in relation to external negative pharmacological influences during the period of prescription and administration of pharmacotherapy) to reduce the time of recording the severity of the disease, the stage of its course, risk of disease complications and groups of risks of complications of the patient’s condition associated with the drug therapy chosen by the doctor.
Известно устройство диагностики состояния здоровья человека, содержащее блоки банков данных и знаний с блоком внешних источников, блок формирования рекомендаций, блок формирования результатов, блок определения отклонений, блок банка методов представления результатов, блок внешних источников для банков данных и знаний, блоки банков данных и знаний выполнены в виде блока банка данных о граничных значениях показателей, блока банка знаний о причинах отклонений и блока банка знаний о взаимосвязях и степенях отклонений показателей от нормальных значений, причем выходы блока определения отклонений подключены к блоку формирования рекомендаций, блоку отображения результатов, блоку банка знаний о причинах отклонений и блоку банка знаний о взаимосвязях, а выход блока формирования рекомендаций подключен к блоку отображения результатов, выходы блока внешних источников для банков данных и знаний соединены с блоком банка данных о граничных значениях показателей, блоком банка знаний о причинах отклонений, блоком банка знаний о взаимосвязях и степенях отклонений показателей от нормальных значений, блоком банка методов представления результатов, выходы блока банка данных о граничных значениях показателей, блока банка знаний о причинах отклонений и блока банка знаний о взаимосвязях и степенях отклонений показателей от нормальных значений подключены к блоку определения отклонений, а выход блока банка методов представления результатов подключен к блоку отображения результатов (RU 155682, G06Q 50/22, 20.10.15).A device for diagnosing the state of human health is known, containing blocks of data and knowledge banks with a block of external sources, a block for generating recommendations, a block for generating results, a block for determining deviations, a block of a bank of methods for presenting results, a block of external sources for data banks and knowledge, blocks of data and knowledge banks are made in the form of a block of a data bank about the limit values of indicators, a block of a knowledge bank about the causes of deviations and a block of a knowledge bank about the relationships and degrees of deviations of indicators from normal values, and the outputs of the block for determining deviations are connected to a block for generating recommendations, a block for displaying results, a block of the knowledge bank about reasons for deviations and the block of the knowledge bank about relationships, and the output of the block for generating recommendations is connected to the block for displaying results, the outputs of the block of external sources for data and knowledge banks are connected to the block of the data bank about the limit values of indicators, the block of the knowledge bank about the causes of deviations, the block of the knowledge bank about relationships and degrees of deviations of indicators from normal values, a block of a bank of methods for presenting results, the outputs of a block of a data bank about the boundary values of indicators, a block of a knowledge bank about the causes of deviations and a block of a knowledge bank about relationships and degrees of deviations of indicators from normal values are connected to a block for determining deviations, and the output of the bank of results presentation methods block is connected to the results display block (RU 155682, G06Q 50/22, 10.20.15).
Известное устройство диагностики состояния здоровья человека позволяет упростить и автоматизировать процесс диагностики состояния здоровья человека благодаря тому, что поиск всей справочной информации производится автоматически, наиболее важные параметры анализа автоматически выделены, а также сведена к минимуму необходимость ручного контроля ошибок, допущенных в процессе диагностики.The known device for diagnosing the state of human health makes it possible to simplify and automate the process of diagnosing the state of human health due to the fact that the search for all reference information is carried out automatically, the most important parameters of the analysis are automatically highlighted, and the need for manual control of errors made during the diagnostic process is minimized.
Недостатком известного устройства диагностики состояния здоровья человека является недостаточный объем информации, обуславливающий риски ошибочных назначений и негативные последствия приема назначенных лекарственных препаратов.The disadvantage of the known device for diagnosing the state of human health is the insufficient amount of information, which causes the risks of erroneous prescriptions and negative consequences of taking prescribed medications.
В качестве прототипа выбрана автоматическая система поддержки медицинских решений при сочетанной патологии, содержащая блок интерфейса, блок входных данных, выполненный в формате электронной истории болезней, блок хранения решений для каждой из терапевтических областей, вычислительный блок, блок проверки на противоречивость вводимых данных, блок выдачи решений, блок рекомендаций по лечению, при этом блок интерфейса выполнен с возможностью получения данных от клинициста, или от баз данных с электронными историями болезней, или из хранилищ «больших данных», при этом блок интерфейса выполнен с возможностью обмена данными с блоком входных данных, с блоком выдачи решений и с блоком рекомендаций по лечению, при этом блок входных данных выполнен в формате электронной истории болезни с возможностью передачи вводимой информации в вычислительный блок и с возможностью хранения эталонных моделей различных заболеваний, соответствующих разным органам и системам человека, при этом блок входных данных выполнен с возможностью передачи данных в блок проверки на противоречивость вводимых данных, а вычислительный блок выполнен с возможностью пересчета весовых коэффициентов, приписанных к симптомам или признакам для каждого заболевания конкретного органа или системы организма человека, и баллов в пользу конкретных заболеваний, при этом блок интерфейса, блок входных данных и блок проверки на противоречивость, блок хранения решений, вычислительный блок, блок выдачи решений, блок рекомендаций по лечению выполнены с возможностью работы на вызовах, и/или в удаленных районах, и/или в зонах чрезвычайных ситуаций без устойчивого доступа в интернет, блок выдачи решений выполнен с возможностью вывода информации обо всех эталонных историях заболеваний с выделением признаков или симптомов, выявленных при обследовании пациента, или вывода информации о тех эталонных заболеваниях, в которых есть общие признаки или симптомы с данными, полученными в ходе обследования, и с возможностью сопоставления каждой эталонной модели заболевания с введенными данными обследования пациента; анализа достаточности данных обследования для определения заболеваний; запроса дополнительных обследований в случае невозможности определения заболевания или назначения плана лечения; группирования заболеваний по органам или системам организма человека, при этом блок рекомендаций по лечению выполнен с возможностью получения данных из блока входных данных и блока выдачи решений и вывода оптимального плана лечения на блок интерфейса (RU 2698007, G16H 50/70, 21.08.19).An automatic medical decision support system for combined pathology was selected as a prototype, containing an interface block, an input data block made in the format of an electronic medical history, a decision storage block for each of the therapeutic areas, a computing block, a block checking for inconsistency of input data, a decision issuing block , a block of treatment recommendations, wherein the interface block is configured to receive data from the clinician, or from databases with electronic medical records, or from “big data” storages, and the interface block is configured to exchange data with the input data block, with a block for issuing decisions and with a block of treatment recommendations, while the input data block is made in the format of an electronic medical history with the ability to transfer input information to the computing unit and with the ability to store reference models of various diseases corresponding to different human organs and systems, and the input data block is configured to transfer data to a block checking for inconsistency of input data, and the computing unit is configured to recalculate weighting coefficients assigned to symptoms or signs for each disease of a specific organ or system of the human body, and points in favor of specific diseases, while the interface block, the input data block and the inconsistency checking block, the decision storage block, the computing block, the decision issuing block, the treatment recommendations block are designed to work on calls, and/or in remote areas, and/or in emergency zones without stable Internet access , the decision issuing unit is configured to display information about all reference disease histories highlighting signs or symptoms identified during the examination of the patient, or display information about those reference diseases that have common signs or symptoms with the data obtained during the examination, and with the ability to compare each reference disease model with the entered patient examination data; analysis of the sufficiency of survey data to identify diseases; requesting additional examinations if it is impossible to determine the disease or prescribe a treatment plan; grouping diseases by organs or systems of the human body, while the block of treatment recommendations is configured to receive data from the input data block and the decision issuing block and output the optimal treatment plan to the interface block (RU 2698007, G16H 50/70, 08/21/19).
Известная система обеспечивает повышение качества диагностики и лечения, эффективности работы медицинского персонала.The known system improves the quality of diagnosis and treatment, and the efficiency of medical personnel.
Недостатком известной системы поддержки принятия врачебных решений является недостаточный объем информации при установлении диагноза пациента и отсутствие или недостаточный объем данных о фармакологическом анамнезе в отношении конкретного пациента, не позволяющий обеспечить безопасное и эффективное формирование соответствующего лекарственного назначения с учетом взаимного влияния межлекарственных взаимодействий, противопоказаний и возможных побочных действий выбранных лекарств со стороны подобранной пациенту фармакотерапии в зависимости от выходящих за пределы нормальных значений параметров его витальных характеристик в конкретный момент времени. The disadvantage of the known medical decision support system is the insufficient amount of information when establishing a patient’s diagnosis and the absence or insufficient amount of data on the pharmacological history for a particular patient, which does not allow for the safe and effective formation of an appropriate drug prescription, taking into account the mutual influence of drug-drug interactions, contraindications and possible side effects. the actions of the selected drugs on the part of the pharmacotherapy selected for the patient, depending on the parameters of his vital characteristics that go beyond the normal values at a specific point in time.
Технический результат изобретения заключается в повышении качества медицинской диагностики как за счет учета патологических процессов в организме пациента, так и посредством снижения рисков диагностических ошибок и времени их учета, связанных с медикаментозными назначениями.The technical result of the invention is to improve the quality of medical diagnostics both by taking into account pathological processes in the patient’s body, and by reducing the risks of diagnostic errors and the time of their recording associated with medication prescriptions.
Технический результат достигается тем, что система поддержки принятия врачебных решений содержит компьютеры автоматизированных рабочих мест экспертов, ко входам которых подключены блок обработки информации, модуль формирования матрицы соответствия «витальные характеристики пациента – степень, стадия, риски заболевания», модуль формирования матрицы соответствия диагноза элементарным клиническим рекомендациям, модуль формирования матрицы соответствия «витальная характеристика пациента – противопоказания и побочные действия лекарственных препаратов» и модуль формирования правил взаимодействия препаратов, входы/выходы которых соединены с соответствующими выходами/входами модуля ввода информации, компьютеры автоматизированных рабочих мест экспертов по каналу связи соединены с сервером, к которому подключен блок памяти, с записанной в нем базой данных и базой знаний, сервер через модуль репликации и переноса данных по второму каналу связи соединен с облачным сервером с подключенным к нему блоком памяти с репликой базы данных и базы знаний, облачный сервер по третьему каналу связи соединен с сервером медицинской информационной системы, к которому подключены персональные компьютеры автоматизированных рабочих мест врачей, модуль ввода параметров исследований, модуль формирования назначенных врачами лекарственных препаратов, модуль гармонизации справочников медицинской информационной системы со справочниками базы данных регистра лекарственных средств, модуль автоматического построения клинического образа состояния пациента, модуль установления диагноза пациента, модуль определения элементарных рекомендаций, соответствующих диагнозу пациента, модуль формирования рекомендуемых к назначению лекарственных препаратов, модуль контроля дублирования лекарственной терапии, модуль формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов, модуль формирования противопоказаний и побочных действий и модуль формирования отчета.The technical result is achieved by the fact that the medical decision support system contains computers of automated workstations of experts, to the inputs of which are connected an information processing unit, a module for generating a correspondence matrix “vital characteristics of the patient - degree, stage, risks of the disease”, a module for generating a matrix of compliance of the diagnosis with elementary clinical recommendations, a module for generating a compliance matrix “vital characteristics of the patient - contraindications and side effects of drugs” and a module for generating rules for the interaction of drugs, the inputs/outputs of which are connected to the corresponding outputs/inputs of the information input module, computers of automated workstations of experts are connected via a communication channel to the server , to which a memory block is connected, with a database and knowledge base recorded in it, the server, through a replication and data transfer module via the second communication channel, is connected to a cloud server with a memory block connected to it with a replica of the database and knowledge base, the cloud server via the third communication channel is connected to the server of the medical information system, to which personal computers of automated workstations of doctors are connected, a module for entering research parameters, a module for generating medications prescribed by doctors, a module for harmonizing reference books of the medical information system with reference books of the drug register database, a module for automatically constructing a clinical image patient's condition, a module for establishing a patient's diagnosis, a module for determining basic recommendations corresponding to the patient's diagnosis, a module for generating medications recommended for prescription, a module for monitoring duplication of drug therapy, a module for generating drug interaction results, a module for generating contraindications and side effects, and a report generation module.
Блок обработки информации включает в себя модуль памяти с данными реестра лекарственных средств и инструкции по их применению, модуль определения параметров витальных характеристик и их обработки, модуль памяти с данными нормативно-справочной информации, модуль формирования онтологических структур и модуль обработки и гармонизации инструкций и клинических рекомендаций.The information processing unit includes a memory module with data from the register of medicines and instructions for their use, a module for determining the parameters of vital characteristics and their processing, a memory module with data on regulatory and reference information, a module for generating ontological structures and a module for processing and harmonizing instructions and clinical recommendations .
Блок памяти с базой данных и базой знаний включает в себя модуль памяти с параметрами витальных характеристик, модуль памяти с правилами формирования онтологических структур, модуль памяти с правилами соответствия «витальные характеристики пациента – степень, стадия, риски заболевания», модуль памяти с правилами соответствия установленного диагноза элементарным клиническим рекомендациям, модуль памяти с правилами соответствия «витальная характеристика пациента – противопоказания и побочные действия лекарственных препаратов» и модуль памяти с правилами применимости взаимодействия лекарственных препаратов.A memory block with a database and knowledge base includes a memory module with parameters of vital characteristics, a memory module with rules for the formation of ontological structures, a memory module with rules for compliance “vital characteristics of the patient - degree, stage, risks of the disease”, a memory module with rules for compliance with the established diagnosis to basic clinical recommendations, a memory module with rules for compliance with “vital characteristics of the patient - contraindications and side effects of drugs” and a memory module with rules for the applicability of drug interactions.
На чертеже приведена функциональная схема системы поддержки принятия врачебных решений.The drawing shows a functional diagram of the medical decision support system.
Система поддержки принятия врачебных решений содержит компьютеры 1 автоматизированных рабочих мест (АРМ) экспертов, ко входам которых подключены блок 2 обработки информации, модуль 3 формирования матрицы соответствия «витальные характеристики пациента – степень, стадия, риски заболевания», модуль 4 формирования матрицы соответствия диагноза элементарным клиническим рекомендациям, модуль 5 формирования матрицы соответствия «витальная характеристика пациента – противопоказания и побочные действия лекарственных препаратов» и модуль 6 формирования правил взаимодействия препаратов, входы/выходы которых соединены с соответствующими выходами/входами модуля 7 ввода информации, компьютеры 1 автоматизированных рабочих мест экспертов по каналу связи соединены с сервером 8, к которому подключен блок 9 памяти, с записанной в нем базой данных и базой знаний, сервер 8 через модуль 10 репликации и переноса данных по второму каналу связи соединен с облачным сервером 11 с подключенным к нему блоком 12 памяти с репликой базы данных и базы знаний, облачный сервер 11 по третьему каналу связи соединен с сервером 13 медицинской информационной системы (МИС), к которому подключены персональные компьютеры 14 (ПК) автоматизированных рабочих мест врачей, модуль 15 ввода параметров исследований, модуль 16 формирования назначенных врачами лекарственных препаратов, модуль 17 гармонизации справочников медицинской информационной системы со справочниками базы данных регистра лекарственных средств (БД РЛС), модуль 18 автоматического построения клинического образа состояния пациента, модуль 19 установления диагноза пациента, модуль 20 определения элементарных рекомендаций, соответствующих диагнозу пациента, модуль 21 формирования рекомендуемых к назначению лекарственных препаратов (ЛП), модуль 22 контроля дублирования лекарственной терапии, модуль 23 формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов, модуль 24 формирования противопоказаний и побочных действий и модуль 25 формирования отчета.The medical decision support system contains computers of 1 automated workstations (AWS) of experts, to the inputs of which are connected an information processing unit 2, a module 3 for generating a correspondence matrix “vital characteristics of the patient - degree, stage, risks of the disease”, a module 4 for generating a matrix of correspondence of the diagnosis to elementary clinical recommendations, module 5 of forming a compliance matrix “vital characteristics of the patient - contraindications and side effects of drugs” and module 6 of forming rules for the interaction of drugs, the inputs/outputs of which are connected to the corresponding outputs/inputs of information input module 7, computers 1 automated workstations of experts in communication channel is connected to the server 8, to which the memory block 9 is connected, with the database and knowledge base recorded in it, the server 8, through the replication and data transfer module 10 via the second communication channel, is connected to the cloud server 11 with the memory block 12 connected to it a replica of the database and knowledge base, the cloud server 11 is connected via a third communication channel to the medical information system (MIS) server 13, to which personal computers 14 (PCs) of automated workstations for doctors are connected, a module 15 for entering research parameters, a module 16 for generating those prescribed by doctors medications, module 17 for harmonizing directories of the medical information system with directories of the drug register database (DB RLS), module 18 for automatically constructing a clinical image of the patient’s condition, module 19 for establishing a patient’s diagnosis, module 20 for determining elementary recommendations corresponding to the patient’s diagnosis, formation module 21 recommended for prescribing medications (MP), module 22 for monitoring duplication of drug therapy, module 23 for generating drug interaction results, module 24 for generating contraindications and side effects, and module 25 for generating a report.
Блок 2 обработки информации включает в себя (на чертеже не показано) модули обработки неструктурированных данных в структурированные. К неструктурированным относятся данные, полученные из государственного реестра лекарственных средств (инструкции по медицинскому применению лекарственных средств), параметры витальных характеристик (указывающих на патологические процессы в организме пациента), включенные в тексты клинических рекомендаций, различные справочники и классификации (МКБ-10, ФГ (справочник фармакологических групп) ФТГ (справочник фармако-терапевтических групп), АТХ (Анатомо-терапевтическо-химическая классификация), ЕСКЛП (единый справочник-каталог лекарственных препаратов, НСИ (нормативно-справочная информация) и другие. Тексты неструктурированных полей ИМП ЛП (инструкций по медицинскому применению лекарственных препаратов), используются в объеме, необходимом и достаточном для решения поставленных задач: показания, взаимодействие, противопоказания, побочные действия, особые указания, способы применения и некоторых других. К структурированным относятся данные баз данных и баз знаний регистра лекарственных средств России (РЛС), его нормативно-справочной информации, словарей витальных характеристик, синонимов, списков сокращений и условных обозначений, параметров витальных характеристик, онтологические структуры, другие. Все данные РЛС цифровизированы, структурированы и нормализованы. Используя методологию НСЦ-метода (нормализация, структуризация, цифровизация) эксперты обрабатывают данные в блоке 2 и модулях 3, 4, 5, 6 и помещают их в блок памяти 9.Information processing block 2 includes (not shown in the drawing) modules for processing unstructured data into structured ones. Unstructured data includes data obtained from the state register of medicines (instructions for the medical use of medicines), parameters of vital characteristics (indicating pathological processes in the patient’s body), included in the texts of clinical recommendations, various reference books and classifications (ICD-10, FG ( directory of pharmacological groups) FTG (directory of pharmacotherapeutic groups), ATC (Anatomical Therapeutic Chemical Classification), ESKLP (unified directory catalog of drugs, NSI (regulatory reference information) and others. Texts of unstructured fields of IMP LP (instructions for medical use of drugs), are used to the extent necessary and sufficient to solve the assigned tasks: indications, interactions, contraindications, side effects, special instructions, methods of use and some others. Structured data includes data from databases and knowledge bases of the Russian Medicines Register (. Radar), its regulatory and reference information, dictionaries of vital characteristics, synonyms, lists of abbreviations and symbols, parameters of vital characteristics, ontological structures, others. All radar data is digitalized, structured and normalized. Using the methodology of the NSC method (normalization, structuring, digitalization), experts process the data in block 2 and modules 3, 4, 5, 6 and place them in memory block 9.
Блок 9 памяти с базой данных и базой знаний включает в себя (на чертеже не показано) модули памяти параметрами витальных характеристик (с нормализованными, структурированными, цифровизованными данными, включая классификацию витальных характеристик с нормальными значениями параметров), модуль памяти с правилами формирования онтологических структур, модуль памяти с правилами соответствия «витальные характеристики пациента – степень тяжести заболеваний, стадия их течения, рисков их осложнений», модуль памяти с правилами соответствия установленного диагноза элементарным клиническим рекомендациям, модуль памяти с правилами соответствия «витальная характеристика пациента – противопоказания и побочные действия лекарственных препаратов» и модуль памяти с правилами применимости взаимодействия лекарственных препаратов.Memory block 9 with a database and knowledge base includes (not shown in the drawing) memory modules with parameters of vital characteristics (with normalized, structured, digitalized data, including classification of vital characteristics with normal parameter values), a memory module with rules for the formation of ontological structures, memory module with compliance rules “vital characteristics of the patient - severity of diseases, stage of their course, risks of their complications”, memory module with rules for compliance of the established diagnosis with basic clinical recommendations, memory module with compliance rules “vital characteristics of the patient - contraindications and side effects of medications "and a memory module with rules for the applicability of drug interactions.
Систему поддержки принятия врачебных решений используют следующим образом.The medical decision support system is used as follows.
В предлагаемой системе с помощью компьютеров 1 автоматизированных рабочих мест эксперты осуществляют контроль и коррекцию вводимой посредством модуля 7 информации, что дает возможность осуществлять контроль принятия врачебных решений, информация о которых содержится в персональных компьютерах 14 автоматизированных рабочих мест врачей. Непосредственно эксперты РЛС не контролируют действия врача, они только готовят данные.In the proposed system, with the help of computers 1 automated workstations, experts monitor and correct information entered through module 7, which makes it possible to control medical decisions, information about which is contained in the personal computers of 14 automated workstations of doctors. Radar experts do not directly control the actions of the doctor, they only prepare the data.
Вводимая посредством модуля 7 информации поступает в блок 2 и модули 3, 4, 5 и 6. В блоке 2 информация обрабатывается и записывается в соответствующие модули, входящие в этот блок. В модуль памяти записываются данные реестра лекарственных средств и инструкции по их применению. В модуль определения параметров витальных характеристик и их обработки записываются правила определения параметров витальных характеристик и их обработки. В модуль памяти с данными нормативно-справочной информации записывается действующая нормативно-справочная информация. Модуль формирования онтологических структур по поступившей в него информации формирует онтологические структуры. По поступающей информации в модуль обработки и гармонизации инструкций и клинических рекомендаций осуществляется гармонизации полей инструкций и клинических рекомендаций. The information entered through module 7 enters block 2 and modules 3, 4, 5 and 6. In block 2, information is processed and recorded in the corresponding modules included in this block. Data from the register of medicines and instructions for their use are recorded in the memory module. The rules for determining the parameters of vital characteristics and their processing are written into the module for determining the parameters of vital characteristics and their processing. The current regulatory and reference information is recorded in the memory module with regulatory and reference information data. The module for generating ontological structures forms ontological structures based on the information received by it. Based on incoming information to the module for processing and harmonization of instructions and clinical recommendations, the fields of instructions and clinical recommendations are harmonized.
В предлагаемой системе с помощью компьютеров 1 автоматизированных рабочих мест эксперты посредством специализированных программ осуществляют ввод из интернета в модуль памяти блока 2 неструктурированных текстов первоисточников (ГРЛС, ИМП, КР, МКБ, АТХ, ДВ, ФГ и других), необходимых и достаточных для функционирования модулей 3, 4, 5, 6, оцифровывают их (переводят из формата рисунка (PDF или JPEG) в текстовый формат (Word)). В соответствии с принятыми в каждом из модулей 3, 4, 5, 6 форматами данных в блоке 2 посредством специализированных редакторов текстов экспертами производится нормализация, структуризация и цифровизация этих данных. С помощью тегов производится разметка данных (лексем, словосочетаний). Устанавливаются синонимические связи между терминами, сокращениями, условными обозначениями, формируются классификации для модуля нормативно-справочной информации, устанавливаются онтологические связи между параметрами объектов в различных словарях и классификациях для модуля онтологических структур. В блоке 2 информация обрабатывается и записывается в соответствующие модули, входящие в этот блок. В модуль памяти записываются обработанные номенклатурные данные лекарственных средств, клинических рекомендаций, тексты из полей инструкций лекарственных средств (взаимодействие, противопоказания, побочные действия, правила применения). В модуль определения параметров витальных характеристик и их обработки записываются правила определения параметров витальных характеристик и их обработки. В модуль памяти с данными нормативно-справочной информации записывается действующая нормативно-справочная информация. Модуль формирования онтологических структур по поступившей в него информации формирует онтологические структуры. (С помощью данного модуля возможен переход от торговых названий к их действующим веществам, фармакологическим группам, нозологиям, при лечении которых они применяются. Они используются в модулях 21, 22, 23, 24 при возникновении необходимости установления связей и осуществления переходов между ТН, ДВ, ФГ, АТХ, МКБ-10 и другими атрибутами сущностей.) По поступающей информации в модуль обработки и гармонизации инструкций и клинических рекомендаций осуществляется гармонизации полей инструкций и клинических рекомендаций.In the proposed system, using computers 1 automated workstations, experts using specialized programs enter from the Internet into the memory module of block 2 unstructured texts of primary sources (GRLS, IMP, KR, ICD, ATX, DV, FG and others), necessary and sufficient for the functioning of the modules 3, 4, 5, 6, digitize them (translate from picture format (PDF or JPEG) to text format (Word)). In accordance with the data formats adopted in each of modules 3, 4, 5, 6, in block 2, using specialized text editors, experts normalize, structure and digitalize this data. Tags are used to mark data (tokens, phrases). Synonymous connections are established between terms, abbreviations, symbols, classifications are formed for the module of normative and reference information, ontological connections are established between the parameters of objects in various dictionaries and classifications for the module of ontological structures. In block 2, information is processed and recorded in the corresponding modules included in this block. The processed nomenclature data of medicines, clinical recommendations, texts from the fields of medicines instructions (interactions, contraindications, side effects, rules of use) are recorded in the memory module. The rules for determining the parameters of vital characteristics and their processing are written into the module for determining the parameters of vital characteristics and their processing. The current regulatory and reference information is recorded in the memory module with regulatory and reference information data. The module for generating ontological structures forms ontological structures based on the information received by it. (Using this module, it is possible to move from trade names to their active substances, pharmacological groups, nosologies in the treatment of which they are used. They are used in modules 21, 22, 23, 24 when there is a need to establish connections and make transitions between TN, DV, FG, ATC, ICD-10 and other attributes of entities.) Based on incoming information, the module for processing and harmonizing instructions and clinical recommendations carries out harmonization of the fields of instructions and clinical recommendations.
В модуле 3 формируется матрица соответствия «витальные характеристики пациента – степень, стадия, риски заболевания». В модуле 4 формируется матрица соответствия диагноза элементарным клиническим рекомендациям. В модуле 5 формируется матрица соответствия «витальная характеристика пациента – противопоказания и побочные действия лекарственных препаратов». В модуле 6 осуществляется формирование правил взаимодействия препаратов.In module 3, a correspondence matrix “vital characteristics of the patient - degree, stage, risks of the disease” is formed. In module 4, a matrix of compliance of the diagnosis with elementary clinical recommendations is formed. In module 5, a correspondence matrix “vital characteristics of the patient - contraindications and side effects of medications” is formed. In module 6, rules for drug interactions are formed.
Блок 2 и модули 3, 4, 5, и 6 могут быть расположены в компьютерах 1 автоматизированных рабочих мест экспертов, информация из них по каналу связи передается на сервер 8 и записывается в блок 9 памяти базы данных и базы знаний. Полученные сервером 8 данные через модуль 10 репликации и переноса данных по второму каналу связи передаются в облачный сервер 11 и записываются в блок 12 памяти с репликой базы данных и базы знаний. облачный сервер 11 по каналу связи взаимодействует с сервером 13 медицинской информационной системы, к которому подключены персональные компьютеры 14 автоматизированных рабочих мест врачей.Block 2 and modules 3, 4, 5, and 6 can be located in computers 1 of automated expert workstations, information from them is transmitted via a communication channel to server 8 and recorded in memory block 9 of the database and knowledge base. The data received by the server 8 through the replication and data transfer module 10 via the second communication channel is transferred to the cloud server 11 and written to the memory block 12 with a replica of the database and knowledge base. cloud server 11 interacts via a communication channel with server 13 of the medical information system, to which personal computers of 14 automated workstations of doctors are connected.
Для достижения технического результата изобретения в предлагаемой системе модуль 7, компьютеры 1, блок 2, модули 3, 4, 5, 6, блок 9, внутренний сервер 8, модуль 10 используются для сбора информации из внешних источников, ее оцифровки, сортировки, нормализации, структуризации, цифровизации, интеграции с оцифрованной информацией, полученной через представления из базы данных РЛС, для получения баз данных и баз знаний, необходимых для выдачи ответов на запросы алгоритмов диагностики, функционирующих на стороне МИС. To achieve the technical result of the invention in the proposed system, module 7, computers 1, block 2, modules 3, 4, 5, 6, block 9, internal server 8, module 10 are used to collect information from external sources, digitize it, sort it, normalize it, structuring, digitalization, integration with digitized information obtained through representations from the radar database, to obtain databases and knowledge bases necessary for issuing answers to requests from diagnostic algorithms operating on the MIS side.
В качестве эталона доказательной базы при анализе патологических процессов в модуле 4 выбираются последние версии утвержденных Минздравом РФ клинических рекомендаций, а при диагностике влияний медикаментозной терапии на состояние пациента – утвержденные Минздравом РФ сведения, включенные в состав полей актуальных инструкций по медицинскому применению, полученных также как и клинические рекомендации в результате проведений клинических исследований (например, рандомизированных многоцентровых двойных слепых исследований). Следует отметить, что после введения в систему исходных данных (результатов диагностики патологических процессов и фармакологического анамнеза) и их выверки врачом, в системе запускаются автоматические процессы сравнения результатов действий врача с результатами данных массивов информации, принятых в системе за эталонные.As the standard of evidence base when analyzing pathological processes in module 4, the latest versions of clinical recommendations approved by the Ministry of Health of the Russian Federation are selected, and when diagnosing the effects of drug therapy on the patient’s condition, information approved by the Ministry of Health of the Russian Federation is included in the fields of current instructions for medical use, obtained in the same way as clinical recommendations as a result of clinical trials (for example, randomized multicenter double-blind trials). It should be noted that after input of initial data into the system (results of diagnostics of pathological processes and pharmacological history) and their verification by a doctor, the system starts automatic processes of comparing the results of the doctor’s actions with the results of these data arrays of information accepted in the system as reference.
Для предотвращения отрицательных воздействий на сервер 8 со стороны пользователей системы блок 9 реплицируется на облачный сервер 11 с помощью модуля 10 и уже с посредством сервиса 13 МИС с помощью ПК 14 АРМ врачей через модуль 15 и модуль 16 происходит ввод параметров исследований пациента и формирование фармакологического анамнеза (назначенных врачом препаратов и тех, которые пациент уже принимает). To prevent negative impacts on the server 8 from system users, block 9 is replicated to the cloud server 11 using module 10 and already through the MIS service 13 using the PC 14 of the doctors' workstation through module 15 and module 16, patient research parameters are entered and a pharmacological history is generated (medicines prescribed by the doctor and those the patient is already taking).
Посредством интерфейса персональных компьютеров 14 автоматизированных рабочих мест врачей осуществляется ввод параметров результатов исследований пациентов, получаемых на этапах анамнеза, физикальных, лабораторных, инструментальных исследований, отраженных в электронной медицинской карте пациента, хранящийся на сервере 13 медицинской информационной системы (МИС).Through the interface of personal computers 14 automated workstations of doctors, parameters of patient research results obtained at the stages of anamnesis, physical, laboratory, and instrumental studies are entered, reflected in the patient’s electronic medical record, stored on the server 13 of the medical information system (MIS).
Посредством модуля 15 ввода параметров исследований осуществляются сбор фактических значений параметров конкретного пациента с использованием справочника витальных характеристик, а также автоматический сбор результатов лабораторных исследований, параметров витальных характеристик из записей других специалистов и их представление в терминах и кодах справочника витальных характеристик. By means of the module 15 for entering research parameters, the actual values of the parameters of a particular patient are collected using the vital characteristics directory, as well as the automatic collection of laboratory test results, vital characteristics parameters from the records of other specialists and their presentation in terms and codes of the vital characteristics directory.
Следует отметить, что в клинической практике используется большое количество витальных (жизненно важных) характеристик, идентифицирующих по значениям их параметров возможные патологические изменения состояния пациента. Для упрощения задачи построения СППРВ здесь используется принцип построения функциональных систем, впервые сформулированный российским ученым П. К. Анохиным. Согласно ему из всего множества известных витальных функций при разработке системы были использованы лишь те, которые вошли в состав текстов клинических рекомендаций, используются в поименованных выше полях ИМП, используются на всех этапах исследований и в базе данных РЛС.It should be noted that in clinical practice a large number of vital characteristics are used, which identify possible pathological changes in the patient’s condition by the values of their parameters. To simplify the task of constructing a DSS, the principle of constructing functional systems, first formulated by the Russian scientist P.K. Anokhin, is used here. According to him, of the entire set of known vital functions, only those that were included in the texts of clinical recommendations, used in the above-mentioned fields of UTI, and used at all stages of research and in the radar database were used in the development of the system.
Модуль 16 формирования назначенных врачами лекарственных препаратов позволяет осуществлять выбор вручную рекомендуемой лекарственной терапии для конкретного пациента на основании установленного врачом диагноза с использованием номенклатурного справочника лекарственных средств, а также обеспечить автоматический сбор актуальных на момент контроля лекарственных назначений других специалистов и составление фармакологического анамнеза конкретного пациента, т.е. объединение в единый список лекарственных препаратов, принимаемых пациентом, и лекарственных препаратов, назначенных впервые. Фармакологический анамнез представляет собой совокупность сведений о ранее принимавшихся пациентом лекарствах, способах их применения, дозах, эффективности, побочном действии, признаках непереносимости, лекарственной зависимости и т.п. Данные из модулей 15 и 16 являются вводными параметрами для обеспечения работы модулей 18-24. Module 16 for generating medications prescribed by doctors allows you to manually select recommended drug therapy for a specific patient based on the diagnosis established by the doctor using a nomenclature reference book of drugs, as well as provide automatic collection of current drug prescriptions from other specialists at the time of control and compilation of a pharmacological history of a specific patient, i.e. .e. combining into a single list of medications taken by the patient and medications prescribed for the first time. Pharmacological history is a collection of information about medications previously taken by the patient, methods of their use, doses, effectiveness, side effects, signs of intolerance, drug dependence, etc. Data from modules 15 and 16 are input parameters to ensure the operation of modules 18-24.
Модуль 17 гармонизации справочников медицинской информационной системы со справочниками базы данных регистра лекарственных средств обеспечивает гармонизацию между номенклатурой лекарственных средств, справочником витальных характеристик и справочником наименований исследований. Для обеспечения обмена данными между медицинской информационной системой и данными медицинской информационной системой проводится гармонизация посредством модуля 17. Гармонизация может выполняться как на стороне базы данных регистра лекарственных средств, так и на стороне медицинской информационной системы. Результат гармонизации представляет собой набор перекодировочных таблиц, которые хранятся на сервере 13 МИС. С помощью этих таблиц устанавливается соответствие лексики и терминологии, используемой в справочниках МИС, с лексикой и терминологией (включая синонимы), используемой в справочниках базы данных регистра лекарственных средств.Module 17 of harmonization of directories of the medical information system with directories of the drug register database ensures harmonization between the nomenclature of drugs, the directory of vital characteristics and the directory of study names. To ensure data exchange between the medical information system and the medical information system, harmonization is carried out through module 17. Harmonization can be performed both on the side of the drug register database and on the side of the medical information system. The result of harmonization is a set of conversion tables that are stored on the 13 MIS server. Using these tables, the correspondence of the vocabulary and terminology used in the MIS directories with the vocabulary and terminology (including synonyms) used in the directories of the drug register database is established.
Модуль 18 автоматического построения клинического образа состояния пациента обеспечивает передачу пакета витальных параметров пациента на облачную платформу (облачный сервер 11) по заданному методу для формирования обезличенного клинического образа состояния пациента (при этом учитываются только те витальные характеристики, значения которых выходят за пределы нормальных (референсных) значений (за исключением антропометрических данных) и отображение сформированного клинического образа состояния пациента на персональный компьютер 14 врача для контроля его корректности и возможности правки. Module 18 for automatically constructing a clinical image of the patient’s condition ensures the transfer of a package of vital parameters of the patient to the cloud platform (cloud server 11) according to a given method for the formation of an impersonal clinical image of the patient’s condition (only those vital characteristics are taken into account whose values go beyond normal (reference) limits) values (except for anthropometric data) and displaying the generated clinical image of the patient’s condition on the doctor’s personal computer 14 to control its correctness and the possibility of editing.
После проверки правильности ввода данных поступающих из модуля 15 запускается автоматическая процедура диагностики соответствия данных исследований фармакологическому анамнезу. При этом на основании анализа данных исследований в модуле 18 происходит автоматическое построение клинического образа состояния пациента. В процессе построения модуль 18 последовательно направляет посредством сервера 13 МИС по API запросы в блок памяти 12 облачного сервера 11. В том случае, если блок 12 сообщает, что параметры витальной характеристики исследования, входящей в состав классификации витальных характеристик, выходят за пределы нормальных значений, облачный сервер 11 передает в модуль 18 ответ в принятом формате. Последний из полученных данных строит структурированный клинический образ состояния пациента (КОСП). Полученные данные выводятся на экран ПК 14 АРМ врачей для проверки корректности, внесения дополнений или исправлений. После одобрения врача автоматический процесс возобновляется. (Особенность оцифрованных, нормализованных, структурированных, оцифрованных (ОНСЦ) данных заключается в том, что их одинаково понимают и врач, и система.)After checking the correctness of data entry coming from module 15, an automatic procedure for diagnosing the compliance of research data with the pharmacological history is launched. In this case, based on the analysis of research data in module 18, a clinical image of the patient’s condition is automatically constructed. During the construction process, module 18 sequentially sends requests through the MIS server 13 via API to the memory block 12 of the cloud server 11. If block 12 reports that the parameters of the vital characteristics of the study, which are part of the classification of vital characteristics, go beyond normal values, cloud server 11 transmits a response in the accepted format to module 18. The last of the data obtained builds a structured clinical image of the patient's condition (COSP). The received data is displayed on the screen of PC 14 of the doctors' workstation to check the correctness, make additions or corrections. After the doctor's approval, the automatic process resumes. (The peculiarity of digitized, normalized, structured, digitized (DNSC) data is that they are understood equally by both the doctor and the system.)
Модуль 19 установления диагноза пациента осуществляет передачу данных из модуля 18 на облачную платформу по заданному методу для установления степени, стадии и уровня риска возникновения осложнений заболевания и возможность отображения результатов на персональный компьютер 14 врача для контроля корректности установленных степени, стадии и уровня риска заболевания.Module 19 for diagnosing the patient transmits data from module 18 to the cloud platform according to a given method to establish the degree, stage and level of risk of complications of the disease and the ability to display the results on the doctor’s personal computer 14 to monitor the correctness of the established degree, stage and level of risk of the disease.
Следующий шаг системы – автоматическое установление диагноза пациента посредством модуля 19, на вход которого в виде запроса поступает КОСП с выхода модуля 18. В свою очередь модуль 19 посылает его по API в формате XML или JSON посредством сервера 13 МИС и облачного сервера 11 в блок 12, где с помощью данных, приведенных в текстах клинических рекомендаций, специализированных вычислителей, а также на основе матрицы, в модуле 19 собираются фрагменты диагноза пациента. Полученные данные выводятся на экран ПК 14 АРМ врачей для проверки корректности, внесения дополнений или исправлений. После одобрения врача автоматический процесс возобновляется. The next step of the system is the automatic diagnosis of the patient through module 19, the input of which is the COSP from the output of module 18 in the form of a request. In turn, module 19 sends it via API in XML or JSON format via MIS server 13 and cloud server 11 to block 12 , where with the help of data given in the texts of clinical recommendations, specialized computers, and also based on a matrix, fragments of the patient’s diagnosis are collected in module 19. The received data is displayed on the screen of PC 14 of the doctors' workstation to check the correctness, make additions or corrections. After the doctor's approval, the automatic process resumes.
Модуль 20 определения элементарных рекомендаций, соответствующих диагнозу пациента, осуществляет передачу данных об установленном диагнозе и пакета витальных параметров пациента на облачную платформу по заданному методу для получения элементарных клинических рекомендаций, соответствующих входным данным и возможность отображения фрагментов клинических рекомендаций, соответствующих диагнозу и клинического образа состояния конкретного пациента, а также передачу информации в модуль 25 для сохранения полученных рекомендаций в отчете и, при необходимости, в электронной медицинской карте пациента.Module 20 for determining elementary recommendations corresponding to the patient’s diagnosis transmits data about the established diagnosis and a package of the patient’s vital parameters to the cloud platform according to a given method to obtain elementary clinical recommendations corresponding to the input data and the ability to display fragments of clinical recommendations corresponding to the diagnosis and the clinical image of a particular condition patient, as well as transferring information to module 25 to save the received recommendations in the report and, if necessary, in the patient’s electronic medical record.
Полученные фрагменты диагноза на выходе модуля 19 посредством сервера 13 МИС поступают на вход модуля 20 для определения перечня элементарных клинических рекомендаций, соответствующих диагнозу пациента. В свою очередь модуль 20 отправляет запрос через связку «сервер 13 МИС – облачный сервер 11 – блок памяти 12» и получает в ответ из базы данных тексты элементарных клинических рекомендаций, соответствующих запросу. Результаты диагностического процесса могут быть выведены на экран ПК 14 АРМ врачей и сохранены в модуле 25 формирования отчетов.The received fragments of the diagnosis at the output of module 19, via the MIS server 13, are sent to the input of module 20 to determine a list of elementary clinical recommendations corresponding to the patient’s diagnosis. In turn, module 20 sends a request through the link “MIS server 13 – cloud server 11 – memory unit 12” and receives in response from the database the texts of elementary clinical recommendations corresponding to the request. The results of the diagnostic process can be displayed on the screen of the PC 14 of the doctors' workstation and stored in the module 25 for generating reports.
Модуль 21 формирования рекомендуемых к назначению лекарственных препаратов позволяет обеспечить отображение списка рекомендуемых лекарственных назначений для конкретного пациента в соответствии с элементарными клиническими рекомендациями, полученными в модуле 20, сохранение полученных рекомендаций по лекарственным назначениям в отчете (в модуле 25) и, при необходимости, в электронной медицинской карте пациента, а также отображение оценки (в том числе цветовой) сравнения полученных рекомендуемых лекарственных назначений с назначением врача (из модуля 16).Module 21 for generating recommended medications for prescription allows you to display a list of recommended medications for a specific patient in accordance with basic clinical recommendations received in module 20, save the received recommendations for medications in a report (in module 25) and, if necessary, in an electronic the patient’s medical record, as well as displaying an assessment (including color) of comparison of the received recommended medicinal prescriptions with the doctor’s prescription (from module 16).
Модуль 22 контроля дублирования лекарственной терапии позволяет передать собранные и введенных данные о фармакологическом анамнезе (модуль 16) на облачную платформу по заданному методу для выявления совпадения (дублирования) по действующим веществам, фармгруппам, анатомо-терапевтическо-химической классификации, фототрихограммы, обеспечить отображение оценки (в том числе цветовой) результата выявленных совпадений (дублей) по действующим веществам, фармгруппам, анатомо-терапевтическо-химической классификации, фототрихограммы для заданного списка лекарственных препаратов и сохранение полученных результатов в отчете (модуль 25) и, при необходимости, в электронной медицинской карте пациента.Module 22 for monitoring duplication of drug therapy allows you to transfer collected and entered data on pharmacological history (module 16) to the cloud platform using a given method to identify matches (duplications) in active substances, pharmaceutical groups, anatomical-therapeutic-chemical classification, phototrichogram, and provide assessment display ( including color) of the result of identified matches (duplicates) for active substances, pharmaceutical groups, anatomical-therapeutic-chemical classification, phototrichogram for a given list of medications and saving the results in the report (module 25) and, if necessary, in the patient’s electronic medical record .
Перейдем к диагностике влияния на состояние пациента медикаментозной терапии.Let's move on to diagnosing the effect of drug therapy on the patient's condition.
Через ПК 14 АРМ врачей и сервер 13 МИС в модуле 16 врачом формируется перечень лекарственных препаратов (фармакологический анамнез пациента). После его выверки врачом запускается автоматический процесс диагностики его возможного влияния на состояние пациента. Для контроля дублирования лекарственной терапии модуль 22 (используя данные из модуля 16) отправляет запрос через связку «сервер 13 МИС – Облачный сервер 11 – блок 12», в результате чего возвращаются данные с дублями по действующим веществам, фармгруппам, анатомо-терапевтическо-химической классификации, фармакотерапевтическим группам (при наличии), что может быть выведено на экран ПК 14 АРМ врача и передано в модуль 25. Through PC 14 of the doctors' workstation and server 13 of the MIS in module 16, the doctor generates a list of medications (pharmacological history of the patient). After it is verified by the doctor, an automatic process of diagnosing its possible effect on the patient’s condition is launched. To control duplication of drug therapy, module 22 (using data from module 16) sends a request through the link “MIS server 13 – Cloud server 11 – block 12”, as a result of which data with duplicates on active substances, pharmaceutical groups, anatomical-therapeutic-chemical classification is returned , pharmacotherapeutic groups (if any), which can be displayed on the screen of PC 14 of the doctor's workstation and transferred to module 25.
Модуль 23 формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов обеспечивает передачу собранных и введенных данных о фармакологическом анамнезе (модуль 16) на облачную платформу по заданному методу для выявления возможных взаимодействий лекарственных препаратов, отображение оценки (в том числе цветовой) результата выявленных лекарственных взаимодействий для заданного списка лекарственных препаратов и сохранение полученных результатов в отчете (модуль 25) и, при необходимости, в электронной медицинской карте пациента.Module 23 for generating drug interaction results ensures the transfer of collected and entered data on pharmacological history (module 16) to the cloud platform using a given method to identify possible drug interactions, displaying an assessment (including color) of the result of identified drug interactions for a given list of drugs and storing the findings in a report (Module 25) and, if necessary, in the patient's electronic medical record.
Для контроля возможных взаимодействий модуль 23 (используя данные из модуля 16) отправляет запрос через связку «сервер 13 МИС – Облачный сервер 11 – блок 12», в результате чего возвращаются данные с возможными взаимодействиями (при наличии) и описывающие их правила, что может быть выведено на экран ПК 14 АРМ врача и передано в модуль 25. To control possible interactions, module 23 (using data from module 16) sends a request through the link “MIS server 13 – Cloud server 11 – block 12”, as a result of which data is returned with possible interactions (if any) and rules describing them, which can be displayed on the screen of PC 14 of the doctor's workstation and transferred to module 25.
Модуль 24 формирования противопоказаний и побочных действий для лекарственного назначения обеспечивает передачу пакета витальных параметров пациента и данных о фармакологическом анамнезе пациента на облачную платформу по заданному методу для выявления возможных противопоказаний и побочных действий лекарственных препаратов, отображение оценки (в том числе цветовой) результата обнаруженных противопоказаний и побочных действий лекарственных препаратов для конкретного пациента и сохранение полученных результатов в отчете (модуль 25) и, при необходимости, в электронной медицинской карте пациента.Module 24 for generating contraindications and side effects for a drug prescription ensures the transfer of a package of vital parameters of the patient and data on the patient’s pharmacological history to the cloud platform using a given method to identify possible contraindications and side effects of drugs, displaying an assessment (including color) of the result of detected contraindications and side effects of medications for a specific patient and storing the results in a report (Module 25) and, if necessary, in the patient's electronic medical record.
Для контроля возможных противопоказаний и побочных действий модуль 24 (используя данные из модулей 15, 16) отправляет запрос через связку «сервер 13 МИС – Облачный сервер 11 – блок 12», в результате чего возвращаются данные с возможными противопоказаниями и побочными действиями (при наличии), что может быть выведено на экран ПК 14 АРМ врача и передано в модуль 25.To control possible contraindications and side effects, module 24 (using data from modules 15, 16) sends a request through the link “MIS server 13 – Cloud server 11 – block 12”, as a result of which data is returned with possible contraindications and side effects (if any) , which can be displayed on the screen of PC 14 of the doctor's workstation and transferred to module 25.
Модуль 25 формирования отчета обеспечивает получение передаваемого в него пакета результирующих данных из модулей 20-24 и формирование и отображение итогового отчета, который может быть сохранен в электронной медицинской карте (ЭМК) пациента.The report generation module 25 ensures the receipt of a package of resulting data transferred to it from modules 20-24 and the generation and display of the final report, which can be saved in the patient’s electronic medical record (EMR).
Система поддержки принятия врачебных решений интегрируется с медицинской информационной системой посредством технологии Web API.The medical decision support system is integrated with the medical information system using Web API technology.
Во время приема пациента и назначения ему лекарственной терапии посредством модуля 15 вводят параметры исследований на сервер 13 МИС, который автоматически выбирает актуальные фактические значения витальных характеристик пациента из ЭМК, введенные врачом/врачами на этом приеме и/или ранее. При этом посредством модуля 16 формирования назначенных врачами ЛП сервер 13 автоматически выбирает актуальные лекарственные назначения из ЭМК, сделанные врачом/врачами на этом приеме и/или ранее.When a patient is admitted and drug therapy is prescribed to him, research parameters are entered via module 15 into the MIS server 13, which automatically selects the actual actual values of the patient’s vital characteristics from the EHR, entered by the doctor/doctors at this appointment and/or earlier. In this case, through module 16 for generating medications prescribed by doctors, server 13 automatically selects current drug prescriptions from the EHR made by the doctor/doctors at this appointment and/or earlier.
Сервер 13 МИС автоматически отправляет данные, полученные из модуля 15, на сервер 11, который подключен к блоку 12 памяти с репликой базы данных и базы знаний. На сервер 13 МИС возвращается ответ с пакетом данных, содержащих информацию о параметрах, выходящих за рамки нормальных значений, совокупность которых представляет клинический образ состояния пациента. Посредством модуля 18 автоматического построения клинического образа состояния пациента полученная информация отображается на ПК 14 врача.MIS server 13 automatically sends data received from module 15 to server 11, which is connected to memory unit 12 with a replica of the database and knowledge base. A response with a data packet containing information about parameters that go beyond normal values, the totality of which represents the clinical image of the patient’s condition, is returned to the MIS server 13. By means of module 18 for automatically constructing a clinical image of the patient's condition, the received information is displayed on the doctor's PC 14.
Сервер 13 МИС автоматически (по заданному методу с использованием определенного ряда запросов) отправляет данные, полученные из модуля 15, на сервер 11, в памяти которого содержатся правила соответствия «витальные характеристики пациента – степень, стадия, уровень риска заболевания». На сервер 13 МИС возвращается ответ с пакетом данных, содержащих информацию о степени, стадии и уровнях риска заболевания. Полученная информация отображается на ПК 14 врача.MIS server 13 automatically (according to a given method using a certain series of requests) sends the data received from module 15 to server 11, the memory of which contains rules for matching “vital characteristics of the patient - degree, stage, level of risk of the disease.” A response with a data packet containing information about the degree, stage and risk levels of the disease is returned to the MIS server 13. The received information is displayed on the doctor's PC 14.
Сервер 13 МИС автоматически отправляет данные, полученные из модулей 18 и 19, на сервер 11, в памяти которого содержатся правила соответствия установленного диагноза элементарным клиническим рекомендациям (ЭКР). На сервер 13 МИС поступает ответ с соответствующими фрагментами клинических рекомендаций (набор ЭКР). Полученную информацию отображают в виде фрагментов текста.MIS server 13 automatically sends data received from modules 18 and 19 to server 11, whose memory contains rules for compliance of the established diagnosis with elementary clinical recommendations (ECR). The MIS server 13 receives a response with the corresponding fragments of clinical recommendations (a set of ECRs). The received information is displayed in the form of text fragments.
Сервер 13 МИС автоматически отправляет данные, полученные из модуля 20 на сервер 11, в памяти которого содержатся правила формирования онтологических структур. На сервер 13 МИС поступает ответ с набором действующих веществ, фармгрупп, анатомо-терапевтическо-химической классификации, ФТГ, упомянутых в текстах ЭКР, и оценкой допустимости, выбранной врачом терапии для конкретного пациента. Полученную информацию отображают в виде цветового сигнала и/или информационных значков.MIS server 13 automatically sends data received from module 20 to server 11, whose memory contains the rules for the formation of ontological structures. The MIS server 13 receives a response with a set of active substances, pharmaceutical groups, anatomical-therapeutic-chemical classification, FTG mentioned in the ECR texts, and an assessment of the admissibility of the therapy chosen by the doctor for a particular patient. The received information is displayed in the form of a color signal and/or information icons.
Сервер 13 МИС автоматически отправляет данные, полученные из модуля 16 на сервер 11, в памяти которого содержатся правила формирования онтологических структур. На сервер 13 МИС поступает ответ с пакетом данных, содержащих информацию о найденных совпадениях по действующим веществам, фармгруппам, анатомо-терапевтическо-химической классификации, ФТГ для заданного списка ЛП. Полученную информацию отображают в виде цветового сигнала и/или информационных значков.MIS server 13 automatically sends data received from module 16 to server 11, whose memory contains the rules for the formation of ontological structures. MIS server 13 receives a response with a package of data containing information about matches found for active substances, pharmaceutical groups, anatomical-therapeutic-chemical classification, FTG for a given list of drugs. The received information is displayed in the form of a color signal and/or information icons.
Сервер 13 МИС автоматически отправляет данные, полученные из модуля 16 на сервер 11, в памяти которого содержатся правила применимости взаимодействия ЛП. На сервер 13 МИС поступает ответ с пакетом данных, содержащих информацию о выявленных взаимодействиях ЛП. Полученную информацию отображают в виде цветового сигнала и/или информационных значков.MIS server 13 automatically sends data received from module 16 to server 11, whose memory contains the rules for the applicability of LP interaction. The MIS server 13 receives a response with a data packet containing information about the identified drug interactions. The received information is displayed in the form of a color signal and/or information icons.
Сервер 13 МИС автоматически отправляет обезличенные данные, полученные из модулей 15 и 16 на сервер 11, в памяти которого содержатся правила соответствия «витальная характеристика пациента – противопоказания и побочные действия лекарственных препаратов». На сервер 13 МИС поступает ответ с пакетом данных, содержащих информацию о выявленных противопоказаниях и побочных действиях. Полученную информацию отображают в виде цветового сигнала и/или информационных значков.MIS server 13 automatically sends anonymized data received from modules 15 and 16 to server 11, the memory of which contains compliance rules “vital characteristics of the patient - contraindications and side effects of medications.” The MIS server 13 receives a response with a data package containing information about identified contraindications and side effects. The received information is displayed in the form of a color signal and/or information icons.
Сервер 13 МИС автоматически аккумулирует данные, полученные из модулей 20-24, и отображает полученную информацию посредством модуля 25 в виде итогового отчета. MIS server 13 automatically accumulates data received from modules 20-24 and displays the received information through module 25 in the form of a final report.
Claims (3)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2818874C1 true RU2818874C1 (en) | 2024-05-06 |
Family
ID=
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120041774A1 (en) * | 2010-08-13 | 2012-02-16 | Cerner Innovation, Inc. | Patient-specific clinical decision support |
| RU114196U1 (en) * | 2011-07-26 | 2012-03-10 | Ано "Больница № 1 Тольятти" | MEDICAL COMPLEX AUTOMATED INFORMATION SYSTEM |
| RU2515587C1 (en) * | 2012-12-07 | 2014-05-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Method for arranging and keeping medical monitoring |
| EP2845140A1 (en) * | 2012-04-02 | 2015-03-11 | MOLECULAR HEALTH GmbH | Systems and methods for disease knowledge modeling and clinical decision support |
| RU155682U1 (en) * | 2015-01-19 | 2015-10-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский государственный технический университет" | HUMAN HEALTH CONDITION DEVICE |
| RU2581947C2 (en) * | 2014-08-27 | 2016-04-20 | Игорь Борисович Ушаков | Automated system for individual medicine |
| RU2607194C1 (en) * | 2015-08-10 | 2017-01-10 | Акционерное общество "Соцмедика" (АО "Соцмедика") | Method for automatic selection of pharmaceutical drugs |
| RU2628051C2 (en) * | 2009-10-19 | 2017-08-14 | Теранос, Инк. | Integrated system of collection and analysis health status information |
| RU2662549C1 (en) * | 2013-12-04 | 2018-07-26 | Марк ОЛЕЙНИК | Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis |
| US20190163877A1 (en) * | 2017-11-27 | 2019-05-30 | International Business Machines Corporation | Decision support for effective long-term drug therapy |
| RU2698007C1 (en) * | 2018-08-27 | 2019-08-21 | Михаил Борисович Богданов | Automatic system for supporting medical solutions in a combined pathology |
| RU2703679C2 (en) * | 2017-12-29 | 2019-10-21 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Интеллоджик" | Method and system for supporting medical decision making using mathematical models of presenting patients |
| RU2750057C1 (en) * | 2020-06-26 | 2021-06-21 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный университет» | Method and system for optimisation of treatment and diagnostic medical assistance |
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2628051C2 (en) * | 2009-10-19 | 2017-08-14 | Теранос, Инк. | Integrated system of collection and analysis health status information |
| US20120041774A1 (en) * | 2010-08-13 | 2012-02-16 | Cerner Innovation, Inc. | Patient-specific clinical decision support |
| RU114196U1 (en) * | 2011-07-26 | 2012-03-10 | Ано "Больница № 1 Тольятти" | MEDICAL COMPLEX AUTOMATED INFORMATION SYSTEM |
| EP2845140A1 (en) * | 2012-04-02 | 2015-03-11 | MOLECULAR HEALTH GmbH | Systems and methods for disease knowledge modeling and clinical decision support |
| RU2515587C1 (en) * | 2012-12-07 | 2014-05-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Method for arranging and keeping medical monitoring |
| RU2662549C1 (en) * | 2013-12-04 | 2018-07-26 | Марк ОЛЕЙНИК | Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis |
| RU2581947C2 (en) * | 2014-08-27 | 2016-04-20 | Игорь Борисович Ушаков | Automated system for individual medicine |
| RU155682U1 (en) * | 2015-01-19 | 2015-10-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский государственный технический университет" | HUMAN HEALTH CONDITION DEVICE |
| RU2607194C1 (en) * | 2015-08-10 | 2017-01-10 | Акционерное общество "Соцмедика" (АО "Соцмедика") | Method for automatic selection of pharmaceutical drugs |
| US20190163877A1 (en) * | 2017-11-27 | 2019-05-30 | International Business Machines Corporation | Decision support for effective long-term drug therapy |
| RU2703679C2 (en) * | 2017-12-29 | 2019-10-21 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Интеллоджик" | Method and system for supporting medical decision making using mathematical models of presenting patients |
| US20200303072A1 (en) * | 2017-12-29 | 2020-09-24 | Obshchestvo S Ogranichennoj Otvetstvennostyu "Intellodzhik" | Method and system for supporting medical decision making |
| RU2698007C1 (en) * | 2018-08-27 | 2019-08-21 | Михаил Борисович Богданов | Automatic system for supporting medical solutions in a combined pathology |
| RU2750057C1 (en) * | 2020-06-26 | 2021-06-21 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный университет» | Method and system for optimisation of treatment and diagnostic medical assistance |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Horsky et al. | Accuracy and completeness of clinical coding using ICD-10 for ambulatory visits | |
| US7379885B1 (en) | System and method for obtaining, processing and evaluating patient information for diagnosing disease and selecting treatment | |
| Halamka | Early experiences with big data at an academic medical center | |
| US8086468B2 (en) | Method for computerising and standardizing medical information | |
| US9129059B2 (en) | Analyzing administrative healthcare claims data and other data sources | |
| CN112700838A (en) | Big data-based medication scheme recommendation method and device and related equipment | |
| US20170091391A1 (en) | Patient Protected Information De-Identification System and Method | |
| US20070027711A1 (en) | Medical professional monitoring system and associated methods | |
| US20090030290A1 (en) | Method and apparatus for automated differentiated diagnosis of illness | |
| US20100076786A1 (en) | Computer System and Computer-Implemented Method for Providing Personalized Health Information for Multiple Patients and Caregivers | |
| WO2022267678A1 (en) | Video consultation method and apparatus, device and storage medium | |
| US20070027710A1 (en) | Method and system for automatically processing and evaluating medical data | |
| CN113707253A (en) | Medical scheme recommendation method, device, equipment and medium | |
| Westra et al. | Expanding interprofessional EHR data in i2b2 | |
| RU2818874C1 (en) | Medical decision support system | |
| US20220405680A1 (en) | Automated Healthcare Provider Quality Reporting System (PQRS) | |
| Fabry et al. | QUESTO–An ontology for questionnaires | |
| US20230197218A1 (en) | Method and system for detection of waste, fraud, and abuse in information access using cognitive artificial intelligence | |
| Matrook et al. | Family‐based interventions for adults with type 2 diabetes mellitus | |
| Nkoy et al. | Validation of an electronic system for recording medical student patient encounters | |
| Reper et al. | Electronic health record for intensive care based on usual Windows based software | |
| Fang et al. | Secondary use of data: non-interventional study best practices in planning and protocol development | |
| Najjar | An Electronic Health Records Interoperability Model Among Hebron Hospitals In Palestine | |
| Hilali | Health and Care: Digital Challenges | |
| Lin et al. | The Clinical Emergency Data Registry: Structure, Use, and Limitations for Research |