TW202249032A - 提供建議診斷的電子裝置和方法 - Google Patents
提供建議診斷的電子裝置和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TW202249032A TW202249032A TW110124434A TW110124434A TW202249032A TW 202249032 A TW202249032 A TW 202249032A TW 110124434 A TW110124434 A TW 110124434A TW 110124434 A TW110124434 A TW 110124434A TW 202249032 A TW202249032 A TW 202249032A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- diagnosis
- list
- suggested
- diagnoses
- correlation
- Prior art date
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 172
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 26
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 11
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 11
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 claims description 10
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 description 9
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 201000008827 tuberculosis Diseases 0.000 description 6
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 5
- 206010007882 Cellulitis Diseases 0.000 description 4
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 4
- 208000001953 Hypotension Diseases 0.000 description 4
- 230000036543 hypotension Effects 0.000 description 4
- XZWYZXLIPXDOLR-UHFFFAOYSA-N metformin Chemical compound CN(C)C(=N)NC(N)=N XZWYZXLIPXDOLR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 229960003105 metformin Drugs 0.000 description 4
- UCSJYZPVAKXKNQ-HZYVHMACSA-N streptomycin Chemical compound CN[C@H]1[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](CO)O[C@H]1O[C@@H]1[C@](C=O)(O)[C@H](C)O[C@H]1O[C@@H]1[C@@H](NC(N)=N)[C@H](O)[C@@H](NC(N)=N)[C@H](O)[C@H]1O UCSJYZPVAKXKNQ-HZYVHMACSA-N 0.000 description 4
- 208000003790 Foot Ulcer Diseases 0.000 description 3
- 206010040943 Skin Ulcer Diseases 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 229960003350 isoniazid Drugs 0.000 description 3
- QRXWMOHMRWLFEY-UHFFFAOYSA-N isoniazide Chemical compound NNC(=O)C1=CC=NC=C1 QRXWMOHMRWLFEY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 238000002399 angioplasty Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000012567 medical material Substances 0.000 description 2
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 208000017497 prostate disease Diseases 0.000 description 2
- 208000008128 pulmonary tuberculosis Diseases 0.000 description 2
- 238000002271 resection Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 229960005322 streptomycin Drugs 0.000 description 2
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 2
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 1
- 201000001320 Atherosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010020365 Homocystinuria Diseases 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 206010071289 Lower urinary tract symptoms Diseases 0.000 description 1
- 206010028885 Necrotising fasciitis Diseases 0.000 description 1
- 208000018262 Peripheral vascular disease Diseases 0.000 description 1
- 206010051482 Prostatomegaly Diseases 0.000 description 1
- 208000013616 Respiratory Distress Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 206010040047 Sepsis Diseases 0.000 description 1
- 208000006981 Skin Abnormalities Diseases 0.000 description 1
- 208000025865 Ulcer Diseases 0.000 description 1
- 201000000028 adult respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 1
- 229940035674 anesthetics Drugs 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 210000003414 extremity Anatomy 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000003193 general anesthetic agent Substances 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000003533 narcotic effect Effects 0.000 description 1
- 201000007970 necrotizing fasciitis Diseases 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 229940124641 pain reliever Drugs 0.000 description 1
- 238000003773 principal diagnosis Methods 0.000 description 1
- 210000002307 prostate Anatomy 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000036269 ulceration Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to drugs, e.g. their side effects or intended usage
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Credit Cards Or The Like (AREA)
- Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
Abstract
提供一種提供建議診斷的電子裝置和方法。方法包含：取得第一診斷與第一醫療參數之間的第一相關性；取得病患的病歷；響應於病例包含第一醫療參數，根據第一相關性產生對應於病例的建議診斷清單，其中建議診斷清單包含對應於第一相關性的第一診斷；以及輸出建議診斷清單。
Description
本發明是有關於一種臨床醫療的技術，且特別是有關於一種提供建議診斷的電子裝置和方法。
近年來，類神經網路已成為人工智慧以及大數據領域的主流技術之一。然而，針對特徵動輒達到數萬項的醫療領域而言，類神經網路的模型往往因為訓練樣本不足而無法產生準確的預測結果。以住院案例來說，臨床能收集到的樣本往往僅有數百萬筆，但特徵的數量卻達到數萬項。因此，根據這些樣本所訓練的類神經網路往往無法達到良好的性能。
本發明提供一種電子裝置和方法，可提供建議診斷供使用者參考。
本發明的一種提供建議診斷的電子裝置，包含處理器、儲存媒體以及收發器。儲存媒體儲存第一診斷與第一醫療參數之間的第一相關性。處理器耦接儲存媒體以及收發器，其中處理器經配置以執行：通過收發器接收病患的病歷；響應於病例包含第一醫療參數，根據第一相關性產生對應於病例的建議診斷清單，其中建議診斷清單包含對應於第一相關性的第一診斷；以及通過收發器輸出建議診斷清單。
在本發明的一實施例中，上述的儲存媒體更儲存第一診斷與第二醫療參數之間的第二相關性，其中處理器更經配置以執行：響應於病例包含第二醫療參數，根據第二相關性產生建議診斷清單。
在本發明的一實施例中，上述的處理器更經配置以執行：根據第一相關性和第二相關性計算第一相關係數，並且根據第一相關係數選擇第一診斷以產生建議診斷清單。
在本發明的一實施例中，上述的處理器將第一相關性與第二相關性相加以產生第一相關係數。
在本發明的一實施例中，上述的處理器更經配置以執行：響應於對應於第一診斷的第一相關係數大於對應於第二診斷的第二相關係數，從第一診斷以及第二診斷中選擇第一診斷以作為對應於第一醫療參數的受選診斷；以及根據受選診斷產生建議診斷清單。
在本發明的一實施例中，上述的病例包含多個醫療參數，其中處理器更經配置以執行：根據對應於第一醫療參數的權重計算受選診斷數量；根據受選診斷數量從多個醫療參數中選擇第一醫療參數以作為對應於第一醫療參數的受選診斷；以及根據受選診斷產生建議診斷清單。
在本發明的一實施例中，上述的處理器根據對應於病例的科別決定對應於第一醫療參數的權重。
在本發明的一實施例中，上述的儲存媒體更儲存對應於第一診斷的名單，其中處理器更經配置以執行：根據名單取得對應於第一診斷的次診斷；以及將次診斷加入建議診斷清單中。
在本發明的一實施例中，上述的儲存媒體更儲存對應於第一診斷的黑名單，其中處理器更經配置以執行：根據黑名單將建議診斷清單中的建議診斷移除。
在本發明的一實施例中，上述的處理器通過收發器存取外部伺服器以將更新資料加入病例中。
在本發明的一實施例中，上述的處理器根據預設文字格式而通過收發器輸出包含更新資料的報表。
在本發明的一實施例中，上述的第一醫療參數對應於下列變數的其中之一：病患特徵、檢驗、用藥以及處置/手術。
在本發明的一實施例中，上述的儲存媒體更儲存保險資料，其中處理器根據保險資料計算第一診斷的費用，並且通過收發器輸出包含費用的報表。
本發明的一種提供建議診斷的方法，包含：取得第一診斷與第一醫療參數之間的第一相關性；取得病患的病歷；響應於病例包含第一醫療參數，根據第一相關性產生對應於病例的建議診斷清單，其中建議診斷清單包含對應於第一相關性的第一診斷；以及輸出建議診斷清單。
基於上述，本發明的電子裝置可根據醫療參數與診斷之間的相關性來判斷與病患具有高度關聯性（高相關係數）的診斷種類，從而為使用者提供針對該名病患的建議診斷清單。使用者可根據建議診斷清單來為病患選擇適當的診斷執行。本發明的電子裝置不需使用到類神經網路也能準確地判斷與病患相關的診斷種類。因此，本發明可克服因臨床資料的樣本不足及變數過多等因素而無法為病患評估適當之診斷的問題。
圖1根據本發明的一實施例繪示一種提供建議診斷的電子裝置100的示意圖。電子裝置100可包含處理器110、儲存媒體120以及收發器130。
處理器110例如是中央處理單元（central processing unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微控制單元（micro control unit，MCU）、微處理器（microprocessor）、數位信號處理器（digital signal processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）、圖形處理器（graphics processing unit，GPU）、影像訊號處理器（image signal processor，ISP）、影像處理單元（image processing unit，IPU）、算數邏輯單元（arithmetic logic unit，ALU）、複雜可程式邏輯裝置（complex programmable logic device，CPLD）、現場可程式化邏輯閘陣列（field programmable gate array，FPGA）或其他類似元件或上述元件的組合。處理器110可耦接至儲存媒體120以及收發器130，並且存取和執行儲存於儲存媒體120中的多個模組和各種應用程式。
儲存媒體120例如是任何型態的固定式或可移動式的隨機存取記憶體（random access memory，RAM）、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）、快閃記憶體（flash memory）、硬碟（hard disk drive，HDD）、固態硬碟（solid state drive，SSD）或類似元件或上述元件的組合，而用於儲存可由處理器110執行的多個模組或各種應用程式。
收發器130以無線或有線的方式傳送及接收訊號。收發器130還可以執行例如低噪聲放大、阻抗匹配、混頻、向上或向下頻率轉換、濾波、放大以及類似的操作。
儲存媒體120可儲存多筆包含診斷與醫療參數之間的相關性的臨床資料。臨床資料例如是由處理器110通過收發器130存取外部的大數據資料庫而取得。醫療參數可包含病患特徵、檢驗、用藥或處置/手術等變數，但本發明不限於此。
病患特徵可包含病患所在科別、人種（白種人、非裔人種、亞裔人種、拉丁裔人種、等等）、社會經濟等級、身高、體重、年齡以及性別等變數。檢驗可包含文字、數字、影像或訊號波形等變數。用藥可包含病患所服用的藥物等變數。用藥所包含的變數可以依據服用時間以及劑量給予不同的權重。處置/手術可包含病患經歷過的處置或手術，並可包含實施所述處置或手術所使用的醫療器材等資訊。
以表1為例，表1記載了包含診斷以及處置之間的相關性的多筆臨床資料，分別為「處置1」與「診斷A」之間的相關性「2」、「處置1」與「診斷B」之間的相關性「3」、…、「處置2」與「診斷A」之間的相關性「10」以及「處置3」與「診斷B」之間的相關性「3」。
表1
| 處置 | 診斷 | 相關性 |
| 處置1 | 診斷A | 2 |
| 處置1 | 診斷B | 3 |
| … | … | … |
| 處置2 | 診斷A | 10 |
| 處置3 | 診斷B | 3 |
值得注意的是，處理器110可根據以下的編碼系統來為醫療參數進行編碼或辨識經編碼的醫療參數：國際疾病分類（International Code of Disease-Procedure Coding System，ICD-PCS)、現狀處置分類（Current Procedural Terminology，CPT）、醫療共用處置編碼系統（Healthcare Common Procedure Coding System，HCPCS）、牙醫處置命名法（Code on Dental Procedures and Nomenclature，CDT）、醫療前瞻支付系統（Health Insurance Prospective Payment System，HIPPS）、美國藥品聯合標準碼（RXNORM）、國際藥品代碼（National Drug Code，NDC）、解剖治療化學分類（Anatomical Therapeutic Chemical，ATC）或台灣健保代碼（NHI）等，本發明不限於此。
處理器110可通過收發器130接收病患的病歷。病例可包含醫院為病患登打的資料。在一實施例中，處理器110可進一步通過收發器130存取外部伺服器以將更新資料加入病例中。舉例來說，處理器110可將醫院未登打的資料加入病例中以使病例更加完整。在一實施例中，處理器110可根據預設文字格式而通過收發器130輸出包含更新資料的報表（例如：建議診斷清單）。舉例來說，處理器110可將病歷輸出以通過外部顯示器顯示病例，並可將病例中的更新資料以粗體字、紅字或特殊旗標來呈現以提示使用者這些更新資料是原本未被登打至病例中的新增資料。
處理器110可響應於病例包含醫療參數而根據對應於所述醫療參數的相關性來產生對應於所述病例的建議診斷清單，其中建議診斷清單可包含對應於所述相關性的診斷。使用者可從建議診斷清單中選擇一或多項診斷。醫院可根據使用者所選擇的診斷來為病患進行健康檢查或為病患進行保險申報。
表2記載了病患的病歷中所包含的醫療參數，分別為「處置1」以及「處置2」。以表1和表2為例，處理器110可響應於病例包含醫療參數「處置1」而根據對應於「處置1」的相關性「2」來產生對應於病例的建議診斷清單，其中建議診斷清單可包含對應於相關性「2」的「診斷A」。
表2
| 處置1 處置2 |
具體來說，處理器110可響應於病例包含「處置1」以及「處置2」而根據對應於「處置1」以及「處置2」的相關性（即：對應於「診斷A」的相關性「2」、對應於「診斷B」的相關性「3」以及對應於「診斷A」的相關性「10」）來計算相關係數。換句話說，處理器110可從儲存媒體120中找出與病歷所記載的醫療參數相關聯的一或多個診斷，並且根據該些診斷來計算相關係數。上述的相關性例如是信心係數（conviction coefficient），但本發明不限於此。
處理器110可根據對應於「診斷A」的相關性「2」和相關性「10」計算對應於「診斷A」的相關係數。例如，處理器110可將與「診斷A」相對應的所有相關性（即：相關性「2」和相關性「10」）相加而產生等於「12」的相關係數。另一方面，處理器110可根據對應於「診斷B」的相關性「3」計算對應於「診斷B」的相關係數。例如，處理器110可將與「診斷B」相對應的所有相關性（即：相關性「3」）相加而產生等於「3」的相關係數。
處理器110可根據對應於「診斷A」的相關係數「12」和對應於「診斷B」的相關係數「3」而從「診斷A」和「診斷B」中選出受選診斷，並把受選診斷加入到一個清單中而產生建議診斷清單。例如，處理器110可響應於與「診斷A」相對應的相關係數「12」大於與「診斷B」相對應的相關係數「3」而從「診斷A」和「診斷B」中選出「診斷A」以作為受選診斷。
建議診斷清單可包含多個建議診斷。假設病例與多個診斷相關聯，為了產生多個建議診斷，處理器110可根據分別對應於多個診斷的多個相關係數來產生多個受選診斷。舉例來說，假設病例關聯於「診斷A」、「診斷B」以及「診斷C」，其中「診斷A」的相關係數大於「診斷B」的相關係數，並且「診斷B」的相關係數大於「診斷C」的相關係數。若處理器110要從「診斷A」、「診斷B」以及「診斷C」選出兩個受選診斷，處理器110可根據相關係數的大小依序選出具有最大相關係數的「診斷A」以及具有次大相關係數的「診斷B」以作為受選診斷。
當病例包含多個醫療參數時，處理器110可根據各種類型之醫療參數的權重來判斷根據多個醫療參數中的何者來產生多個建議診斷，其中所述權重可根據病例的科別決定。處理器110可根據與醫療參數的類型相對應的權重來為該類型的醫療參數計算受選診斷數量。舉例來說，假設建議診斷清單預設為提供10個建議診斷，並且外科的病患之病例包含多個處置以及多個檢驗等醫療參數。也就是說，建議診斷清單的預設診斷數量為「10」。由於對外科來說，處置的重要程度高於檢驗的重要程度，故將處置的權重設為「0.7」，並且將檢驗的權重設為「0.3」。如此，則處理器110可將預設診斷數量「10」乘以處置的權重「0.7」而產生對應於處置的受選診斷數量「7」，並可將預設診斷數量「10」乘以檢驗的權重「0.3」而產生對應於檢驗的受選診斷數量「3」。換句話說，建議診斷清單將包含7個依據處置所產生的建議診斷以及3個依據檢驗而產生的建議診斷。
在一實施例中，儲存媒體120可儲存對應於建議診斷的名單，其中所述名單中可記載對應於所述建議診斷的一或多個診斷。在產生建議診斷後，處理器110可根據所述建議診斷的名單取得對應於所述建議診斷的次診斷（additional diagnosis），並且將次診斷加入建議診斷清單中。也就是說，若建議診斷為主診斷（principal diagnosis），則處理器110可將與主診斷相對應的一或多個次診斷一併加入建議診斷清單中，以供使用者參考。舉例來說，由於依據病患住院過程中的手術與處置，得知病患罹患的「糖尿病」時常伴隨著「腳部潰傷」以及「蜂窩性組織炎」等併發症，故儲存媒體120可儲存對應於「糖尿病」之診斷的名單，其中所述名單可包含「腳部潰傷」之診斷以及「蜂窩性組織炎」之診斷。在處理器110判斷建議診斷為「糖尿病」之診斷後，處理器110可根據「糖尿病」之診斷的名單選出「腳部潰傷」之診斷以及「蜂窩性組織炎」之診斷等次診斷。舉另一例來說，若病患的攝護腺特異抗原檢查結果為陽性，亦即，病患罹患「攝護腺疾病」。如此，處理器110可根據「攝護腺疾病」之診斷的名單選出「攝護腺增大伴有下泌尿道症狀」或「攝護腺發炎」之診斷等次診斷，並且將該些次診斷也加入建議診斷清單中。
在一實施例中，儲存媒體120可儲存對應於建議診斷的黑名單，其中所述黑名單中可記載對應於所述建議診斷的一或多個診斷。在產生建議診斷清單後，處理器110可根據所述建議診斷的黑名單而將黑名單中的診斷自建議診斷清單中移除。舉例來說，由於「高血壓」以及「低血壓」並不會同時發生在同一名病患，故儲存媒體120可儲存對應於「高血壓」之診斷的黑名單，其中所述黑名單可包含「低血壓」之診斷。在產生建議診斷清單後，若建議診斷清單同時包含「高血壓」之診斷與「低血壓」之診斷，則處理器110可根據「高血壓」之診斷的黑名單將「低血壓」之診斷從建議診斷清單中移除。
在一實施例中，儲存媒體120可儲存對應於建議診斷的保險資料、政策補助資料、區域採用的醫療保險規則或診斷關聯群（diagnosis related group，DRG）的支付制度等用於計費的資訊。在取得建議診斷後，處理器110可根據上述用於計費的資訊來計算建議診斷的費用，並且輸出包含所述費用或包含計費代碼的報表（例如：建議診斷清單）以供使用者參考。
某60歲以上的男性病患長期罹患糖尿病因而截除左下肢。在該名病患入院時，醫院的病歷記載了該名病患進行過左下肢皮膚切除術以及左腳皮膚切除術等手術，並且服用或注射了麻醉劑以及止痛劑等藥物。此外，電子裝置100通過存取外部伺服器以取得病患曾使用的醫療材料等資訊，並可根據醫療材料以及醫療處置的關聯判斷出該名病患還執行過血管整形術以及血管支架置放術等醫療處置。如此，則該名病患的建議診斷清單可如表3所示。
表3
| 用藥 | 處置/手術 |
| 麻醉劑 止痛劑 | 左下肢皮膚切除術 左腳皮膚切除術 *血管整形術 *血管支架置放術 |
| 建議診斷（主診斷） | 建議診斷（次診斷） |
| 左腳粥狀動脈硬化（$245） 糖尿病伴隨腳部潰傷（$130） 蜂窩性組織炎（$80） 壞死性筋膜炎（$60） 皮膚異常（$40） | 四肢動脈慢性完全阻塞（$200） 急性呼吸窘迫症候群（$150） 高胱胺酸尿症（$100） 敗血症（$50） 糖尿病伴隨周邊血管病變（$30） |
表4為臨床資料的實際範例，並且表5為病例的實際範例。處理器110可根據對應於「肺結核」的相關性「187.56」、「8.82」以及「210.54」計算出對應於肺結核的相關係數為「406.92」，可根據對應於「肺炎」的相關性「16.84」以及「1.43」計算出對應於「肺炎」的相關係數為「18.27」，並可根據對應於「慢性阻塞性肺炎」的相關性「1.51」計算出對應於「慢性阻塞性肺炎」的相關係數為「1.51」。處理器110可基於「肺結核」具有最大的相關係數而從「肺結核」、「肺炎」以及「慢性阻塞性肺炎」中選出「肺結核」以作為建議診斷。
表4
表5
| 用藥 | 診斷 | 相關性 |
| 異煙肼 | 肺結核 | 187.56 |
| 異煙肼 | 肺炎 | 16.84 |
| 二甲雙胍 | 慢性阻塞性肺炎 | 1.51 |
| 二甲雙胍 | 肺炎 | 1.43 |
| 二甲雙胍 | 肺結核 | 8.82 |
| 鏈黴素 | 肺結核 | 210.54 |
| 異煙肼 二甲雙胍 鏈黴素 |
圖2根據本發明的一實施例繪示一種提供建議診斷的方法的流程圖，其中所述方法可由如圖1所示的電子裝置100實施。在步驟S201中，取得第一診斷與第一醫療參數之間的第一相關性。在步驟S202中，取得病患的病歷。在步驟S203中，響應於病例包含第一醫療參數，根據第一相關性產生對應於病例的建議診斷清單，其中建議診斷清單包含對應於第一相關性的第一診斷。在步驟S204中，輸出建議診斷清單。
綜上所述，本發明的電子裝置可根據病患特徵、檢驗、用藥以及處置/手術等客觀的醫療參數與診斷之間的相關性來為使用者提供建議診斷。若病患的病歷中包含了醫療參數，則電子裝置可根據所述醫療參數與各種不同類型的診斷之間的相關係數來判斷所述醫療參數與何種診斷最相關。電子裝置可根據判斷結果來為使用者提供建議診斷清單以供使用者選擇需要執行的診斷。若建議診斷具有相對應的次診斷，則電子裝置還可以將次診斷加入建議診斷清單中供使用者參考。建議診斷清單還可包含根據保險資料而計算出的費用明細，以使使用者能根據經濟能力選擇適當的診斷。此外，電子裝置還可存取外部伺服器以自動補登醫院未登打至病例中的資料，以提供給醫療人員或病患進行確認。由於電子裝置可自動取得用於產生建議診斷清單的資料，故可顯著地減少醫療人員登打資料的負擔，並同時改善帳務以及臨床紀錄的正確性。
100:電子裝置
110:處理器
120:儲存媒體
130:收發器
S201、S202、S203、S204:步驟
圖1根據本發明的一實施例繪示一種提供建議診斷的電子裝置的示意圖。
圖2根據本發明的一實施例繪示一種提供建議診斷的方法的流程圖。
S201、S202、S203、S204:步驟
Claims (14)
- 一種提供建議診斷的電子裝置，包括： 收發器； 儲存媒體，儲存第一診斷與第一醫療參數之間的第一相關性；以及 處理器，耦接所述儲存媒體以及所述收發器，其中所述處理器經配置以執行： 通過所述收發器接收病患的病歷； 響應於所述病例包括所述第一醫療參數，根據所述第一相關性產生對應於所述病例的建議診斷清單，其中所述建議診斷清單包括對應於所述第一相關性的所述第一診斷；以及 通過所述收發器輸出所述建議診斷清單。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述儲存媒體更儲存所述第一診斷與第二醫療參數之間的第二相關性，其中所述處理器更經配置以執行： 響應於所述病例包括所述第二醫療參數，根據所述第二相關性產生所述建議診斷清單。
- 如請求項2所述的電子裝置，其中所述處理器更經配置以執行： 根據所述第一相關性和所述第二相關性計算第一相關係數，並且根據所述第一相關係數選擇所述第一診斷以產生所述建議診斷清單。
- 如請求項3所述的電子裝置，其中所述處理器將所述第一相關性與所述第二相關性相加以產生所述第一相關係數。
- 如請求項3所述的電子裝置，其中所述處理器更經配置以執行： 響應於對應於所述第一診斷的所述第一相關係數大於對應於第二診斷的第二相關係數，從所述第一診斷以及所述第二診斷中選擇所述第一診斷以作為對應於所述第一醫療參數的受選診斷；以及 根據所述受選診斷產生所述建議診斷清單。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述病例包括多個醫療參數，其中所述處理器更經配置以執行： 根據對應於所述第一醫療參數的權重計算受選診斷數量； 根據所述受選診斷數量從所述多個醫療參數中選擇所述第一醫療參數以作為對應於所述第一醫療參數的受選診斷；以及 根據所述受選診斷產生所述建議診斷清單。
- 如請求項6所述的電子裝置，其中所述處理器根據對應於所述病例的科別決定對應於所述第一醫療參數的所述權重。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述儲存媒體更儲存對應於所述第一診斷的名單，其中所述處理器更經配置以執行： 根據所述名單取得對應於所述第一診斷的次診斷；以及 將所述次診斷加入所述建議診斷清單中。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述儲存媒體更儲存對應於所述第一診斷的黑名單，其中所述處理器更經配置以執行： 根據所述黑名單將所述建議診斷清單中的建議診斷移除。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述處理器通過所述收發器存取外部伺服器以將更新資料加入所述病例中。
- 如請求項10所述的電子裝置，其中所述處理器根據預設文字格式而通過所述收發器輸出包括所述更新資料的報表。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述第一醫療參數對應於下列變數的其中之一：病患特徵、檢驗、用藥以及處置/手術。
- 如請求項1所述的電子裝置，其中所述儲存媒體更儲存保險資料，其中所述處理器根據所述保險資料計算所述第一診斷的費用，並且通過所述收發器輸出包括所述費用的報表。
- 一種提供建議診斷的方法，包括： 取得第一診斷與第一醫療參數之間的第一相關性； 取得病患的病歷； 響應於所述病例包括所述第一醫療參數，根據所述第一相關性產生對應於所述病例的建議診斷清單，其中所述建議診斷清單包括對應於所述第一相關性的所述第一診斷；以及 輸出所述建議診斷清單。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US202163196186P | 2021-06-02 | 2021-06-02 | |
| US63/196,186 | 2021-06-02 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TWI782608B TWI782608B (zh) | 2022-11-01 |
| TW202249032A true TW202249032A (zh) | 2022-12-16 |
Family
ID=84285394
Family Applications (4)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW110124434A TWI782608B (zh) | 2021-06-02 | 2021-07-02 | 提供建議診斷的電子裝置和方法 |
| TW110124537A TWI794863B (zh) | 2021-06-02 | 2021-07-05 | 臨床關聯評估裝置及臨床關聯評估方法 |
| TW110124702A TWI781674B (zh) | 2021-06-02 | 2021-07-06 | 視覺化臨床資訊提供方法及電子裝置 |
| TW111141574A TWI817803B (zh) | 2021-06-02 | 2022-11-01 | 與藥物清單管理相關的方法、設備以及電腦可讀記錄媒體 |
Family Applications After (3)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW110124537A TWI794863B (zh) | 2021-06-02 | 2021-07-05 | 臨床關聯評估裝置及臨床關聯評估方法 |
| TW110124702A TWI781674B (zh) | 2021-06-02 | 2021-07-06 | 視覺化臨床資訊提供方法及電子裝置 |
| TW111141574A TWI817803B (zh) | 2021-06-02 | 2022-11-01 | 與藥物清單管理相關的方法、設備以及電腦可讀記錄媒體 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US20240153631A1 (zh) |
| CN (3) | CN117119947A (zh) |
| TW (4) | TWI782608B (zh) |
| WO (2) | WO2022256027A1 (zh) |
Family Cites Families (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100114602A1 (en) * | 1999-12-18 | 2010-05-06 | Raymond Anthony Joao | Apparatus and method for processing and/or for providing healthcare information and/or healthcare-related information |
| US8301468B2 (en) * | 2000-05-15 | 2012-10-30 | Optuminsight, Inc. | System and method of drug disease matching |
| US20040103001A1 (en) * | 2002-11-26 | 2004-05-27 | Mazar Scott Thomas | System and method for automatic diagnosis of patient health |
| US20070055552A1 (en) * | 2005-07-27 | 2007-03-08 | St Clair David | System and method for health care data integration and management |
| EP1938231A1 (en) * | 2005-09-19 | 2008-07-02 | BG Medicine, Inc. | Correlation analysis of biological systems |
| AU2011289158B2 (en) * | 2010-08-13 | 2014-09-04 | Intellimedicine, Inc. | System and methods for the production of personalized drug products |
| JP5691815B2 (ja) * | 2011-05-11 | 2015-04-01 | コニカミノルタ株式会社 | 信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置 |
| US8996428B2 (en) * | 2012-01-17 | 2015-03-31 | International Business Machines Corporation | Predicting diagnosis of a patient |
| TW201430754A (zh) * | 2013-01-16 | 2014-08-01 | Univ Taipei Medical | 以簡單參數評分系統來預測院內感染之模型 |
| CN110504035B (zh) * | 2013-01-16 | 2023-05-30 | 梅达器材 | 医疗资料库及系统 |
| WO2014164660A1 (en) * | 2013-03-12 | 2014-10-09 | Tahoe Institute for Rural Health Research, LLC | System and methods for proving medical care algorithms to a user |
| WO2015009550A1 (en) * | 2013-07-16 | 2015-01-22 | Net.Orange, Inc. | System and method for optimizing clinical flow and operational efficiencies in a network environment |
| US20150161344A1 (en) * | 2013-12-11 | 2015-06-11 | H2 Inc. | Cloud systems for providing health-related services in a communication network and methods thereof |
| US11037684B2 (en) * | 2014-11-14 | 2021-06-15 | International Business Machines Corporation | Generating drug repositioning hypotheses based on integrating multiple aspects of drug similarity and disease similarity |
| EP3306617A1 (en) * | 2016-10-06 | 2018-04-11 | Fujitsu Limited | Method and apparatus of context-based patient similarity |
| US20180121606A1 (en) * | 2016-11-01 | 2018-05-03 | International Business Machines Corporation | Cognitive Medication Reconciliation |
| US20180181720A1 (en) * | 2016-12-27 | 2018-06-28 | General Electric Company | Systems and methods to assign clinical goals, care plans and care pathways |
| TWI638275B (zh) * | 2017-04-12 | 2018-10-11 | 哈沙斯特醫學研發有限公司 | 跨平台臨床醫療數據分析及顯示系統 |
| US11011257B2 (en) * | 2018-11-21 | 2021-05-18 | Enlitic, Inc. | Multi-label heat map display system |
| US11657912B2 (en) * | 2019-03-05 | 2023-05-23 | Paradigm Senior Services, Inc. | Devices, systems, and their methods of use for evaluating and processing remuneration claims from third-party obligator |
| TWI728369B (zh) * | 2019-05-24 | 2021-05-21 | 臺北醫學大學 | 人工智慧雲端膚質與皮膚病灶辨識方法及其系統 |
| CN110245217B (zh) * | 2019-06-17 | 2022-07-22 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种药品推荐方法、装置及电子设备 |
| WO2021009493A1 (en) * | 2019-07-15 | 2021-01-21 | Benevolentai Technology Limited | Ranking biological entity pairs by evidence level |
| TWI783172B (zh) * | 2019-09-06 | 2022-11-11 | 臺北醫學大學 | 用於處理處方之裝置及方法 |
| US10847261B1 (en) * | 2019-10-30 | 2020-11-24 | Kenneth Neumann | Methods and systems for prioritizing comprehensive diagnoses |
| TWI709978B (zh) * | 2019-12-20 | 2020-11-11 | 國泰醫療財團法人國泰綜合醫院 | 智慧醫療決策方法及智慧醫療決策系統 |
| TWM595870U (zh) * | 2020-03-11 | 2020-05-21 | 范豪益 | 照護系統 |
-
2021
- 2021-07-02 TW TW110124434A patent/TWI782608B/zh active
- 2021-07-05 TW TW110124537A patent/TWI794863B/zh active
- 2021-07-06 TW TW110124702A patent/TWI781674B/zh active
- 2021-08-19 US US18/279,875 patent/US20240153631A1/en active Pending
- 2021-08-19 CN CN202180095012.5A patent/CN117119947A/zh active Pending
- 2021-08-19 WO PCT/US2021/046587 patent/WO2022256027A1/en active Application Filing
- 2021-08-26 US US17/412,262 patent/US20220392649A1/en not_active Abandoned
- 2021-09-06 CN CN202180096140.1A patent/CN117280312A/zh active Pending
- 2021-09-06 WO PCT/US2021/049188 patent/WO2022256029A1/en active Application Filing
- 2021-09-06 US US18/282,795 patent/US20240170164A1/en active Pending
- 2021-11-25 CN CN202180096272.4A patent/CN117136413A/zh active Pending
-
2022
- 2022-11-01 TW TW111141574A patent/TWI817803B/zh active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117119947A (zh) | 2023-11-24 |
| CN117136413A (zh) | 2023-11-28 |
| US20220392649A1 (en) | 2022-12-08 |
| TW202322139A (zh) | 2023-06-01 |
| TWI794863B (zh) | 2023-03-01 |
| TWI782608B (zh) | 2022-11-01 |
| WO2022256029A1 (en) | 2022-12-08 |
| TWI817803B (zh) | 2023-10-01 |
| WO2022256027A1 (en) | 2022-12-08 |
| CN117280312A (zh) | 2023-12-22 |
| TWI781674B (zh) | 2022-10-21 |
| TW202249027A (zh) | 2022-12-16 |
| US20240170164A1 (en) | 2024-05-23 |
| US20240153631A1 (en) | 2024-05-09 |
| TW202247815A (zh) | 2022-12-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kim et al. | Median arcuate ligament syndrome—review of this rare disease | |
| Detsky et al. | A clinician's guide to cost-effectiveness analysis | |
| Weeks et al. | Non‐medical prescribing versus medical prescribing for acute and chronic disease management in primary and secondary care | |
| Schechter et al. | Continuing increases in autism reported to California's developmental services system: mercury in retrograde | |
| Schappert | National ambulatory medical care survey: 1995-96 summary | |
| Fass et al. | Clinical and economic assessment of the omeprazole test in patients with symptoms suggestive of gastroesophageal reflux disease | |
| Rogers et al. | Prospective randomized trial of LC+ LCBDE vs ERCP/S+ LC for common bile duct stone disease | |
| Iribarren et al. | Calcification of the aortic arch: risk factors and association with coronary heart disease, stroke, and peripheral vascular disease | |
| Boraita et al. | Incidence of atrial fibrillation in elite athletes | |
| WO2019126372A1 (en) | Systems and methods for performing computer-simulated evaluation of treatments on a target population | |
| Zhen et al. | Impact of digital health monitoring in the management of inflammatory bowel disease | |
| Kruse et al. | Healthcare system effects of pay-for-performance for smoking status documentation | |
| Zavlin et al. | Multi-institutional analysis of surgical management and outcomes of mandibular fracture repair in adults | |
| Nguyen et al. | Symptoms and signs of temporomandibular disorders among elderly Vietnamese | |
| Dave et al. | Dynamic assessment of fluid responsiveness in surgical ICU patients through stroke volume variation is associated with decreased length of stay and costs: a systematic review and meta-analysis | |
| CN110136813A (zh) | 手术数据处理方法 | |
| Leving et al. | Impact of PIF, inhalation technique and medication adherence on health status and exacerbations in COPD: protocol of a real-world observational study (PIFotal COPD Study) | |
| Chen et al. | Risk of myocardial infarction and ischemic stroke after dental treatments | |
| Liu et al. | Asthma and bronchiolitis hospitalizations among American Indian children | |
| Abbaoui et al. | Accuracy difference of noninvasive blood pressure measurements by sex and height | |
| Friedman et al. | Increased risk of postpartum infections after caesarian and vaginal delivery in women with inflammatory bowel disease: a Danish Nationwide Cohort Study | |
| Nelson et al. | Is availability of endoscopy changing initial management of vesicoureteral reflux? | |
| Nobrega et al. | Hospital use in a fee-for-service system | |
| TWI782608B (zh) | 提供建議診斷的電子裝置和方法 | |
| Singh et al. | Effects of pharmacist-conducted medication reconciliation at discharge on 30-day readmission rates of patients with chronic obstructive pulmonary disease |