WO2012057649A1 - Клиническая информационная система - Google Patents
Клиническая информационная система Download PDFInfo
- Publication number
- WO2012057649A1 WO2012057649A1 PCT/RU2011/000313 RU2011000313W WO2012057649A1 WO 2012057649 A1 WO2012057649 A1 WO 2012057649A1 RU 2011000313 W RU2011000313 W RU 2011000313W WO 2012057649 A1 WO2012057649 A1 WO 2012057649A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- information
- patient
- block
- unit
- clinical
- Prior art date
Links
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
- 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
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Definitions
- the invention relates to medicine and can be used in outpatient and inpatient care as a clinical information system, which includes a help system for information and intellectual support, which allows differentiation of clinical and instrumental laboratory data to establish a diagnosis.
- the clinical system in an automated mode of operation is designed to support the adoption of medical decisions when making a diagnosis, choosing a treatment technique and prescribing drugs.
- This document describes a computer-aided diagnostic system, including repeating questions over time to get answers from the patient, the answers identifying time-varying symptoms, and each symptom identified adding weight to the disease, producing one or more synergistic weights based on the symptoms, wherein the development of synergistic scales includes the establishment of a synergistic symptom, the accumulation of weights of established symptoms and synergistic scales for the disease, riche the selected set of established symptoms, appearing in a given sequence in time, adds an additional diagnostic weight to the disease, and determining whether the cumulative weight for the disease reaches the threshold or passes the threshold, on the basis of which a diagnosis is established and announced.
- the system of automatic diagnosis of a medical condition When forming a set of primary data about a patient and a set of symptoms, the system of automatic diagnosis of a medical condition generates a route map for treating a disease, which the doctor selects from a set of a list of diseases that are characterized by more or less indicators of the course of the disease associated with a list of symptoms formed from the primary data of the patient: in this case, the doctor switches from one mode to the next mode (transition from one scenario to another) to select, based on an assessment of the joint symptoms, wow diagnosis.
- the diagnosis is carried out according to a data scheme for diagnosing a disease, according to which the object of the first disease associated with a set of objects of symptoms of the first disease is detected, in
- At least one symptom object of the first disease has an actual symptom weight
- an object of the second disease associated with a set of symptom objects of the second disease is detected, wherein at least one symptom object of the second disease corresponds to at least one symptom object of the first disease and has
- This known system in terms of design contains communication terminals with a system (PC) equipped with input / output devices for information and connected via a remote access network to a message controller with a subsystem for inputting primary information about each patient, which includes a unit for entering general patient data , a unit for entering history information with patient complaints and a unit for entering information about clinical trials conducted by the attending physician in relation to the patient, the subsystem being connected to a database containing diagnosis scenarios and corresponding treatment methods and methods indicating the pharmaceutical component required for this 5.
- PC system
- the disadvantage of this system as a clinical information system or information system for the information and intellectual support of a doctor in diagnosing and developing treatment methods is that it is built on the principle of placing diseases, symptoms and questions into a set of related disease structures, symptoms and questions, such as objects or lists so that structures can be accessed to develop dialogue with the patient.
- differentiation or choice is built on the principle of eliminating concepts (clinical signs, symptoms).
- the present invention is aimed at achieving a technical result, which consists in increasing the efficiency of the system and the reliability of the results through the process of differentiation and analysis of registered clinical data (indicators of the patient’s clinical condition, these are complaints and specialist examinations, as well as laboratory and instrumental data) on clinical matrices to provide advisory and
- the specified technical result is achieved in that the clinical information system, characterized in that it contains
- the specified subsystem for inputting primary information via the exchange bus is communicated with the information support subsystem, Making a demonstration with the function of a directory material on the display of the computerized workstation of the attending physician, corresponding to the type of information entered into the subsystem for inputting primary information about each patient information, and including a block with information on general directories associated with the block for entering general data about the patient, a block with information on groups diseases containing coincidences according to the patient’s complaints, associated with the unit for entering information about the patient’s medical history, the unit with information on clinical trials associated with the input unit is reduced about clinical studies, a block with information about instrumental and laboratory studies, associated with a block for entering information on the results of instrumental and laboratory tests, a
- the present invention is illustrated by a specific example of execution, which, however, is not the only possible, but clearly demonstrates the possibility of achieving the desired technical result.
- FIG. 1 shows a block diagram of a clinical information system
- FIG. 2 is a flowchart for differential diagnosis using the system of FIG. one.
- an automated reference system for information support of the diagnostic process by registering, formalizing, accumulating, exchanging, analyzing and processing individual and group medical data in dynamics is considered.
- An automated information and intellectual support information system is designed for the daily clinical activity of doctors of various specialties during the differential diagnosis of various diseases.
- the system allows for differential diagnosis according to individual clinical criteria, and according to group clinical data (i.e., symptoms and syndromes).
- group clinical data i.e., symptoms and syndromes.
- the system uses a software-based method for conducting differential diagnostics for groups of multiple features and their combinations in common conjugate fields.
- the basis of the differential diagnosis is the recognition of symptoms based on careful observation of the clinical picture of the patient and their accurate registration. All this constitutes the stage of collection and registration in the database of general and specialized medical data,
- An important condition for the differentiated analysis of the obtained medical information is the application of a comparatively comparable method to the same types of information.
- the diagnostic criteria that underlie the differential diagnosis are identified.
- division In classical logic, the basis of division is always an important or essential feature. However, in practice, in most cases, the most appropriate feature is selected as the basis. In classical logic, division is done to the end based on the same attribute. In practice, when conducting a differential diagnosis of division
- the division When using the division in practice, it should in any case be exhaustive: the subgroups should cover all the options encountered.
- Such a division cannot be used that, for example, it separates all meningitis based on the cytogram of cerebrospinal fluid and blood leukocytosis, since there are many variants of the course of this disease in which the result of the study of cerebrospinal fluid and blood leukocytosis is practically the same. Separation errors can be avoided if apply methods of comparison, juxtaposition and identification of coincidence of multiple indicators and signs.
- an automated reference system for information support of the medical diagnostic process contains computerized workstations 1 of the attending physician, equipped with input / output devices 2 and connected via the network 3 to the controller 4 messages with a subsystem for inputting primary information about each patient, which includes block 5 for entering general data about the patient, block 6 for entering information about the patient’s medical history, block 7 for entering information about clinical trials conducted by to enter information aschim doctor against patient unit 8
- 25 support includes block 13 with information on general directories associated with block 5 for entering general patient data, block 14 with information on disease groups containing matches for patient complaints, connected with block 6 for entering history information with patient complaints , block 15 with information on clinical trials associated with block 7 for entering information about clinical trials, block 16 with information about instrumental and laboratory studies associated with block 8 for entering information on the results of instruments laboratory laboratory tests, block 17 information about the forms of standards for non-specific and specific treatment standards for non-specific and specific treatment associated with block 9 for entering information about methods and methods of treatment, and block 18 information on established diagnoses associated with block 10 for 5 reflection of the diagnosis made by the attending physician.
- the input information input subsystem is connected via a common bus 19 with a common medical data base 20, a block 21 for intellectual, analytical and statistical information processing, 22 an automated information processing unit that are communicated in the mode of exchanging information with each other, and a medical reporting generation unit 23.
- Block 21 of intellectual, analytical and statistical information processing is configured to implement the function of mathematical and analytical processing of patient data in the current
- the automated information processing unit 22 is configured to implement the function of providing pharmacological data and real-time data comparison and analysis
- base 25 connected with each other through an exchange bus 24 with information about pharmacological preparations and base 26 with information about the compatibility of drugs and their effect when used together.
- the automated help system for information support of the medical diagnostic process of FIG. 1 uses the method of comparing and comparing the qualitative characteristics of clinical signs and the obtained quantitative indicators of research results among a subgroup of one group of diseases.
- the next step is the calculation of criteria (not percentages, but criteria for exact, reliable, probable, negative) coincidence of the revealed signs with the available options for the course of this subgroup of diseases in the medical database of the system.
- Clinical options and results studies of differentiable diseases are in the database of medical data directories formed from well-known scientific literature. The database of medical data directories is regularly updated and updated.
- a neurologist examined a patient with suspected serous meningitis (according to ICD-10 - G03). Registration of the received information is carried out in the system according to the corresponding fields: complaints
- FIG. Figure 2 shows a flowchart for differential diagnostics using an automated help system for information and intellectual support. After registering the received information, differential diagnostics is carried out according to the corresponding fields (chosen arbitrarily) using the differential diagnosis section of neurological diseases.
- subsystem 12 Differentiation is carried out by subsystem 12, the result of the differential diagnostic analysis is presented, conditionally, as a graph in which each identified disease is assessed for the reliability and probability of the presence of this particular patient.
- This model allows for a broadband, multiple, multi-level system of differentiation, which allows you to take into account and identify the most common forms of the disease, specific and nonspecific manifestations of the pathological process. Differentiation can also be carried out in the absence of consciousness in the patient, which is not enough
- a feature of the developed automated reference intellectual information system is the automated search and reference (semantic) support for the entered term during registration, differential comparison and accompaniment of clinical or other data:
- y - issues a plan of standard / standard treatment of the patient with the diagnosis (the elements of the directory / templates are generated by the medical institution independently, or the basic directory is being formed with further work with the manual by the personnel);
- the components of the subsystems function among themselves according to the algorithm of related fields, according to which each input feature corresponds to a set of related or response features, the selection of which is determined by a probabilistic scheme, according to which each additional feature introduced narrows the field of related or response features related to the first the entered attribute.
- the method of single conjugate fields provides the possibility of
- Block 23 of the formation of medical reporting includes a block 27 of the formation of documents of medical records, block 28 of the formation
- a common database of 20 medical data is used in the system as a repository of all received medical and other data on
- the automated information processing unit 22 is configured to implement the function of providing pharmacological 5 data and real-time real-time comparison and analysis of data on different pharmacological groups of drugs with each other.
- base 25 with information about pharmacological preparations includes sub-block 30 with information about the pharmacological action of the drugs (medical guides - diagnosis and pathogenesis), sub-block 31 with indications (medical reference books, clinical symptoms) associated with the diagnosis block, sub-block 32 with information about the use of drugs (text from medical manuals), subunit 33 with information about dosages (text and digital information from medical directories), subunit 34 with information about side effects and
- subunit 35 with information about contraindications.
- Base 26 with information about the compatibility of drugs and their effect when used together includes sub-block 36, which gives information about pharmacological preparations incompatible with this drug, sub-block 37, which gives information about pharmacological drugs, weakening one of
- the attending physician receives information about its pharmacological action, indications, uses, dosage information, side effects, contraindications.
- the attending physician receives a complete picture of the possibility of using this drug in the treatment method he has adopted from the standpoint of its compatibility with other drugs selected by him for treatment (information about pharmacological drugs incompatible with this drug, about pharmacological drugs that weaken or enhance one of the actions of this the drug.
- the attending physician receives information on the tactics of this treatment and accordingly receives information from the database 25, which will determine the set of drugs in accordance with the patient's condition.
- the present invention is industrially applicable, will improve the efficiency of making reliable decisions regarding the patient and provide optimal treatment.
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине и может быть использовано в качестве клинической информационной системы. Клиническая информационная система содержит компьютеризированные места лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода и связанные по сети с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, для проведения лечащим врачом дифференциации клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза указанная подсистема ввода первичной информации через обменную шину сообщена с подсистемой информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащего врача, соответствующего виду сведений, введенных в подсистему ввода' первичной информации о каждом пациенте сведений, указанная подсистема ввода первичной информации связана через общую шину с общей базой медицинских данных, блоком интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации, которые сообщены в режиме обмена информацией между собой, и блоком формирования медицинской отчетности.
Description
Клиническая информационная система
Область техники
Изобретение относится к медицине и может быть использовано в поликлинической и стационарной медицинской помощи в качестве клинической информационной системы, включающей в себя справочную систему информационно-интеллектуальной поддержки, позволяющей проводить дифференциацию клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза. Клиническая система в автоматизированном режиме функционирования предназначена для поддержки принятия врачебных решений при постановке диагноза, выборе методики лечения и назначении лекарственных препаратов.
Предшествующий уровень техники
В медицинских учреждениях имеются перечни обязательных и дополнительных исследований и процедур, методов физиотерапевтического лечения пациентов. Имеются рекомендации Минздрава РФ и стандарты рационального обследования и медикаментозного лечения больных различных профилей. Выбор методик диагностики и лечения различных патологий производится лечащим врачом на основании вышеперечисленных средств и личного практического опыта лечащего врача и зав. отделением. Это ведет к различным трудовым и другим видам затрат медицинских учреждений здравоохранения в зависимости от выбранного метода на одну схему оказания помощи для одного пациента, от внесения корректировок в схему лечения в связи с осложнениями или выявленной в процессе лечения сопутствующей патологии, что сложно учесть при определении фактических объемов работы персонала и качества оказания помощи. Кроме того, необходимо учитывать внедрение новых технологий и более современного оборудования, их полноценное использование, что также немаловажно для повышения качества оказываемых медицинских услуг.
Предыдущие попытки решить проблемы здравоохранения в части своевременного информационного обеспечения или введения статистических программ вовлекали различные формы автоматизации. Некоторые из этих попыток были в виде телефонной библиотеки ответов на
медицинские вопросы. Другие попытки были направлены на обеспечение врачей автоматизированными средствами помощи для использования при обследовании пациента. Эти способы вовлекали статические процедуры или алгоритмы исходя их условия быстрой постановки диагноза и выбора 5 метода лечения с помощью ЭВМ и с учетом заложенных в нее сведений и алгоритма ее работы: при этом ставилась задача автоматического установления диагноза самой машиной по набору типовых входных данных о пациенте, а не человеком-врачом. Такие разработки функционируют по алгоритму проведения интервью с пациентом для сбора необходимого и ю достаточного набора данных о пациента до степени насыщения, соответствующей по крайней мере одному из заложенных в ЭВМ медицинскому диагностическому сценарию. Такая схема построения ЭВМ на базе набора медицинских диагностических сценариев предусматривает участие доктора только на стадии ввода данных о пациенте и в конечном
15 итоге приводит к формированию «удобного» сознания о том, что все можно подогнать к одному из сценариев. Участие доктора как специалиста и как главного участника-постановщика диагноза в данной системе медицинской помощи не рассматривается. Кроме того, такая система предполагает, что разработан эффективный способ представления медицинских знаний
20 экспертов в своих специальностях в формате сценариев, которые постоянно насыщают базу данных этой ЭВМ. Сценарии должны использовать динамические структуры для быстрого и эффективного достижения диагноза пациента.
Примером такой автоматизированной системы является решение,
25 описанное в WO 98/02836, G06F19/00, опубл. 22.01.1998. В этом документе описана система автоматизированной диагностики, включающая повторяющееся в течение времени задавание вопросов для получения ответов от пациента, причем ответы устанавливают изменяющиеся во времени симптомы, а каждый установленный симптом прибавляет вес к зо болезни, выработку одного или более синергетических весов на основе установленных симптомов, при этом выработка синергетических весов включает установление синергетического симптома, накопление весов установленных симптомов и синергических весов для болезни, причем
выбранный набор установленных симптомов, появляющийся в заданной последовательности во времени, добавляет дополнительный диагностический вес к болезни, и определение того, достигают порога или переходят порог полученные совокупные веса для болезни, на основании 5 чего устанавливается и объявляется диагноз.
При формировании набора первичных данных о пациенте и набора симптомов система автоматической диагностики медицинского состояния формирует маршрутную карту лечения болезни, которую врач выбирает из набора списка болезней, которым присущи в большей или меньшей степени ю показатели течения болезни, связанные со списком симптомов, сформированным по первичным данным пациента: в этом случае доктор переключается с одного режима на следующий режим (переход с одного сценария на другой) для выбора на основе оценки совместных симптомов вероятного диагноза.
15 Данное техническое решение принято в качестве прототипа для заявленного объекта.
В известной системе диагностика осуществляется по схеме данных для диагностики болезни, согласно которой выявляют объект первой болезни, связанный с набором объектов симптомов первой болезни, в
20 котором по крайней мере один объект симптомов первой болезни имеет действительный вес симптома, и выявляют объект второй болезни, связанный с набором объектов симптомов второй болезни, причем, по меньшей мере, один объект симптомов второй болезни соответствует, по меньшей мере, одному объекту симптомов первой болезни и имеет
25 альтернативный вес симптома. При таком алгоритме оценке симптомов диагноз ставится по выбору болезни для которой этот же симптом в других болезнях имеет минимальное значение.
Данная известная система в конструктивном плане содержит терминалы связи с системой (PC) оснащенные устройствами ввода/вывода зо информации и связанные по сети удаленного доступа с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента и
блок для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, при этом подсистема связана с базой данных, содержащих сценарии диагнозов и соответствующих им методов и способов лечения с указанием требуемого для этого 5 фармацевтического компонента.
Недостаток данной системы как клинической информационная система или справочной системы информационно-интеллектуальной поддержки доктора при постановке диагноза и выработке методов лечения заключается в том, что она построена по принципу размещения ю заболеваний, симптомов и вопросов в набор связанных структур заболеваний, симптомов и вопросов, таких как объекты или списки, чтобы к структурам можно было получить доступ для выработки диалога с пациентом. В известной системе дифференциация (или выбор) построена по принципу исключения понятий (клинических признаков, симптомов).
15 Кроме того, в системе субъективные жалобы от пациента контролирует и устанавливает их объективность не медицинский специалист, а тестовая программа в автоматизированном режиме. Пациент может и не знать, где у него точно расположен тот или иной орган, жалобы на него могут провоцировать тестовый направленный поиск по ложному пути, система
20 будет вести поиск исходя из заданных параметров, в итоге затраченное время и ложный результат. Ошибочным является то, что в процессе клинической дифференциации устанавливаются веса и синергия весового значения того или иного симптома, что приводит к оценке некоторого усредненного явления, а не присущего пациенту состояния (установка веса
25 и синергия весового значения того или иного симптома заранее вкладываются в программу, как некий постоянный коэффициент). При таком подходе к оценке состояния пациента высока вероятность установления такого диагноза, которому присущ этот вес симптома (выявленный на основании вопросников только потому, что у пациента это проявление зо наиболее сильное и психологически подавляет менее выраженные формы проявления других симптомов) но на самом деле это симптом может быть косвенным и являться результатом действия иного процесса. Необъективность описания первых выраженных симптомов, которые
получает система от пациента на первом опросном этапе работы, обуславливает извлечение из базы данных ошибочного сценария болезни и ошибочность в постановке диагноза. Система не имеет возможности контроля за течением болезни и результатами лечения, что препятствует 5 проведению корректировки системы в части уточнения веса симптома или корректировки сценария.
Раскрытие изобретения
Настоящее изобретение направлено на достижение технического результата, заключающегося в повышении эффективности системы и ю достоверности результатов за счет осуществления процесса дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных (показателей клинического состояния больного, это данные жалоб и осмотра специалиста, а также лабораторно-инструментальных данных) по клинических матрицам, для оказания консультативной и
15 специализированной поддержки принятия решения в лечебно- диагностическом процессе врачом специалистом, по каждому отдельному пациенту.
Указанный технический результат достигается тем, что клиническая информационная система, характеризующаяся тем, что содержит
20 компьютеризированные рабочие места лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода и связанные по сети с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок
25 для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок для ввода сведений о способах и методах лечения и блок для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, для проведения лечащим врачом дифференциации зо клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза указанная подсистема ввода первичной информации через обменную шину сообщена с подсистемой информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного
материала на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащего врача, соответствующего виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте сведений, и включающей в себя блок со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком для ввода общих данных о пациенте, блок со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок со сведениями по клиническим исследованиям, связанным с блоком для ввода сведений о клинических исследованиях, блок со сведениями об инструментальных и лабораторных исследованиях, связанным с блоком для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок сведений о формах стандартов неспецифифеского и специфического лечения стандартов неспецифифеского и специфического лечения, связанный с блоком для ввода сведений о способах и методах лечения, и блок сведений по установленным диагнозам, связанный с блоком для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, указанная подсистема ввода первичной информации связана через общую шину с общей базой медицинских данных, блоком интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации, блоком автоматизированной обработки информации, которые сообщены в режиме обмена информацией между собой, и блоком формирования медицинской отчетности, при этом блок интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации выполнен с возможностью реализации функции математической и аналитической обработки данных о пациенте в текущий момент времени по показателям клинического состояния пациента, динамике развития заболевания и результатов лечения, блок автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализующий в режиме реального времени сопоставление и анализ данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой, и включает в себя связанные между собой через обменную шину базу со сведениями о фармакологических препаратах и базу со
сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении
Указанные признаки являются существенными и взаимосвязаны с образованием устойчивой совокупности существенных признаков, достаточной для получения требуемого технического результата.
Описание фигур чертежей
Настоящее изобретение поясняется конкретным примером исполнения, который, однако, не является единственно возможным, но наглядно демонстрирует возможность достижения требуемого технического результата.
На фиг. 1 изображена блок-схема клинической информационной системы;
фиг. 2 представлена схема-алгоритм проведения дифференциальной диагностики с использованием системы по фиг. 1.
Лучший вариант осуществления изобретения
Согласно настоящего изобретения рассматривается автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса путем регистрации, формализации, накопления, обмена, анализа и обработки индивидуальных и групповых медицинских данных в динамике.
Автоматизированная справочная система информационно- интеллектуальной поддержки предназначена для повседневной клинической деятельности врачей различных специальностей при проведении дифференциальной диагностики различных заболеваний. Система позволяет проводить дифференциальную диагностику как по отдельным клиническим критериям, так и по групповым клиническим данным (т.е. по симптомам и синдромам). Система использует программный метод проведения дифференциальной диагностики по группам множественных признаков и их сочетаний в общих сопряженных полях.
Основанием для принятия научно обоснованных врачебных решений в повседневной клинической практике врачей специалистов является результат проведения дифференциальной диагностики заболеваний. В большинстве случаев опытный врач после сбора анамнеза и обследования
больного обычно сразу же ставит диагноз, более того, дифференцированный диагноз. Постановка дифференцированного диагноза является таким процессом мышления, который после приобретения определенных навыков и опыта становится практически 5 подсознательным. Из-за быстротечности этого процесса установить его закономерности достаточно сложно, но они очень важны для снижения числа случаев ошибок при установлении диагноза, для обучения методам дифференциальной диагностики и разработки программных методов сопоставления выявленных патологических изменений с использованием ю компьютерных технологий.
Основой дифференциального диагноза является распознавание симптомов на основе тщательного наблюдения за клинической картиной больного и точная их регистрация. Все это составляет этап сбора и регистрации в базе общих и специализированных медицинских данных,
15 клинических и инструментальных сведений по каждому конкретному больному. Следующим шагом является анализ и оценка этих данных, попытка установить значение отдельных симптомов, явлений, субъективных жалоб, результатов диагностических обследований, провокационных проб и их взаимосвязи.
20 После регистрации данных и их оценки следует дифференциация, учет этиологических, патогенетических или симптоматических проявлений, известных категорий и выбор среди них наиболее вероятных. Врачам было бы значительно легче, если бы весь этот процесс можно было провести на основе законов классической логики. К сожалению, это невозможно. Если
25 бы в диагностике было возможно выделить явления и перевести их в отдельные категории, как в математике и в других точных науках, то вообще не потребовалось бы дифференциальной диагностики, все бы легко дифференцировалось и устанавливалось.
Для дифференциации необходимо знать диагностические алгоритмы и зо варианты, к которым можно отнести данный случай. Проведение дифференциальной диагностики и состоит в том, чтобы на основании имеющихся данных отнести комплекс наблюдаемых симптомов к тем категориям заболеваний, которые полностью или наиболее полно ему
соответствуют. Следовательно, необходимо выявить и установить категорию заболевания, поставить диагноз, который смог бы объяснить наличие всех имеющихся в данном случае симптомов. Для этого и производят соответствующее деление заболеваний на основе 5 определенных общих закономерностей.
Важным условием дифференцированного анализа полученной медицинской информации, является применение сравнительно- сопоставимого метода к одинаковым видам информации. Применяя дифференциальный анализ по множественным признакам выявляются ю диагностические критерии, лежащие в основе проведения дифференциальной диагностики.
Для удобства проведения дифференциации с использованием базы медицинских данных, разработан классификатор разделения заболеваний на группы, разделяющиеся на подгруппы, которые, в свою очередь,
15 разделяются на меньшие подгруппы, и так до конкретных единиц - заболеваний (разработан единый способ наполнения клиническими и иными данными (матрица), включающим возможности матрица со всеми группами заболеваний, например заболевания сердца, пневмонии, периферической нервной системы, но все они входят в единую матрицу). В
20 классической логике основа деления всегда является важным или существенным признаком. Однако на практике в большинстве случаев выбирают за основу наиболее целесообразный признак. В классической логике деление производится до конца на основе одного и того же признака. На практике при проведении дифференциального диагноза деление
25 отдельных подгрупп по причине целесообразности может производиться по различным признакам.
При использовании деления на практике, оно в любом случае должно быть исчерпывающим: подгруппы должны охватывать все встречающиеся варианты. Не может быть использовано такое деление, которое, например, зо разделяет все менингиты на основе цитограммы ликвора и лейкоцитоза крови, так как существуют многие варианты течения данного заболевания, при которых результат исследования ликвора и лейкоцитоза крови практически не отличается. Ошибки при разделении можно избежать, если
применить методы сравнения, сопоставления и выявления совпадений множественных показателей и признаков. Данные особенности дифференцированного анализа поступающих медицинских данных заложены в конструкции предлагаемой автоматизированная справочная 5 система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса.
Согласно настоящего изобретения автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса (фиг. 1 ) содержит компьютеризированные рабочие места 1 лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода 2 и связанные по сети 3 с ю контроллером 4 сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок 5 для ввода общих данных о пациенте, блок 6 для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок 7 для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок 8 для ввода сведений по
15 результатам инструментально-лабораторных исследований, блок 9 для ввода сведений о способах и методах лечения и блок 10 для отражения поставленного лечащим врачом диагноза.
При этом указанная подсистема ввода первичной информации (блоки 5-10) через обменную шину 11 сообщена с подсистемой 12
20 информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места 1 лечащего врача. Этот материал соответствует виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте. Подсистема 12 информационной
25 поддержки включает в себя блок 13 со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком 5 для ввода общих данных о пациенте, блок 14 со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком 6 для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок 15 со сведениями по клиническим зо исследованиям, связанным с блоком 7 для ввода сведений о клинических исследованиях, блок 16 со сведениями об инструментальных и лабораторных исследованиях, связанным с блоком 8 для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок 17
сведений о формах стандартов неспецифического и специфического лечения стандартов неспецифического и специфического лечения, связанный с блоком 9 для ввода сведений о способах и методах лечения, и блок 18 сведений по установленным диагнозам, связанный с блоком 10 для 5 отражения поставленного лечащим врачом диагноза.
Подсистема ввода первичной информации связана через общую шину 19 с общей базой 20 медицинских данных, блоком 21 интеллектуально- аналитической и статистической обработки информации, 22 блоком автоматизированной обработки информации, которые сообщены в режиме ю обмена информацией между собой, и блоком 23 формирования медицинской отчетности.
Блок 21 интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации выполнен с возможностью реализации функции математической и аналитической обработки данных о пациенте в текущий
15 момент времени по показателям клинического состояния пациента, динамике развития заболевания и результатов лечения, а блок 22 автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализации в режиме реального времени сопоставление и анализ данных
20 по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой, и включает в себя связанные между собой через обменную шину 24 базу 25 со сведениями о фармакологических препаратах и базу 26 со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении.
25 Автоматизированная справочная система информационной поддержки лечебно-диагностического процесса по фиг. 1 использует метод сравнения и сопоставления качественных характеристик клинических признаков и полученных количественных показателей результатов исследований среди подгруппы одной группы заболеваний. Следующим этапом является расчет зо критериев (не процентного, а критериев точного, достоверного, вероятного, отрицательного) совпадения выявленных признаков с имеющимися вариантами течения этой подгруппы заболеваний в базе медицинских данных системы. Варианты клинических проявлений и результаты
исследований дифференцируемых заболеваний находятся в базе справочников медицинских данных, сформированной из известной научной литературы. База справочников медицинских данных регулярно пополняется и обновляется.
5 В качестве критериев отобраны следующие: точный (Т)
(специфический, патогномоничный, облигатный); достоверный (Д) (очень часто встречающийся, почти всегда присутствует); вероятный (В) (часто встречающийся, чувствительный); отрицания (О) (противоречащий, несовместимый, антагонист, указывающий на невозможность присутствия ю данного признака (симптома) при данном заболевании).
Для сопоставления характеристик нескольких признаков зарегистрированных врачами-специалистами в соответствующих разделах базы, используется метод единых сопряженных полей. Тем самым дифференциация нескольких единиц - заболеваний, проводится
15 количественно по частоте встречаемости выявленных признаков с имеющимися таковыми в вариантах одной группы заболеваний.
Так, например, неврологом осмотрен больной с подозрением на серозный менингит (по МКБ-10 - G03). Регистрация полученных сведений осуществляется в системе по соответствующим полям: жалобы
20 (особенность головной боли, рвоты), анамнез (эпидемические особенности, пути передачи, период инкубации, температура), объективный статус (общий и неврологический осмотр - преобладающие симптомы и синдромы, менингеальные и энцефалические симптомы (система основана на присутствии семантики в описании симптомов и синдромов, т.е. всех
25 клинических признаков), результаты лабораторного исследования крови и ликвора, результаты серологического и вирусологического исследования. Количество сопряженных полей определяется пользователем, т.е. врачом- специалистом. На фиг. 2 представлена схема-алгоритм проведения дифференциальной диагностики с использованием автоматизированной зо справочной системы информационно-интеллектуальной поддержки. После регистрации полученных сведений, проводится дифференциальная диагностика по соответствующим полям (выбранным произвольно), используя раздел дифференциальной диагностики неврологических
заболеваний. Врачи-специалисты используют электронную обработку зарегистрированных сведений в системе, сопоставляют и сравнивают собранные и полученные от больного данные с имеющимися вариантами течения заболеваний данной подгруппы (происходит в автоматическом 5 виде) в справочнике дифференциальной диагностики неврологических заболеваний (менингиты энтеровирусной этиологии, паротитной этиологии, лимфоцитарный хориоменингит, менингиальная форма полиомиелита и т.д.). Результат выдается по представлению предварительных дифференциальных диагнозов, с их вероятным и достоверным ю проявлениям в данном клиническом случае, автоматически уточняющимся при внесении дополнительных выявленных данных Дифференциация проводится по следующему принципу: в блоке регистрации (введение) информации о больном, существуют разделы и поля идентичные по сопоставимости разделам и полям в дифдиагмате, т.е. логически
15 сопряжены.)
Дифференциация проводится подсистемой 12, результат дифференциально-диагностического анализа представлен, условно, виде графика, в котором каждому выявленному заболеванию дана оценка достоверности и вероятности, наличия у данного конкретного больного.
20 Данная модель позволяет проводить широкополосную, множественную, многоуровневую систему дифференциации, что позволяет учитывать и выявлять самые ребдкие формы протекания заболевания, специфические и неспецифические формы проявления патологического процесса. Проводить дифференциацию можно и при отсутствия сознания у пациента, что не мало
25 важно при оказании неотложной медицинской помощи)
Таким образом, особенностью разработанной автоматизированной справочной интеллектуально-информационной системы является автоматизированный поиск и справочное (семантическое) сопровождение по вводимому термину при регистрации, дифференциальном зо сопоставлении и сопровождении клинических или других данных:
- выдает общие и специфические симптомы и синдромы по предоставленному диагнозу (предустановленный обновляемый справочник с возможностью оперативного пополнения);
выдает наиболее достоверные показатели лабораторно- инструментальных исследований по предоставленному диагнозу (предустановленный обновляемый справочник с возможностью оперативного пополнения персоналом Заказчика);
5 - выдает план стандартного обследования пациента при предоставленном диагнозе (элементы справочника/шаблоны формируются лечебным учреждением самостоятельно, либо производится формирование базового справочник, дальнейшая работа с которым производится персоналом);
ю - выдает план стандартного/типового лечения пациента при предоставленном диагнозе (элементы справочника/шаблоны формируются лечебным учреждением самостоятельно, либо производится формирование базового справочника с дальнейшей работой со справочником персоналом);
- выдает план стандартного/типового санаторно-курортного лечения 15 при предоставленном диагнозе (формирование - аналогично предыдущему)
- автоматически выдает общие противопоказания в видах лечения по предоставленному диагнозу;
- автоматизированный анализ лекарственного взаимодействия и противопоказаний по предоставленному лекарственному (препаратному)
20 лечению;
- автоматизированный анализ соответствия назначенных курсов лечения (препаратов) предоставленному диагнозу и совместимости курсов лечения (препаратов) между собой.
Позволяет решать следующие задачи для руководителей и главных 25 специалистов медицинских учреждений:
- получение достоверной и полной информации о заболеваемости в учреждении или округе;
- оперативное получение клинической и другой информации о каждом конкретном больном;
зо - осуществление постоянного мониторинга лечебно-диагностической деятельности подразделений и должностных лиц медицинской службы;
- проведение независимого медико-статистического анализа любого подразделения медицинской службы;
- осуществление контроля в реальном масштабе времени за качеством оказания медицинской помощи по конкретному больному и подчиненным подразделениям;
- проведение автоматизированного сравнительно-сопоставительного 5 анализа деятельности разных подразделений медицинской службы за любой установленный промежуток времени;
- оперативной генерации отчетов.
Компоненты подсистем (блоки) функционируют между собой по алгоритму связанных полей, согласно которому каждому вводимому ю признаку соответствует набор сопутствующих или ответных признаков, отбор из которых определяется по вероятностной схеме, по которой каждый дополнительный введенный признак ссужает поле сопутствующих или ответных признаков, относящихся к первому введенному признаку. Метод единых сопряженных полей обеспечивает возможность проведения
15 дифференциации нескольких единиц - заболеваний количественно по частоте встречаемости выявленных признаков с имеющимися таковыми в вариантах одной группы заболеваний.
Блок 23 формирования медицинской отчетности включает блок 27 формирования документов медицинского учета, блок 28 формирования
20 документов медицинской отчетности и блок 29 формирования другой медицинской документации, версии которых в электронном варианте поступают в общую базу 20 медицинских данных.
Общая база 20 медицинских данных используется в системе в качестве хранилища всех полученных медицинских и других данных о
25 пациенте, идентификационные сведения личности, истории болезней и временная последовательность жалоб пациента, для сбора анамнестических данных, проведения статистической и аналитической обработки собранных результатов, описания врачами специалистами выявленных при осмотре пациента клинических данных в текстовом и зо цифровом значениях в единой форме - выявленный признак (симптом) в одной строке, для проведения аналитического и сравнительно- сопоставимого исследования по важности (веса участия) каждого симптома в формировании синдрома и диагноза, данные результатов исследований
полученных аппаратными средствами в любом виде, а также заключение по проведенным исследованиям специалистов.
Блок 22 автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических 5 данных и реализации в режиме реального времени сопоставления и анализа данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой. В этом блоке база 25 со сведениями о фармакологических препаратах включает в себя подблок 30 со сведениями о фармакологическом действии препаратов (медсправочники - диагноз - ю патогенез), подблок 31 с показаниями (медицинские справочники клинические симптомы) , связанный блоком диагнозов, подблок 32 со сведениями о применении препаратов (текст из медсправочников), подблок 33 со сведениями о дозировках (текстовые и цифровые сведения из медсправочников), подблок 34 со сведениями о побочных действиях и
15 подблок 35 со сведениями о противопоказаниях. База 26 со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении включает в себя подблок 36, выдающий сведения о фармакологических препаратах несовместимых с данным препаратом, подблок 37, выдающий сведения о фармакологических препаратах ослабевающие одно из
20 действий данного препарата, подблок 38, выдающий сведения о армакологических препаратах усиливающих одно из действий данного препарата.
Таким образом, при введении названия лекарственного препарата на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащий врач видит иные
25 и коммерческие названия этого лекарства и получает информацию о его фармакологическом действии, показании, применении, сведения о дозировках, побочных действиях, противопоказаниях. При этом лечащий врач получает полную картину возможности применения этого лекарственного препарата в принятом им методе лечения с позиций его зо совместимости с другими выбранными им для лечения препаратами (сведения о фармакологических препаратах несовместимых с данным препаратом, о фармакологических препаратах, ослабевающих или усиливающих одно из действий данного препарата.
При определении в блоке 9 метода или способа лечения лечащий врач получает информацию о тактике проведения этого лечения и соответственно получает информацию из базы 25, которая позволит определиться с набором лекарственных препаратов в соответствии с состоянием пациента.
Промышленная применимость
Настоящее изобретение промышленно применима, позволит повысить эффективность принятия достоверного в отношении пациента решения и обеспечить оптимальное лечение.
Claims
Формула изобретения
Клиническая информационная система, характеризующаяся тем, что содержит компьютеризированные рабочие места лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода и связанные по сети с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок для ввода сведений о способах и методах лечения и блок для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, для проведения лечащим врачом дифференциации клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза указанная подсистема ввода первичной информации через обменную шину сообщена с подсистемой информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащего врача, соответствующего виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте сведений, и включающей в себя блок со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком для ввода общих данных о пациенте, блок со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок со сведениями по клиническим исследованиям, связанным с блоком для ввода сведений о клинических исследованиях, блок со сведениями об инструментальных и лабораторных исследованиях, связанным с блоком для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок сведений о формах стандартов неспецифифеского и специфического лечения стандартов неспецифифеского и специфического лечения, связанный с блоком для ввода сведений о способах и методах лечения, и блок сведений по установленным диагнозам, связанный с блоком для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, указанная подсистема ввода первичной информации связана через общую шину с
общей базой медицинских данных, блоком интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации, блоком автоматизированной обработки информации, которые сообщены в режиме обмена информацией между собой, и блоком формирования медицинской отчетности, при этом блок интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации выполнен с возможностью реализации функции математической и аналитической обработки данных о пациенте в текущий момент времени по показателям клинического состояния пациента, динамике развития заболевания и результатов лечения, блок автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализующий в режиме реального времени сопоставление и анализ данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой, и включает в себя связанные между собой через обменную шину базу со сведениями о фармакологических препаратах и базу со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP11836700.2A EP2657892A4 (en) | 2010-10-29 | 2011-05-06 | CLINICAL INFORMATION SYSTEM |
| US13/882,198 US20130339041A1 (en) | 2010-10-29 | 2011-05-06 | Clinical information system |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010144144 | 2010-10-29 | ||
| RU2010144144 | 2010-10-29 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2012057649A1 true WO2012057649A1 (ru) | 2012-05-03 |
Family
ID=45994150
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2011/000313 WO2012057649A1 (ru) | 2010-10-29 | 2011-05-06 | Клиническая информационная система |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20130339041A1 (ru) |
| EP (1) | EP2657892A4 (ru) |
| WO (1) | WO2012057649A1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106326649A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-11 | 冯连元 | 基于循证医学的真实世界个体医疗辅助信息交互转换平台系统及应用 |
| WO2019078763A1 (ru) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | Ооо "Регул+" | Устройство универсального хранилища данных и способ его формирования |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016178973A1 (en) * | 2015-05-01 | 2016-11-10 | Laboratory Corporation Of America Holdings | Enhanced decision support for systems, methods, and media for laboratory benefit services |
| US20190252074A1 (en) * | 2016-10-25 | 2019-08-15 | Koninklijke Philips N.V. | Knowledge graph-based clinical diagnosis assistant |
| 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 |
| US11393589B2 (en) * | 2019-04-02 | 2022-07-19 | Kpn Innovations, Llc. | Methods and systems for an artificial intelligence support network for vibrant constitutional guidance |
| US11328819B2 (en) * | 2019-04-02 | 2022-05-10 | Kpn Innovations, Llc. | Methods and systems for an artificial intelligence fitness professional support network for vibrant constitutional guidance |
| US11393590B2 (en) * | 2019-04-02 | 2022-07-19 | Kpn Innovations, Llc | Methods and systems for an artificial intelligence alimentary professional support network for vibrant constitutional guidance |
| US10559386B1 (en) * | 2019-04-02 | 2020-02-11 | Kpn Innovations, Llc | Methods and systems for an artificial intelligence support network for vibrant constituional guidance |
| CN112908474A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-04 | 深圳万普瑞邦技术有限公司 | 一种基于人工智能的医疗诊断系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998002836A2 (en) | 1996-07-12 | 1998-01-22 | Iliff Edwin C | Computerized medical diagnostic system utilizing list-based processing |
| WO1998013783A1 (en) * | 1996-09-27 | 1998-04-02 | Azron, Incorporated | Electronic medical records system |
| WO2001085021A1 (en) * | 2000-05-08 | 2001-11-15 | Schmitt Armand J | System and method for determining the probable existence of disease |
| RU2286711C2 (ru) * | 2000-02-14 | 2006-11-10 | Фёрст Опинион Корпорэйшн | Система и способ автоматической диагностики |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7490048B2 (en) * | 1999-12-18 | 2009-02-10 | Raymond Anthony Joao | Apparatus and method for processing and/or for providing healthcare information and/or healthcare-related information |
| US7853456B2 (en) * | 2004-03-05 | 2010-12-14 | Health Outcomes Sciences, Llc | Systems and methods for risk stratification of patient populations |
-
2011
- 2011-05-06 EP EP11836700.2A patent/EP2657892A4/en not_active Withdrawn
- 2011-05-06 WO PCT/RU2011/000313 patent/WO2012057649A1/ru active Application Filing
- 2011-05-06 US US13/882,198 patent/US20130339041A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998002836A2 (en) | 1996-07-12 | 1998-01-22 | Iliff Edwin C | Computerized medical diagnostic system utilizing list-based processing |
| WO1998013783A1 (en) * | 1996-09-27 | 1998-04-02 | Azron, Incorporated | Electronic medical records system |
| RU2286711C2 (ru) * | 2000-02-14 | 2006-11-10 | Фёрст Опинион Корпорэйшн | Система и способ автоматической диагностики |
| WO2001085021A1 (en) * | 2000-05-08 | 2001-11-15 | Schmitt Armand J | System and method for determining the probable existence of disease |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| See also references of EP2657892A4 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106326649A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-11 | 冯连元 | 基于循证医学的真实世界个体医疗辅助信息交互转换平台系统及应用 |
| WO2019078763A1 (ru) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | Ооо "Регул+" | Устройство универсального хранилища данных и способ его формирования |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20130339041A1 (en) | 2013-12-19 |
| EP2657892A1 (en) | 2013-10-30 |
| EP2657892A4 (en) | 2014-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU103209U1 (ru) | Клиническая информационная система | |
| WO2012057649A1 (ru) | Клиническая информационная система | |
| Low et al. | Screening for genital chlamydia infection | |
| Puttkammer et al. | An assessment of data quality in a multi-site electronic medical record system in Haiti | |
| Allison et al. | The art and science of chart review | |
| Leonard et al. | The use of direct clinician observation and vignettes for health services quality evaluation in developing countries | |
| Buchbinder et al. | A validity-driven approach to the understanding of the personal and societal burden of low back pain: development of a conceptual and measurement model | |
| Souza et al. | The development of a simplified, effective, labour monitoring-to-action (SELMA) tool for better outcomes in labour difficulty (BOLD): study protocol | |
| Kang | How to understand and conduct evidence-based medicine | |
| Karunarathna et al. | Designing and conducting clinical research: Methodological approaches | |
| Shenkin et al. | Protocol for validation of the 4AT, a rapid screening tool for delirium: a multicentre prospective diagnostic test accuracy study | |
| RU106013U1 (ru) | Система постановки дифференцированного диагноза по данным диагностики, справочная система результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы, система дифференциации записи результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы и дифференциально-диагностическая матрица для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы | |
| Feroz et al. | Exploring digital health interventions for pregnant women at high risk for pre-eclampsia and eclampsia in low-income and-middle-income countries: a scoping review | |
| Braspenning et al. | Quality and safety of care: the role of indicators | |
| Bynum et al. | Using healthcare data in embedded pragmatic clinical trials among people living with dementia and their caregivers: state of the art | |
| Sivananthan et al. | Variations in Self‐Reported Practice of Physicians Providing Clinical Care to Individuals with Dementia: A Systematic Review | |
| Billah et al. | Competency of health workers in detecting and managing gestational hypertension, pre-eclampsia, severe pre-eclampsia and eclampsia during antenatal check-ups in primary care health facilities in Bangladesh: a cross-sectional study | |
| Zaadoud et al. | Do performance measurement models have any impact on primary health care? A systematic review | |
| Slayter et al. | Patient reported outcome measures in adult spinal muscular atrophy: a scoping review and graphical visualization of the evidence | |
| Alasiri et al. | The Role of Clinical Decision Support Systems in Preventing Stroke in Primary Care: A Systematic Review | |
| Alexander et al. | Detecting depression in rural primary care clinics in central Kenya: Impact of a brief training intervention | |
| WO2012070982A1 (ru) | Система дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных | |
| RU103022U1 (ru) | Система дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных | |
| Sari et al. | Mobile Virtual Assistant for Continuous Ambulatory Peritoneal Dialysis Complication Detection | |
| Cassão et al. | A Web Portal for Real-Time Data Quality Analysis on the Brazilian Tuberculosis Research Network: A Case Study |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 11836700 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 2011836700 Country of ref document: EP |
|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 13882198 Country of ref document: US |