Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей



Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей
Способ и устройство для выявления взаимосвязей в данных на основе зависящих от времени взаимосвязей

 


Владельцы патента RU 2507575:

КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС, Н.В. (NL)

Изобретение относится к устройствам выявления зависящих от времени взаимосвязей между данными и представлению информации по ним. Технический результат заключается в обеспечении выявления взаимосвязи в информации об объекте, которая включает в себя данные о событии, свидетельствующие о произошедшем у объекта событии, данные об исходе, свидетельствующие о наступившем у объекта исходе, и данные о воздействии, свидетельствующие о примененном к объекту воздействии. Устройство содержит базу данных записей объектов, идентификатор зависящих от времени взаимосвязей, средство прогнозирования событий, кодированную базу данных записей объектов, процессор системы поддержания принятия решений и пользовательский интерфейс. Идентификатор зависящих от времени взаимосвязей обрабатывает данные в базе данных записей объектов для выявления зависящих от времени взаимосвязей в данных. Информация, свидетельствующая о выявленных взаимосвязях, обрабатывается процессором и представляется пользователю через пользовательский интерфейс. 2 н. и 6 з.п. ф-лы, 7 ил.

 

Настоящая заявка относится к выявлению зависящих от времени взаимосвязей между данными и представлению информации по ним. Несмотря на то что она находит особое применение в системах поддержки принятия решений в медицине, она относится и к другим ситуациям, в которых желательно извлекать информацию, свидетельствующую о взаимосвязях в данных, относящихся к различным объектам.

Попытки внедрить системы поддержки принятия решений в клинические условия столкнулись с сопротивлением со стороны пользователей. Для того чтобы такие системы были одобрены к применению в клинической практике, необходимо, чтобы они представляли информацию, которая ранее была недоступна медицинским работникам, и представляли эту информацию применительно к реальной инфраструктуре.

В последние годы также наблюдалось увеличение внедрения медицинских баз данных записей пациентов, таких как госпитальная информационная система (HIS), клиническая информационная система (КИС) и т.п. Поскольку информация, свидетельствующая о состоянии различных пациентов, обычно хранится в указанных и подобных им системах, они, как правило, содержат кладезь клинической информации по каждому из случаев. Однако, к сожалению, извлечение этой информации и представление ее в клинически значимом виде может вызвать затруднения.

Для осуществления выборки случаев из прошлого, аналогичных имеющейся проблеме, использовались парадигмы рассуждения по прецедентам, при этом выбранная информация использовалась многократно, возможно, после шага адаптации. Кроме того, был предложен подход к представлению и выборке случаев, в котором учитывалась временная размерность. См. Montani and Portinale, Accounting for the Temporal Dimension in Case-Based Retrieval: A Framework for Medical Applications, Computational Intelligence, Volume 22, Number 3/4 (2006). Тем не менее, остаются возможности для усовершенствования.

Рассмотренные и прочие вопросы обсуждаются в вариантах настоящей заявки.

В одном варианте настоящей заявки предлагается устройство для выявления взаимосвязи в информации об объекте, которая включает в себя данные о событии, свидетельствующие о произошедшем у объекта событии, данные об исходе, свидетельствующие о наступившем у объекта исходе, и данные о воздействии, свидетельствующие о примененном к объекту воздействии. Устройство содержит фильтр, осуществляющий временную фильтрацию данных об исходе события, произошедшего у объекта, и ассоциатор, выявляющий связь между событием, исходом и воздействием как функцию данных о событии, прошедших временную фильтрацию данных об исходе и данных о воздействии. Ассоциатор формирует выходную информацию, свидетельствующую о выявленной взаимосвязи.

В другом варианте машиночитаемый носитель информации содержит команды, которые при выполнении их компьютером приводят к тому, что компьютер реализует способ. Данный способ включает в себя выявление в информации об объекте, свидетельствующей об объекте, у которого произошло событие, исхода произошедшего у объекта события и определение факта наступления выявленного исхода в течение временного интервала исходов. Данный способ включает в себя также связывание выявленного исхода с воздействием на объект по результатам определения временного интервала исходов и представление данных, свидетельствующих о данной связи.

В другом варианте способ включает в себя извлечение информации о пациентах из ретроспективной базы данных записей пациентов, содержащей информацию о пациентах по совокупности пациентов, обработку информации о пациентах для выявления зависящих от времени взаимосвязей между происходившими у пациентов событиями, исходами конкретных происходивших у пациентов событий и примененной по конкретным событиям лечебной процедурой, которая, вероятно, повлияла на исходы происходивших у пациентов событий. Данный способ также включает в себя по каждой совокупности пациентов хранение в кодированной базе данных записей пациентов выходной информации, свидетельствующей о выявленной взаимосвязи между происходившим у пациента событием, исходом конкретного происходившего у пациента события и примененной по конкретному событию лечебной процедуры, которая, вероятно, повлияла на исход происходившего у пациента события.

В другом варианте устройство содержит идентификатор зависящих от времени взаимосвязей для обработки информации о пациентах из базы данных записей пациентов, в которой хранится информация о пациентах, включая данные о событиях пациентов, данные о примененных воздействиях и данные об исходах пациентов по совокупности пациентов, с целью выявления происходивших у пациентов событий, наступивших у пациентов исходов в течение временного интервала исходов, определяемого как функция лечения по данному событию, и примененного к пациентам лечения. Устройство также содержит кодированную базу данных записей объектов для хранения по каждому из совокупности пациентов выявленного события, выявленного исхода и примененного лечения.

В другом варианте машиночитаемый носитель информации содержит структуру данных, которая по совокупности объектов включает в себя данные о событии, свидетельствующие о произошедшем у объекта событии, данные об исходе, свидетельствующие о наступившем у объекта исходе в течение интервала исходов, определяемого как функция воздействия по данному событию, и данные о воздействии, свидетельствующие о примененном к объекту воздействии. Наступившие у объектов исходы отбираются из множества исходов, описывающего исходы события, а примененные к объектам воздействия отбираются из множества воздействий.

После прочтения и понимания изложенного ниже детального описания специалистам в данной области станут понятны и другие варианты настоящего изобретения.

Настоящее изобретение может быть реализовано в различных компонентах и комбинациях компонентов, а также в различных шагах и комбинациях шагов. Чертежи приведены исключительно с целью иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не должны рассматриваться как ограничивающие настоящее изобретение.

На ФИГ. 1 изображена система поддержки принятия решений.

На ФИГ. 2 изображены связи между событиями, исходами и воздействиями.

На ФИГ. 3А, 3В и 3С изображены временные взаимосвязи.

На ФИГ. 4 изображен идентификатор зависящих от времени взаимосвязей.

На ФИГ. 5 изображен способ.

На ФИГ. 6 изображен способ.

На ФИГ. 7 изображен способ.

Как показано на ФИГ. 1, система 100 поддержки принятия решений содержит базу 102 данных записей объектов, идентификатор 104 зависящих от времени взаимосвязей, кодированную базу 106 данных записей объектов, процессор 108 системы поддержки принятия решений и пользовательский интерфейс 110. Как показано, различные компоненты системы 100 расположены удаленно друг от друга и взаимодействуют через соответствующую сеть или сети 112, такие как Интернет, интранет или иной интерфейс. Следует также понимать, что один или более компонентов могут располагаться в одном месте, например входить в состав одного и того же компьютера или находиться в одной и той же сети.

База 102 данных записей объектов, которая обычно хранится на соответствующем машиночитаемом носителе информации, содержит ретроспективную информацию 1141-N об объектах по каждому из множества объектов, таких как пациенты-люди, неодушевленные объекты, системы или сети (либо их части) и т.п. Информация 114 об объектах может храниться в соответствующем источнике или источниках, либо может быть получена из соответствующего источника или источников, при этом форматы и структуры данных, в которых поддерживаются записи объектов, обычно относятся к конкретной системе. В медицинском применении, например, информация 114 об объектах может включать в себя клинические данные, хранящиеся в госпитальной информационной системе (HIS), клинической информационной системе (CIS), радиологической информационной системе (RIS), системе хранения и передачи изображений (PACS), результаты лабораторных исследований или испытаний, записи врачей или среднего медицинского персонала, эпикризы, данные изображений, данные с систем контроля за состоянием больных и т.п.

Как показано, информация 114 об объектах включает в себя демографические данные 116 объектов, данные 118 о событиях объектов, данные 120 о воздействиях на объекты, данные 122 об исходах объектов, данные 124 о временных взаимосвязях и данные 126 измерений.

Демографические данные 116 объектов включают в себя демографическую информацию об объекте. Опять-таки в медицинском применении, демографические данные 116 могут включать в себя такую информацию, как возраст пациента, его пол, история болезни или стадия заболевания, поведенческую информацию или информацию о факторах риска и т.п.

Данные 118 о событиях объектов включают в себя данные, свидетельствующие об одном или более нежелательных или иных эпизодах, произошедших у объекта. В медицинском применении, например, эпизоды могут включать в себя одно или более событий, требующих лечения или иного воздействия со стороны клинического врача.

Данные 120 о воздействиях на объекты описывают воздействие (воздействия) или лечебную процедуру (процедуры), примененные к объекту.

Данные 122 об исходах объектов описывают состояние объекта в течение одного или более периодов времени из истории объекта.

Данные 124 о временных взаимосвязях описывают временную взаимосвязь (взаимосвязи) между одним или более воздействиями 120 и исходами 122. Хотя для ясности это проиллюстрировано отдельно, данные 124 о временных взаимосвязях могут быть включены в или выведены из данных 118 о событиях, данных 120 о воздействиях и данных 122 об исходах, например, когда одни или более из данных 118, 120, 122 включают в себя временную информацию.

Данные 126 измерений включают в себя информацию исходя из результатов качественных или количественных измерений объекта. Опять-таки в медицинском применении, например, измерение может включать в себя измерение кровяного давления, впечатление клинического врача о состоянии пациента и т.п.

Как будет понятно ниже, база 102 данных записей объектов во многих случаях содержит значительное количество ретроспективных данных по отдельным случаям в отношении событий, исходов и воздействий, которые были получены в ходе стандартной или иной клинической практики по ряду объектов. Однако некоторые или все события, воздействия и исходы по заданному объекту могут практически не иметь к нему отношения. Поэтому заданное воздействие не обязательно может помочь в достижении конкретного исхода. Иными словами, наступивший у объекта конкретный исход может не иметь или почти не иметь отношения к произошедшему у пациента событию или примененному лечению.

Несмотря на то что может оказаться целесообразным узнать о событиях, воздействиях и исходах, имевших место у различных объектов, клинического врача, работника младшего или среднего звена или иного принимающего решение лица, взаимосвязь между ними, если она существует, также является важным компонентом процесса оценки или принятия решения. Например, простое представление информации о (потенциально) не имеющих друг к другу отношения или несвязанных исходах, событиях и воздействиях может во многих случаях перегрузить клинического или иного пользователя в значительной степени побочными данными. Следовательно, в области медицины предикативный вопрос может быть сформулирован следующим образом: могут ли существовать достаточные основания ожидать наличия клинической связи или взаимосвязи между произошедшим у пациента событием, примененным к пациенту воздействием и наступившим у пациента исходом?

Таким образом, может также оказаться целесообразным выявлять и/или представлять информацию не только об аналогичных объектах и их воздействиях и исходах, но и о том, помогли ли воздействия после события достичь желательного исхода или могли ли они иным образом быть связаны с желательным исходом. При представлении перечисленной информации принимающему решение лицу, например, применительно к системе поддержки принятия решений принимающее решение лицо сможет использовать данные о взаимосвязях для оценки возможных способов действий в связи с предполагаемым лечением интересующего объекта.

Как показано на ФИГ. 1, в идентификаторе 104 зависящих от времени взаимосвязей 104 используется зависящая от времени информация 190, основанная на известных клинических или иных взаимосвязях либо проистекающая из них, для выполнения априорной обработки информации 114 об объектах с целью выявления значимых связей в данных информации 114 об объектах. Иными словами, идентификатор 104 зависящих от времени взаимосвязей выявляет связи в информации 114 об объектах, такие как взаимосвязи между событиями, исходами и воздействиями в отношении зависящей от времени информации 190. Отметим, что информация 190 может собираться и храниться на машиночитаемом носителе информации базы 102 данных локально в составе идентификатора 104 зависящих от времени взаимосвязей или иным способом.

Как будет описано ниже более подробно, в идентификаторе 104 зависящих от времени взаимосвязей полученная из временных взаимосвязей информация используется для формирования информации, свидетельствующей о клинических, медицинских или иных связях между происходящими у различных объектов событиями, соответствующими исходами и воздействиями, которые вполне могут повлиять на эти исходы или иметь к ним иное отношение. Данные 1501-z по связям объектов, свидетельствующие о выявленных по различным объектам связях, представляются в кодированную базу 106 данных записей объектов для дальнейшей обработки и/или представления.

Кодированная база 106 данных записей объектов, которая, как правило, хранится на соответствующем машиночитаемом носителе информации, получает данные по связям от идентификатора 104 зависящих от времени взаимосвязей. Данные по связям содержат информацию, свидетельствующую о взаимосвязях событие-исход-воздействие по совокупности объектов. Как показано на ФИГ. 1, например, кодированная база 106 данных записей объектов содержит данные 1501-z по связям между множеством объектов, описывающие связь между событиями 152, исходами 154 и воздействиями 156 по различным объектам в базе 102 данных записей объектов. Кроме того, как показано, данные 150 по связям объектов содержат прочие данные 160, такие как некоторые или все демографические данные 116 объекта, данные 124 временных измерений и данные 126 измерений. Отметим, что данные по связям могут быть также присоединены к данным 114 по объекту и храниться в базе 102 данных записей объектов.

Средство 130 прогнозирования событий используется опционально для анализа или поиска данных 150 по связям объектов по различным объектам с целью выявления общих комбинаций данных, предшествующих событию и/или следующих за ним. Результаты этого анализа, который может выполняться с использованием методов нахождения данных, таких как анализ главных компонентов (РСА), искусственных нейронных сетей, знаний и опыта в предметной области и т.п., используются для формирования предсказателей 158 будущих событий и/или эффективности возможных воздействий. Средство 130 прогнозирования событий определяет в кодированной базе 106 данных записей объектов предсказатели 158 по тем объектам, которые имеют идентичные или подобные взаимосвязи событие-воздействие-исход. Как будет понятно ниже, предсказатели 158 при этом могут быть связаны с теми воздействиями, которые предполагается применить для получения благоприятного (или, наоборот, неблагоприятного) исхода.

В одном варианте осуществления средство 130 прогнозирования событий функционирует априорно с использованием связей, формируемых идентификатором 104 взаимосвязей. В другом варианте осуществления, устройство прогнозирования событий функционирует совместно с запросом на поддержку принятия решения.

Система 108 поддержки принятия решений анализирует данные, полученные от кодированной базы 106 данных записей пациентов, и представляет значимую информацию клиническому врачу или иному пользователю через соответствующий пользовательский интерфейс 110, такой как компьютер или автоматизированное рабочее место, карманный персональный компьютер и т.п.

Пример зависящей от времени информации 190 и, в частности, содержащихся в ней зависящих от времени взаимосвязей между событиями, исходами и воздействиями описан ниже со ссылкой на ФИГ. 2.

Как показано, множество 200 событий содержит одно или более событий 2021-Q.

Множества 2041-Q воздействий описывают множество воздействий или лечебных процедур 2061-M, которые используются в ответ на соответствующие события 2021-Q множества 200 событий. Количество и характер воздействий 2061-M в заданном множестве 204 воздействий обычно определяются событием и, как правило, устанавливаются априорно на основе таких факторов, как практика и опыт в предметной области, экспертные знания и пр. С каждым воздействием 206 связано время действия 208, которое описывает время, необходимое для того, чтобы воздействие 206 возымело клиническое или иное действие на объект. Кроме того, величины времени действия 2081-M, как правило, являются характерными для соответствующих им воздействий 2061-M и определяются априорно на основе практики и опыта в предметной области, фармакологических или иных данных, экспертных знаний и пр.

Критические периоды (CIP) 2091-Q воздействия описывают временные интервалы, следующие за событиями 2021-Q, в которых воздействие 206 должно предотвратить нежелательный исход объекта. Опять-таки в медицинском применении, например, CIP 209 описывает период времени, в течение которого воздействие 206 должно применяться для предотвращения травмы или смерти пациента.

Множества 2101-Q исходов описывают множество исходов 2121-P или состояний объектов в один или более моментов времени, следующих за событием 202. Количество и характер исходов 2121-Р во множествах 210 исходов обычно определяются событием и, как правило, устанавливаются априорно на основе знаний в предметной области.

В одном примере множество исходов может содержать, по меньшей мере, первый исход, который описывает улучшение состояния объекта, второй исход, который описывает сохранение существующего положения, и третье состояние, которое описывает ухудшение состояния объекта. Исходы можно также классифицировать как желательные исходы и нежелательные исходы, при этом данная классификация и в этом случае определяется конкретным событием и/или предметной областью. В вышеизложенном, например, первый исход можно классифицировать как желательный исход, в то время как второй и третий исходы можно классифицировать как нежелательные.

Вышеизложенные взаимосвязи проиллюстрированы ниже на примере, в котором событие 202 включает в себя эпизод пациента-человека с острой гипотензией. Элементы множества 204 воздействий могут содержать воздействия 206, такие как применение вводимых внутривенно жидкостей, инотропных препаратов, бета-адреномиметиков, цАМФ-зависимых ингибиторов фосфодиэстеразы и альфа-адреномиметиков. Время действия вводимых внутривенно жидкостей может составлять тридцать (30) минут, время действия инотропных препаратов может составлять десять (10) минут и т.п. CIP 209 для острой гипотензии может составлять пятнадцать (15) минут, в противном случае у пациента может наступить необратимое нарушение или даже смерть. Элементы множества 210 исходов могут содержать исходы 212, такие как возврат кровяного давления пациента к исходному уровню, отсутствие значительных изменений в кровяном давлении либо постоянное падение кровяного давления. Отметим, что вышеприведенные воздействия, величины времени действия и интервалы времени представлены исключительно с целью пояснения и не обязательно являются клинически точными.

Примеры временных связей, которые могут учитываться идентификатором 104 зависящих от времени взаимосвязей, описаны ниже со ссылкой на ФИГ. 3А, 3В и 3С. На ФИГ. 3А показан CIP 209, следующий за наступлением события 202. Опять-таки в примере эпизода острой гипотензии CIP 209 может составлять пятнадцать (15) минут.

На ФИГ. 3В и 3С временной интервал 302 исходов описывает интервал времени, следующий за наступлением события 202 или воздействием 320, в течение которого реакцию объекта можно надлежащим образом оценить. Другими словами, интервал 302 исходов можно рассматривать как интервал или отрезок времени, наступивший в течение которого заданный исход можно считать с некоторой вероятностью произошедшим вследствие примененного воздействия, а не внешних или случайных факторов, либо имеющим к этому воздействию иное (клиническое) отношение.

Первый пример определения интервала 302 исходов описывается ниже по ФИГ. 3В. В первом примере общий интервал 302 исходов устанавливается как функция различных воздействий 206 во множестве 204 воздействий. Интервал 302 исходов измеряется с момента наступления события 202 и не зависит от момента времени, в который было фактически применено конкретное воздействие 206.

Интервал 302 исходов является функцией CIP 209, а также минимума 304 и максимума 306 интервалов времени действия 208 воздействий 206 во множестве 204 воздействий. Начало 308 интервала 302 исходов ограничено минимумом 304 величин (т.е. самой короткой величиной) времени действия 208 воздействий 206 во множестве 204 воздействий. Конец 310 интервала 302 исходов ограничен суммой максимума 306 величин (т.е. самой длинной величиной) времени действия 208 воздействий 206 во множестве 204 воздействий и CIP 209. Длительность интервала 302 исходов может быть выражена следующим образом:

Уравнение 1

OI = max(TE 1,2…M) - min(TE 1,2…M) + CIP,

где OI - длительность интервала исходов, а TE 1,2…M представляет собой величины времени действия 2081-М воздействий 206 во множестве 204 воздействий.

Опять-таки в примере острой гипотензии минимальное время клинического эффекта 208 воздействий во множестве 204 воздействий может составлять десять (10) минут, максимальное время клинического эффекта 208 воздействий 206 может составлять тридцать (30) минут, а CIP 209 может составлять пятнадцать (15) минут. Таким образом, интервал 302 исходов ограничен отрезком времени, начинающимся через десять (10) минут после наступления события 202 и заканчивающимся через сорок пять (45) минут после наступления события 202, и имеет длительность тридцать пять (35) минут.

Во втором примерном определении интервала исходов интервалы 302 исходов устанавливаются для различных воздействий 206 во множестве 204 воздействий. При этом также предполагается, что применительно к данному примеру момент (моменты) времени, в который применялось соответствующее воздействие (воздействия) 206, может быть определен из базы 102 данных записей пациентов или, иным образом, являться известным. В настоящем примере интервал 302 исходов измеряется с момента времени, в который было применено конкретное воздействие 206.

Ниже описан второй пример для воздействия 206n множества 204 воздействий со ссылкой на ФИГ. 3С. Как показано, интервал 302 исходов является функцией минимального 312 и максимального 314 времени действия 208 конкретного воздействия 206n. Начало 308 интервала 302 исходов ограничено минимальным временем действия 312 воздействия 206n. Конец 310 интервала 302 исходов ограничен максимальным временем действия 314 воздействия 206n. Длительность интервала 302 исходов может быть выражена следующим образом:

Уравнение 2

OI=TE, Max-TE, Min,

где OI представляет собой длительность интервала исходов, TE, Max представляет собой максимальное время действия 314 воздействия 206n, а TE, Min представляет собой минимальное время действия 312 воздействия 206n. Отметим, что при использовании интервала 302 исходов, определенного в соответствии с данным примером, воздействия, примененные в момент времени после CIP 209, как правило, выявляются и игнорируются, в особенности при неблагоприятном исходе у объекта.

Опять-таки в примере острой гипотензии при применении вводимых внутривенно жидкостей ожидаемое минимальное время действия 312 может составлять двадцать (20) минут, а ожидаемое максимальное время действия 314 может составлять сорок (40) минут. Таким образом, интервал 302 исходов ограничен отрезком времени, начинающимся через двадцать (20) минут после воздействия 320 и заканчивающимся через сорок (40) минут после воздействия 320, и имеет длительность двадцать (20) минут.

Специалистам в данной области техники следует понимать, что возможны и другие варианты описанного выше определения интервала 302 исходов. Во втором случае, например, интервал 302 исходов может измеряться с момента наступления события 202 путем оценки времени до применения 322 воздействия 206n. В качестве другого примера интервалы 302 исхода могут определяться для одного или более подмножеств воздействий 206 во множестве 204 воздействий.

Идентификатор 104 зависящих от времени взаимосвязей описан ниже со ссылкой на ФИГ. 4. Как показано, идентификатор 104 взаимосвязей содержит селектор 402 записей объектов, фильтр 404 событий, определитель 408 интервала исходов, временной фильтр 405 исходов, фильтр 407 воздействий и ассоциатор 406 событие-воздействие-исход. Как описано выше, данные 190 о событиях в предметной области описывают одно или более событий 202, соответствующие им множества воздействий 204, CIP 209 и множества 210 исходов.

Селектор 402 записей объектов отбирает информацию по объектам 114 из базы 102 данных записей объектов с целью проведения анализа.

Фильтр 404 событий использует информацию 190 в предметной области в качестве ресурса. На основании информации 190 в предметной области фильтр 404 событий фильтрует или, иным образом, обрабатывает данные 118 о событиях по различным объектам для определения факта наступления интересующего события 202 у заданного объекта. Одним из примеров интересующего события 202 является острая гипотензия. На основе информации 190 в предметной области острая гипотензия определяется, например, как падение кровяного давления, по меньшей мере, на 20% относительно последнего исходного уровня в течение менее 15 минут. Такое определение формируется в информации 190 в предметной области посредством широкого признания смысла данного понятия в медицинском сообществе, в ходе предметных исследований либо иным путем, а также при сочетании любых из перечисленных факторов. На основе данного определения острой гипотензии в информации 190 в предметной области фильтр 404 событий обрабатывает данные 118 о событиях с целью определения факта наступления у заданного объекта события 202, соответствующего определению острой гипотензии в информации 190 предметной области.

Определитель 408 интервала исходов использует множество 204 воздействий, время действия 208 и/или информацию о CIP 209 для определения интервала 302 исходов, например, как описано выше со ссылкой на ФИГ. 3. В соответствии с текущим примером острой гипотензии информация 190 в предметной области также включает в себя информацию о соответствующем воздействии (воздействиях), времени действия 208 и CIP 209. Как объяснялось выше, элементы множества 204 воздействий в информации 190 предметной области могут содержать воздействия 206, такие как применение вводимых внутривенно жидкостей, инотропных препаратов, бета-адреномиметиков, цАМФ-зависимых ингибиторов фосфодиэстеразы и альфа-адреномиметиков. Время действия вводимых внутривенно жидкостей может составлять тридцать (30) минут, время действия инотропных препаратов может составлять десять (10) минут и т.п. CIP 209 для острой гипотензии может составлять пятнадцать (15) минут, в противном случае у пациента может наступить необратимое нарушение или даже смерть. И в этом случае такая информация формируется в информации 190 в предметной области через медицинское сообщество, в ходе предметных исследований либо иным путем, а также при сочетании любых из перечисленных факторов. В соответствии с этим при использовании информации 190 в предметной области (и, в частности, информации о воздействии, времени действия и CIP, относящейся к острой гипотензии) в качестве опорной определитель 408 интервала исходов может определять характерный для острой гипотензии интервал 302 исходов с помощью временных взаимосвязей и методов, обсуждаемых выше применительно к ФИГ. 3. Например, как объяснялось применительно к ФИГ. 3В, интервал 302 исходов ограничен отрезком времени, начинающимся через 10 минут после наступления события и заканчивающимся через 45 минут после наступления события, если минимальное время клинического действия 208 составляет 10 минут, максимальное время клинического действия 208 составляет 30 минут, а CIP составляет 15 минут.

Поскольку соответствующий интервал 302 исходов определен, временной фильтр 405 исходов фильтрует или обрабатывает данные 122 об исходах по различным объектам с целью определения факта наступления у заданного объекта исхода 212 из множества 210 исходов в течение интервала 302 исходов (например, начинающегося через 10 минут после наступления события и заканчивающегося через 45 минут после наступления события). Фильтрация может быть осуществлена, например, путем поиска в информации 114 заданного объекта для выявления исходов 212, являющихся элементами множества 210 исходов и наступивших в течение интервала 302 исходов. То есть в текущем примере временной фильтр 405 исходов обрабатывает данные 122 об исходах для выявления исходов 212 из интервала времени, начинающегося через 10 минут после события и заканчивающегося через 45 минут после события.

Фильтр 407 воздействий фильтрует или иным образом обрабатывает данные 120 о воздействии по различным объектам для определения факта применения к заданному объекту воздействия 206 (например, применения вводимых внутривенно жидкостей, инотропных препаратов, бета-адреномиметиков, цАМФ-зависимых ингибиторов фосфодиэстеразы и альфа-адреномиметиков) из множества 204 воздействий. Отметим, что воздействия, примененные за пределами CIP 209, могут быть проигнорированы.

Ассоциатор 406 событие-воздействие-исход связывает произошедшие у различных объектов события с соответствующими исходами и воздействиями. В частности, применительно к приведенному примеру ассоциатор 406 формирует данные 150 по связям объектов для заданного объекта, если у данного объекта наступило интересующее событие 202, у данного объекта наступил исход 212 из множества 210 исходов в течение интервала 302 исходов и к данному объекту было применено воздействие 206 из множества 204 воздействий.

Отметим, что хотя и было показано, что различные фильтры 404, 405, 407 функционируют параллельно, один или более фильтров в иных случаях могут функционировать последовательно в заданном порядке. Например, фильтр 404 событий может выявлять те объекты, записи по которым содержат интересующее событие, временной фильтр 405 исходов может осуществлять поиск в информации 114 выявленных объектов для выявления тех объектов, у которых в течение интервала 302 исходов наступили значимые исходы и т.п.

Ниже со ссылкой на ФИГ. 5 будет описано функционирование.

На этапе 502 для интересующего события формируется множество исходов. Множество исходов может запоминаться, например, в подходящей памяти или на другом машиночитаемом носителе хранения.

На этапе 504 формируется множество воздействий заданного события, которое может запоминаться на носителе хранения.

На этапе 506 формируется интервал или интервалы исходов для желаемых событий и/или воздействий, например, как описано выше применительно к ФИГ. 3. Информация об исходах воздействий может аналогичным образом запоминаться на носителе хранения.

На этапе 508 осуществляется получение некоторой или всей информации 114 для заданного объекта из базы 102 данных записей объектов.

На этапе 510 информация обрабатывается с целью определения факта наступления у объекта интересующего события. Если информация об объекте содержит несколько отдельных фактов наступления одного и того же события (например, если у пациента происходит более одного эпизода острой гипотензии), обработка может быть выполнена для самого последнего из событий.

На этапе 512 информация обрабатывается с целью определения факта наступления у объекта исхода из множества исходов в течение интервала исходов. Если такой исход не наступил, обработка возвращается на этап 508, на котором по желанию осуществляется получение информации 114 по другому объекту. Если такой исход наступил, обработка переходит к этапу 514.

На этапе 514 информация обрабатывается с целью определения факта применения к объекту воздействия из множества воздействий. Отметим, что при применении нескольких воздействий данное воздействие (воздействия) может рассматриваться как единственное воздействие.

На этапе 516 формируются данные о связях объекта, свидетельствующие о связи между событием, исходом и воздействием.

Отметим, что если интервал 302 исходов включает в себя более одного определения значимого исхода, выбор исхода для включения в связь зависит от целей анализа. Например, если цель состоит в объяснении влияния нескольких примененных воздействий, то можно включить определение последнего по времени исхода в пределах интервала исходов. Если, с другой стороны, цель состоит в выявлении воздействий, имеющих наименьшее время отклика, то можно включить определение первого по времени исхода.

На этапе 518 данные о связях объекта представляются для запоминания в кодированной базе 106 данных записей объектов.

На этапе 520 обработка по желанию повторяется для каталогизации других фактов наступления события, которые могли произойти у данного объекта и/или других объектов, у которых наступило данное событие.

На этапе 522 обработка по желанию повторяется применительно к другим событиям.

На этапе 524 средство 130 прогнозирования событий определяет общие комбинации данных по тем объектам, которые имеют идентичные или подобные взаимосвязи событие-воздействие-исход для формирования соответствующих предсказателей 158.

Следует понимать, что вышеописанные этапы могут выполняться в различном порядке и что предусматриваются различные варианты. Например, одно или более из множеств исходов, множеств воздействий и этапов 502, 504, 506 формирования интервала исходов может осуществляться в различном порядке или параллельно для множества различных событий. Подобным образом, этапы 502, 504, 506 могут выполняться на более поздней стадии процесса, например после этапа 514 определения примененного воздействия. Другой пример: порядок определения исхода 512 объекта и примененного воздействия 514 может быть обратным.

Еще один пример: получение записей по объектам и фильтрация могут осуществляться не по конкретным объектам или событиям. Например, для выявления каждого из множества событий фильтры событий могут использоваться параллельно; после прочтения и понимания настоящего описания специалистам в данной области станут понятны и другие варианты. Кроме того, средство 130 прогнозирования может быть исключено.

Кодированная база 106 данных записей объектов может использоваться различными способами.

Первый пример использования кодированной базы 106 данных записей применительно к управляемой событиями системе поддержки принятия решений описан ниже со ссылкой на ФИГ. 6.

У интересующего объекта на этапе 602 наступает событие. В настоящем примере текущий пациент может испытывать острую гипотензию.

На этапе 604 поступает запрос на поддержку принятия решения. Например, пользователь может запросить поддержку принятия решения применительно к конкретному объекту и/или событию через пользовательский интерфейс 110. Кроме того, в настоящем примере врач может запросить поддержку принятия решения в качестве содействия в выборе подходящего лечения для применения его к текущему пациенту. Отметим, что запрос на поддержку принятия решения не обязательно должен быть четко сформулированным. Например, система может функционировать незаметно или в фоновом режиме, при этом ее функционирование запускается с течением времени, а врач или иной пользователь получает соответствующее уведомление.

На этапе 606 осуществляется поиск в кодированной базе 106 данных записей объектов с целью выявления объектов, у которых произошло данное событие. Поиск может осуществляться, например, с помощью процессора 108 системы поддержки принятия решений. В настоящем примере поиск в кодированной базе 106 данных записей объектов может осуществляться для выявления пациентов, испытавших острую гипотензию.

На этапе 608 выполняется сопоставление случаев или этап фильтрации для выявления тех из выявленных объектов, характеристики которых коррелируют с характеристиками интересующего объекта. В одном из вариантов осуществления сопоставление случаев осуществляется с помощью процессора 108 системы поддержки принятия решений на основании хранящихся демографических данных 116 по выявленным объектам и демографических данных по интересующему объекту. В настоящем примере сопоставление случаев может применяться для выявления тех из выявленных пациентов, характеристики которых коррелируют с текущим пациентом.

На этапе 610 данные по совпадающим случаям представляются через пользовательский интерфейс 110. В настоящем примере данные могут выдаваться врачу.

Пользователь использует эти данные на этапе 612. В настоящем примере врач может использовать данные в качестве содействия в выборе подходящего воздействия.

Кроме того, следует понимать, что вышеописанные этапы могут выполняться в различном порядке и что предусматриваются различные варианты.

Второй пример применения кодированной базы 106 данных записей объектов применительно к предиктивной системе описан ниже со ссылкой на ФИГ. 7.

На этапе 702 данные в базе 102 данных записей объектов оцениваются для выявления общих комбинаций данных по тем объектам, которые имеют идентичные или подобные взаимосвязи событие-воздействие-исход.

На этапе 704 общие комбинации данных используются для формирования предсказателей событий. В частности, предсказатели формируются для различных взаимосвязей событие-воздействие-исход. В примере случая острой гипотензии, в котором воздействие включало в себя применение вводимых внутривенно жидкостей, а исход включал в себя возврат к исходному уровню, предсказатели могут содержать наступление изменения температуры на 0,5 градусов Цельсия (С) в течение периода двух (2) часов, увеличения частоты сердечных сокращений на десять процентов (10%) в течение периода четырех (4) часов и увеличения частоты дыхательных движений на десять процентов (10%) в течение периода трех (3) часов (и в этом случае предполагается, что воздействия и предсказатели являются всего лишь представленными в качестве примеров для иллюстрации). Таким образом, наличие предсказателей в интересующем объекте может использоваться для указания на возможность наступления острой гипотензии у объекта. Кроме того, как и отмечалось выше, различные предсказатели могут быть связаны с воздействиями, которые могут привести к благоприятному (или, наоборот, неблагоприятному) исходу.

На этапе 706 выявляется корреляция между комбинацией данных по интересующему объекту и сформированному предсказателю, например, с помощью процессора 108 системы поддержки принятия решений. Применительно к настоящему примеру, предполагается, что данные о пациенте коррелируют с предсказателями, установленными на этапе 704.

На этапе 708 пользователь уведомляется о возможности будущего события у данного объекта, например, через пользовательский интерфейс 110. В настоящем примере пользователь уведомляется о возможности острой гипотензии у данного пациента.

На этапе 710 выдается одно или более возможных воздействий. Это может быть осуществлено, например, главным образом в соответствии с описанием этапов 608-612 на ФИГ. 6. Опять-таки в настоящем примере настоящее изобретение может включать в себя применение вводимых внутривенно жидкостей. Следует понимать, что такой подход, как ожидается, может дать информацию о лечебных процедурах, ведущих к благоприятному исходу у совокупности пациентов, аналогичных интересующему объекту.

Отметим, что хотя вышеописанные методы приведены применительно к примеру события, включающего в себя острую гипотензию, они применимы и к другим острым и хроническим состояниям. Они также применимы к сферам деятельности, отличным от медицины.

Специалистам в данной области техники следует понимать, что различные компоненты и методы, описанные выше, могут быть реализованы посредством машиночитаемых команд, хранящихся на соответствующем машиночитаемом носителе хранения. При выполнении этих команд компьютером они предписывают компьютеру осуществлять описанные методы.

Данное изобретение описано со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. После прочтения и понимания предыдущего детального описания некоторым могут прийти на ум модификации и изменения. Предполагается, что данное изобретение подразумевает включение всех подобных модификаций и изменений в той мере, в какой они подпадают под прилагаемые пункты формулы изобретения или их эквиваленты.

1. Устройство для выявления взаимосвязи в данных (114) об объекте, которые включают в себя данные (118) о событии, указывающие о произошедшем у объекта событии, данные (122) об исходе объекта, указывающие о наступившем у объекта исходе, и данные (120) о воздействии, указывающие о примененном к объекту воздействии, при этом устройство содержит:
базу (102) данных записей пациентов, которая включает в себя ретроспективные демографические данные (116) пациента, включающие в себя данные (118) о событиях, данные (120) о воздействиях, данные (122) об исходах объекта и данные (124) о временных взаимосвязях по множеству пациентов;
фильтр (405), осуществляющий временную фильтрацию данных об исходе объекта для выявления исходов (212), которые являются элементами множества (210) исходов и которые наступили в течение временного интервала (302) исходов, который ограничен в начале (308) минимумом величин времени действия (208) воздействий (206) во множестве (204) воздействий, которое включает в себя множество воздействий, и ограничен в конце (310) суммой критического периода (209) воздействия и максимумом (306) величин времени действия воздействий во множестве воздействий;
ассоциатор (406), который выявляет связь между событием, исходом и воздействием как функцию данных о событии, прошедших временную фильтрацию данных об исходе и данных о воздействии и который формирует выходные данные 150 по связям, указывающие
взаимосвязь между событиями, исходами и воздействиями (516);
кодированную базу 106 данных записей объектов, которая хранит данные по связям;
процессор 108 системы поддержки принятия решений, который осуществляет поиск в кодированной базе 106 данных объектов для выявления (606) объектов, у которых произошло событие, сопоставляет (608) выявленные объекты, характеристики которых коррелируют с характеристиками интересующего объекта, и представляет (610) данные сопоставленных выявленных объектов врачу для содействия (612) в выборе подходящего воздействия.

2. Устройство по п.1, в котором объектом является пациент-человек, воздействием является медицинское лечение, а ассоциатор выявляет зависящую по времени клиническую связь.

3. Устройство по п.1, в котором фильтр осуществляет фильтрацию данных об исходах объектов в соответствии с интервалом времени (308, 310), который измеряется с момента воздействия.

4. Устройство по п.1, содержащее селектор (402) записей объектов, который отбирает данные (114) об объектах по множеству объектов, и фильтр (404) событий, который фильтрует данные (118) о
событиях, содержащие событие.

5. Устройство по п.1, содержащее средство (130) для выявления
предсказателей события.

6. Способ выявления взаимосвязи в данных об объекте, содержащий этапы, на которых:
извлекают информацию (114) о пациенте из ретроспективной базы (102) данных записей пациентов, содержащей информацию о пациентах
по множеству пациентов;
выполняют обработку информации о пациентах для выявления зависящих от времени клинических взаимосвязей между происходившими у пациентов событиями, наступившими у пациентов специфическими для события исходами и примененными специфическими для события лечебными процедурами, которые, вероятно, способствовали наступившим исходам;
по каждому из множества пациентов сохраняют выходную информацию (150), указывающую выявленную взаимосвязь между произошедшим у пациента событием, наступившим у пациента специфическим для события исходом и примененной специфической для события лечебной процедурой, которая, вероятно, способствовала наступившему исходу, в кодированной базе (106) данных записей пациентов;
выполняют сопоставление случаев интересующего пациента и пациента в кодированной базе данных записей;
представляют информацию, указывающую пациента в кодированной базе данных записей.

7. Способ по п. 6, включающий в себя этап оценки кодированной базы данных записей с целью выявления предсказателя событий.

8. Способ по п.7, содержащий этапы, на которых:
выявляют корреляцию между интересующим пациентом и выявленным предсказателем;
в ответ на выявленную корреляцию представляют возможное лечение для применения к пациенту.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к средствам отображения окружающей среды. Техническим результатом является повышение точности отображения искусственных объектов на изображении окружающей среды в реальном времени за счет анализа динамических изменений окружающей среды.

(57) Изобретение относится к области систем управления медицинскими данными. Техническим результатом является обеспечение управления медицинскими данными с помощью различных обрабатывающих устройств без необходимости предварительной установки дополнительных программ, клиентов, драйверов устройств или других программных компонентов на отдельных обрабатывающих устройствах.

Группа изобретений относится к медицине. При осуществлении вариантов способа имплантируют имплантируемое желудочное ограничивающее устройство в тело пациента.

Группа изобретений относится к медицинской технике. Беспроводная система кардиального контроля содержит ЭКГ-монитор и трубку сотового телефона.

Изобретение относится к системе и способу минимизации поглощения бурового раствора в пределах подземных пластов-коллекторов. Техническим результатом является снижение потерь материалов и повышение эффективности эксплуатации скважин.

Изобретение относится к области медицины. Система кардиального контроля содержит работающий от аккумулятора монитор ЭКГ, носимый пациентом и имеющий процессор сигнала ЭКГ пациента, устройство обнаружения аритмии и беспроводной приемопередатчик для посылки сообщений о состоянии и получения информации о конфигурации устройства обнаружения аритмии.

Изобретение относится к средствам построения вида карты, содержащей множество визуальных элементов карты. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей за счет обеспечения формирования управляемой данными инфраструктуры компоновки, которая зависит от входных данных.

Изобретение относится к медицине. При осуществлении способа измеряют и фиксируют текущие значения каждого из показателей клинических данных, характеризующих текущее состояние сердечно-сосудистой системы.

Изобретение относится к средствам диагностики нейродегенеративных заболеваний. Установка содержит модуль получения изображений, получающий визуальные данные о состоянии головного мозга пациента, и анализатор изображений, выполненный с возможностью определения на основании визуальных данных с использованием вероятностной маски для определения исследуемых областей на изображении, заданном визуальными данными, количественного показателя, указывающего на степень развития нейродегенеративной болезни мозга пациента.

Изобретение относится к системам компьютерной диагностики заболеваний. Техническим результатом является создание базисной системы вводных оценок подобия для адаптации истинного значения подобия к различным пользователям с другим опытом и/или другим мнением.

Изобретение относится к медицинским диагностическим системам. Технический результат - повышение эффективности работы медицинского пункта. Система сбора информации о пациенте в ходе предварительного обследования содержит электронный интерфейс пользователя, включающий в себя дисплей и, по меньшей мере, одно пользовательское устройство ввода, и электронный процессор, сконфигурированный для представления начального набора вопросов пациенту посредством электронного интерфейса пользователя, приема ответов на начальный набор вопросов от пациента посредством электронного интерфейса пользователя, составления или выбора последующих вопросов на основе принятых ответов, представления составленных или выбранных последующих вопросов пациенту посредством электронного интерфейса пользователя и приема ответов на составленные или выбранные последующие вопросы от пациента посредством электронного интерфейса пользователя. Физиологический датчик может быть сконфигурирован для автономного измерения физиологического параметра пациента, когда пациент взаимодействует с электронным интерфейсом пользователя. 10 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области биотехнологии, конкретно к способу получения неприродных искусственных олигонуклеотидов, потенциально способных образовывать стабильные в физиологических и близких к физиологическим условиях неканонические структуры - несовершенные G-квадруплексы (ImGQ), включающие одну нуклеотидную замену в G4 плоскости в G-квадруплексах (GQ). Указанный способ включает использование алгоритма описания нуклеотидных последовательностей в виде определенного набора формул для дальнейшего синтеза выбранных олигонуклеотидов. Изобретение позволяет с помощью биоинформационного анализа получать неприродные искусственные олигонуклеотиды, потенциально способные формировать новую конформацию - несовершенные G-квадруплексы. 4 ил., 2 табл., 2 пр.

Изобретение относится к компьютерному способу, использующему биохимические базы данных при разработке новых белковых соединений. Проектирование осуществляется оператором с помощью специально написанной программы PROTCOM на основе использования базы данных пентафрагментов белков. Процесс проектирования состоит в задании и введении в программу PROTCOM начальной последовательности из пяти аминокислот (заданного начального пентафрагмента) и десятизначного числа, записанного в двоичной системе, являющегося описанием вторичной структуры заданного начального пентафрагмента. Проводится поиск этой последовательности в папке базы данных, с номером, соответствующим заданному десятизначному числу. Поиск производят до тех пор, пока заданный начальный пентафрагмент не будет найден в базе данных. После его нахождения считают этот пентафрагмент первым из возможного числа N пентафрагментов проектируемой первичной структуры белка и производят его запись вместе с десятизначным номером папки, описывающим его вторичную структуру, в рабочий файл программы. Далее задают вторичные структуры каждого последующего из (N-1) пентафрагментов путем введения того же или измененного десятизначного числа, описывающего вторичную структуру предыдущего пентафрагмента в программу и проводят поиск в базе данных пентафрагментов, содержащих четыре аминокислоты каждого из (N-1) пентафрагментов, записанных в рабочем файле и одну новую. При нахождении таких пентафрагментов производят выбор одной из новых аминокислот и присоединение ее к четырем последним аминокислотам предыдущего пентафрагмента, запись новой аминокислоты и десятичного номера папки, описывающего вторичную структуру каждого найденного пентафрагмента в рабочий файл. Спроектированной первичной структурой белка считают полученную в рабочем файле последовательность аминокислот, с соответствующим описанием ее вторичной структуры. Предложенный способ проектирования первичной структуры белка существенно упрощает и ускоряет задачу проектирования белков с заданной вторичной структурой. 5 ил., 21 табл., 2 пр.

Настоящее изобретение относится к области биотехнологии. Предложен способ конструирования библиотек делеционных производных генов на основе ПЦР со случайной затравкой. В исследуемый ген, в форме линейной ДНК вносятся однонитевые разрывы путем обработки панкреатической ДНКазой I в серии разведений. Разрывы расширяют обработкой полимеразой I из Е.coli в отсутствие нуклеотидтрифосфатов. Затем присоединяют к матрице случайную затравку, которая имеет на 3'-конце 6-, 11- или 17-членную случайную последовательность, а на 5'-конце - константный участок (20 нуклеотидов), предназначенный для отжига адаптерного праймера. Далее осуществляют препаративную наработку библиотеки методом ПЦР с симметричным адаптерным праймером, который присоединяют к подготовленной матрице путем обработки T4 ДНК-лигазой, что позволяет эффективно удалять димеры праймеров, образовавшиеся за счет взаимного отжига случайных последовательностей. Полученные in vitro банки делеционых производных в дальнейшем могут быть подвергнуты скринингу с целью отбора вариантов, для дальнейшей их экспрессии in vivo. Способ позволяет получать укороченные варианты практически важных генов с улучшенными биотехнологическими характеристиками. Способ может быть использован для получения библиотек делеционных производных генов для последующего их использования в области биотехнологии, сельского хозяйства и пищевой, фармацевтической, медицине промышленности. 12 ил., 1 пр.

Изобретение относится к системам корреляции событий. Технический результат заключается в усовершенствовании накопления и корреляции событий, обеспечивающих улучшение ухода и клинических результатов для пациентов врача. Сеть медицинского учреждения содержит множество карточек пациентов, хранимых в электронной памяти, при этом карточки содержат данные, доступные для электронного поиска, список базовых событий, который содержит множество определений базовых событий, список связанных событий, который содержит множество определений связанных событий, для которых можно устанавливать корреляцию с базовыми событиями и корреляционный процессор, который использует определения базового события и, по меньшей мере, одного связанного события и заданной определением взаимосвязи между событиями и просматривает карточки пациентов для поиска корреляции согласно заданию. 4 н. и 17 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к медицинской технике. ЭКГ-монитор системы кардиомониторинга для амбулаторных пациентов содержит расположенные в непроводящем водонепроницаемом корпусе аккумуляторную батарею, процессор для обработки сигналов ЭКГ пациента, память для хранения обработанной информации сигналов ЭКГ, соединенный с процессором беспроводный приемопередатчик для беспроводной передачи информации сигналов ЭКГ на приемник, пользовательский интерфейс и схему управления питанием. Пользовательский интерфейс расположен на внешней стороне корпуса, электрически соединен с компонентами в корпусе и содержит только множество электрических контактов. Схема управления питанием предназначена для обнаружения соединения контактов ЭКГ-монитора с внешней зарядной док-станцией и обнаружения электрического подсоединения ЭКГ-монитора для приема сигналов ЭКГ пациента. Схема управления питанием также предназначена для переключения ЭКГ-монитора в режим низкого потребления энергии, когда ЭКГ-монитор не подсоединен для приема сигналов ЭКГ пациента и не подключен для зарядки аккумуляторной батареи. Схема управления питанием обеспечивает переключение ЭКГ-монитора в режим высокого потребления энергии в ответ на обнаружение соединения для зарядки. Применение изобретения позволит обеспечить управление режимом ожидания в ответ на обнаружение соединения для подзарядки. 5 з.п. ф-лы, 38 ил., 1 табл.

Изобретение относится к системам обнаружения и распознавания методами ближней локации. Техническим результатом является расширение класса классифицируемых объектов военной техники по их акустическим излучениям с применением адаптации алгоритма обработки сигнала к скоростям движения аэродинамических и наземных объектов. Нейросетевая адаптивная система распознавания объектов по их акустическим излучениям состоит из приемного блока, включающего приемник и блок предварительной обработки, содержащий предварительный усилитель, блока выделения информативных признаков, блока адаптации, блока распознавания типа цели, выполненного в виде нейросетевого тракта обработки, дополнительно введены блок энергетического канала, ключ и блок индикации. 2 ил.

Изобретение относится к системам связи, а именно к комплексам средств цифровой радиосвязи, и может быть использовано для обмена данными и аудио-, видеоинформацией между воздушными, наземными, наводными и космическими объектами. Технический результат заключается в улучшении энергоэффективности и надежности цифровой радиосвязи. Модульный ботовой комплекс средств цифровой радиосвязи содержит 2N крейтов, состоящих из двух управляющих коммутирующих модулей и двух вычислительных модулей, и 4N канальных модулей связи, содержащих ЦАП-АЦП преобразователь и усилитель мощности, выполненные единым блоком, пространственно разнесенным с крейтом. 1 ил.

Группа изобретений относится к медицине. Устройство содержит питающие устройства 1-4, запоминающее устройство, выполненное с возможностью хранения параметров активных лекарственных веществ и/или ингредиентов растворов активных лекарственных веществ и/или компонентов раствора. Устройство выбора 10 соединено с запоминающим устройством и предназначено для выбора параметров активных лекарственных веществ и/или ингредиентов и/или компонентов раствора. Вычислительное устройство 11 выполнено с возможностью расчета дополнительных параметров. Управляющее вычислительное устройство 14 выполнено с возможностью управления работой дополнительного питающего устройства, выполненного с возможностью подачи в организм дополнительного комбинированного медикаментозного раствора на основе рассчитанного дополнительного параметра. Раскрыт способ подачи комбинированного медикаментозного раствора в организм пациента. Изобретения обеспечивают последовательный расчет параметров компонентов медикаментозного раствора и учет полученных значений при искусственном питании. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 1ил.

Изобретение относится к медицине, а именно к системам и способам обнаружения респираторной недостаточности. Система содержит процессоры, получающие информацию, относящуюся к дыханию субъекта, и исполняющие модули. Модули включают в себя параметрический модуль, модуль ключевого параметра, модуль классификации. Параметрический модуль определяет параметры дыхания субъекта на основании информации, полученной процессором, причем параметры определяют для каждого предварительного вдоха-выдоха, при этом упомянутый предварительный вдох-выдох относится к отдельным вдохам-выдохам и не к качеству вдохов-выдохов, а только к уровню анализа в идентификации респирации. Модуль ключевого параметра выводит значения для ключевого параметра дыхания субъекта для каждого предварительного вдоха-выдоха из параметров, определенных параметрическим модулем, причем ключевой параметр представляет собой параметр, который нельзя напрямую извлечь из информации, полученной процессором. Модуль ключевого параметра дополнительно включает в себя искусственную нейронную сеть, которая моделирует отношение между заранее определенным набором параметров дыхания и ключевым параметром, в ответ на вводы параметров дыхания заданного предварительного вдоха-выдоха, а также выводит значение для ключевого параметра для упомянутого заданного предварительного вдоха-выдоха. Модуль классификации определяет респираторную недостаточность дыхания субъекта путем сравнения выведенного значения ключевого параметра для заданного предварительного вдоха-выдоха с заранее определенным порогом, классификации, в ответ на сравнение, отдельных предварительных вдохов-выдохов как действительных, продуктивных, вдохов-выдохов или артефактных, недостаточных, вдохов-выдохов, соответственно, и в ответ на классификацию отдельных предварительных вдохов-выдохов. Параметры, определенные параметрическим модулем, включают в себя значения, определенные агрегацией заранее определенных наборов выборок уровней СО2 во время заданного предварительного вдоха-выдоха, причем первый параметр определяют из первого набора, который содержит первое количество выборок уровней CO2 во время упомянутого заданного предварительного вдоха-выдоха, другой параметр определяют из следующего набора, который содержит следующее количество выборок уровня CO2 во время того же заданного предварительного вдоха-выдоха, и в ответ на упомянутый заданный предварительный вдох-выдох, являющийся коротким вдохом-выдохом, не обеспечивающим достаточно элементов выборок для обеспечения данных, из которых каждое из значений параметра может быть определено. Параметрический модуль автоматически назначает заранее установленные значения тем элементам выборок, которые не обеспечены из-за короткого вдоха-выдоха, и определяет соответствующий параметр с использованием упомянутых назначенных значений. Способ включает в себя этапы работы системы для обнаружения респираторной недостаточности. Использование изобретения обеспечивает усовершенствованное определение параметров дыхания за счет учета короткого вдоха-выдоха. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 6 ил.
Наверх