Корреляция клинических событий



Корреляция клинических событий
Корреляция клинических событий
Корреляция клинических событий
Корреляция клинических событий
Корреляция клинических событий

 


Владельцы патента RU 2512072:

КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС ЭЛЕКТРОНИКС, Н.В. (NL)

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.

 

Настоящее изобретение относится к уходу за пациентами и их лечению в клинических условиях. В частности, настоящее изобретение находит применение при установлении корреляции событий, которые происходят в течение ухода за пациентами, и будет описано с конкретной ссылкой на упомянутый уход. Следует понимать, что настоящее изобретение можно применять в любой ситуации, в которой события регистрируются, и не обязательно только в условиях клинического ухода.

Данные, записываемые в карточку больного, можно просматривать как последовательность событий во времени. Упомянутые события часто связаны с другими событиями, которые также записаны в карточку. Ретроспективный анализ информации представляет ряд проблем. Во-первых, данные изменяются со временем. По мере осуществления ухода за пациентом в карточку пациента непрерывно добавляют новые результаты измерений, замечания, аннотации, диагнозы, инструкции и т.п. Взаимосвязи между элементами данных также изменяются, например, по состоянию пациента в зависимости от выполняемых лечебных мер или протокола, исполняемого в клинических условиях, и т.п. События, которые могут быть несущественными при уходе за одним пациентом, могут иметь отношение к диагностике другого пациента или уходу за ним в зависимости от личных обстоятельств пациента.

Ретроспективный анализ клинических данных в прошлом выполняли вручную путем проверки бумажных записей, а именно бумажной карточки, в которую записывают события в процессе ухода за пациентом. С внедрением лечебных информационных систем (CIS) появилась возможность анализа клинических данных с использованием стандартного коммерческого инструментария для анализа. Небольшой поднабор упомянутых данных можно составлять по всему учреждению и предъявлять в связи с конкретной группой пациентов. Упомянутая информация включает в себя, но без ограничения, такие сведения, как, сколько пациентов находилось в клиническом блоке в течение конкретного периода времени или какое распределение имело место по возрастам, полам, диагнозам, смертности или другим параметрам. Упомянутые данные обычно вносят в карточки однажды в одну карточку пациента и их можно оформлять в виде таблиц или сводить в краткий отчет в различных формах. Более крупные наборы данных записывают в карточку пациента периодически и постоянно, и каждый из них обычно привязан к моменту времени. Упомянутые данные могут содержать результаты измерений, например основные показатели состояния организма, результаты лабораторных исследований, принятые лекарственные средства и т.п. Упомянутые элементы данных применяются, главным образом, во время ухода за пациентами и являются полезными элементами данных, записываемых в карточку. Однако дополнительную ценность упомянутым данным можно придать установлением корреляции различных блоков данных в карточке с реакцией пациента на лечебные меры во время пребывания в учреждении. Поскольку основные показатели состояния организма снимают часто и лекарственные средства или лечебные меры принимают периодически, то полный объем данных может быть огромным и препятствующим осмысленному изучению корреляций между такими элементами данных.

Прежний инструментарий для анализа данных был нацелен на финансовые и производственные сегменты коммерческих предприятий. Упомянутый инструментарий обычно сосредотачивается, главным образом, на данных, которые можно легко сводить для подведения итогов, суммировать или подсчитывать. В отличие от анализа финансовых данных анализ клинических данных обычно больше фокусируется на выявлении набора физиологических состояний и определении существования и влияния сопутствующих лечебных мер и ухода. Упомянутый тип данных изменяется во времени и взаимосвязь одного события с другим может изменяться в зависимости от пациента, его состояния и выполняемых лечебных мер.

Коммерческий инструментарий обычно не способен работать в такой области анализа, которая нацелена непосредственно на главную задачу врача, а именно на улучшение ухода и клинических результатов для пациентов врача. Например, предполагается, что пациентов, среднее артериальное давление которых падает ниже 65, следует лечить сосудосуживающими лекарственными средствами, болюсной дозой жидкости или другим распространенным способом лечения. Предполагается также, что упомянутое лечение должно осуществляться в пределах определенного временного интервала наблюдения события низкого артериального давления. В настоящее время не существует надежного способа, который позволяет врачам оценивать, проводится ли лечение упомянутого типа согласовано для всех пациентов и с равным вниманием в течение всех суток.

Настоящая заявка обеспечивает новые и более совершенные способ и устройство для накопления и корреляции важных событий в ходе ухода за пациентом, которые преодолевают вышеописанные и другие проблемы.

В соответствии с одним аспектом предлагается способ установления корреляции наблюдаемых событий в карточках пациентов. Получают определение базового события, которое отражает наблюдение события в течение пребывания пациентов в медицинском учреждении, которое записано в карточки пациентов. Получают определение, по меньшей мере, одного связанного события, которое наблюдается в карточках, содержащих базовое событие. Получают определение, по меньшей мере, одной взаимосвязи, по меньшей мере, одного связанного события с базовым событием. Карточки пациентов просматривают для поиска карточек, содержащих базовое событие и связанное событие, связанное по определению. Формируют отчет, который поясняет наблюдения базового события вместе с, по меньшей мере, одним связанным событием, как задано, по меньшей мере, одной взаимосвязью.

В соответствии с другим аспектом предлагается сеть медицинского учреждения. Сеть включает в себя множество карточек пациентов, хранимых в электронной памяти, при этом карточки содержат данные, доступные для электронного поиска. Список базовых событий содержит множество определений базовых событий. Список связанных событий содержит множество определений связанных событий, для которых можно устанавливать корреляцию с базовыми событиями. Корреляционный процессор 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.

В соответствии с другим аспектом предлагается способ обнаружения корреляций событий. Выбирают, по меньшей мере, одно определение базового события. Выбирают, по меньшей мере, одно определение взаимосвязи с базовым событием. Просматривают карточки пациентов для поиска связанных событий, которые удовлетворяют взаимосвязи с каждым заданным определением базовым событием. Формируют отчет, который представляет обнаруженные связанные события пользователю.

Одно преимущество состоит в установлении корреляции различных блоков данных в карточке пациента.

Другое преимущество состоит в контроле за неправильным уходом за пациентом.

Другое преимущество состоит в установлении корреляции данных в карточке пациента с реакцией пациента на лечебные меры.

Другое преимущество состоит в возможности совместного использования корреляций.

Другое преимущество состоит в содействии выявлению и исключению недобросовестной медицинской практики.

Дополнительные преимущества настоящего изобретения будут очевидны специалистам со средним уровнем компетентности в данной области техники после прочтения и изучения нижеследующего подробного описания.

Изобретение можно выполнить в форме различных компонентов и комбинаций компонентов и в форме различных этапов и комбинаций этапов. Чертежи предназначены только для иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не допускают их интерпретации в смысле ограничения изобретения.

Фигура 1 - схематическое изображение системы для установления корреляции событий в соответствии с настоящей заявкой;

фигура 2 - блок-схема последовательности примерных этапов, выполняемых в процессе установления корреляции событий;

фигура 3 - примерный сводный отчет для представления пользователю;

фигура 4 - примерный подробный отчет для представления пользователю;

фигура 5 - примерный сводный график для представления пользователю.

Как показано на фигуре 1, пациент 10 находится в клинических условиях и получает долговременный уход. В течение курса ухода за пациентом выполняются различные измерения, касающиеся здоровья пациента. Упомянутые измерения могут быть регулярными, например, измерениями артериального давления, частоты пульса, температуры тела, уровней сахара в крови и т.п. или измерения могут быть менее регулярными, например ЭКГ, электрокардиограмма, снятая во время физических упражнений с нагрузкой, и т.п. Измерения могут выполняться автоматически датчиками 12, расположенными на пациенте, и записываться монитором 14 пациента, или измерения могут выполняться вручную медицинским специалистом, например медсестрой, врачом, больничным служителем или лаборантом. Измерения могут также выполняться в результате лабораторных анализов.

По заведенному порядку упомянутые измерения снабжаются временными метками и записываются в карточку 16 пациента. В предпочтительном варианте карточка является электронной и доступной для медицинских специалистов с надлежащей категорией допуска по сети 18 медицинского учреждения. В медицинском учреждении могут по-прежнему использовать бумажные карточки и записывать измерения от руки. В данной ситуации медицинский специалист должен позднее вводить данные вручную в электронную карту 16 пациента с компьютера 20, подключенного к сети (например, пост медицинской сестры), или любого другого беспроводного портативного устройства 22, подключенного к сети 18 учреждения, например, планшетного персонального компьютера, носимого компьютера, карманного компьютера PalmPilot, устройства Blackberry, сотового телефона и т.п. Кроме того, сеть 18 не обязательно должна быть ограничена одним медицинским учреждением; сеть может содержать несколько учреждений или даже базу данных общего пользования (без идентификаторов пациентов для сохранения личной тайны).

Медицинские специалисты будут в плановом порядке вводить другую информацию в карточку пациента. Упомянутые вводимые данные, по существу, не ограничены по объему и могут включать в себя замечания, полученные при сборе анамнеза пациента, психическое состояние, бледность, предполагаемые диагнозы, инструкции по уходу, принятые лекарственные средства или лечебные меры, результаты тестов, наблюдения событий клинических консультаций и множество других возможностей, которые могут иметь место в течение пребывания пациента в медицинском учреждении. За относительно короткое время карточка 16 пациента может стать очень пространной.

В сети 18 учреждения могут также храниться карточки других пациентов (16a, 16b, …, 16n). Элементы, содержащиеся в карточках пациентов, часто могут представлять интерес для медицинского специалиста, например старшего смены, который заинтересован в повышении эффективности своего персонала. Возможно, врач читает статью в медицинском журнале и намеревается установить, применяют ли в его учреждении методы, предлагаемые в статье. Возможно, штатный юрист узнал о возникшем в другом учреждении конфликте с законом из-за некоторых методов врачебной практики. Тогда юрист может проверить, что аналогичные методы врачебной практики не применяются в учреждении, которое представляет упомянутый юрист. В таком случае полезно установить корреляцию ключевых событий, которые включены в карточки пациентов.

При содержании чрезмерного объема данных в карточках пациентов ручной просмотр информации может быть невыполнимым и подверженным субъективным ошибкам. Кроме того, наблюдение одиночных событий часто не представляет интереса. Несколько связанных событий часто больше сообщают о том, насколько хорошо работает учреждение. Например, если среднее артериальное давление (MAP) пациента опускается ниже 65, то в соответствии с распространенной практикой доставляют болюсную дозу внутривенных жидкостей и/или проводят лечение сосудосуживающими лекарственными средствами. Если медицинский специалист может установить корреляцию одного события с другим, а именно как часто низкие артериальные давления излечиваются в течение допустимого времени, то упомянутая корреляция имеет повышенное значение для исполнителя исследования. Сеть 18 медицинского учреждения содержит корреляционный процессор 24, который позволяет медицинскому специалисту на пользовательском интерфейсе выразить критерии выявления и взаимосвязь между одним событием и другим событием и выявлять описанные события в данных временных рядов. Медицинские специалисты могут ретроспективно просматривать группу пациентов и определять, когда или как часто имеют место, по меньшей мере, два клинических события и взаимосвязь между ними во времени.

На фигуре 2 представлена со ссылкой на фигуру 1 блок-схема последовательности операций способа в соответствии с примерным вариантом осуществления. Как упоминалось выше, карточки пациентов заполняются на этапе 30 результатами измерений, аннотациями, инструкциями, диагнозами, замечаниями и т.п. либо автоматически измерительными устройствами 12, либо от руки медицинскими специалистами. Когда медицинский специалист готов к установлению корреляции событий, то есть имеет идею для исследования, то пользователь обращается к корреляционному процессору на этапе 32. Упомянутый этап можно выполнять с помощью графического пользовательского интерфейса, содержащегося в составе сетевого компьютера 20 или другого портативного устройства 22. В зависимости от корреляции, которую намерен установить медицинский специалист, он может пожелать установить границы объема корреляции. Например, специалист может пожелать исследовать жизнеспособность некоторого лечения заболевания, что подразумевает поиск по всем доступным карточкам. В альтернативном варианте специалист может пожелать получить сведения, касающиеся ухода, предоставляемого конкретным терапевтическим блоком, что с самого начала ограничивает запрашиваемые сведения намного меньшим поднабором из всей группы пациентов. В связи с этим пользователь может дополнительно сначала задать определение поднабора пациентов на этапе 34, хотя пользователь может просматривать все карточки в базе данных по его желанию. Чтобы обеспечить выбор некоторых параметров пациентов на основании местоположения пациента, дат осуществления ухода, демографических параметров пациента, категории ухода/госпитализации, результата и т.п., применяют набор заданных фильтров 36. Применять можно любые комбинации упомянутых или других фильтров, и выбранные варианты фильтров можно объединять с использованием логических операторов (например, И, ИЛИ) для формирования пересечений между фильтрами. Примерный неисчерпывающий список возможных фильтров содержит клинический блок, отделение, вид госпитализации, даты осуществления ухода, смертность, место выписки, больничное обслуживание, первопричину госпитализации, возраст пациента, дату рождения, этническую группу, национальность, тип пациента и расу. После того как искомый(ые) фильтр(ы) 36 выбран, фильтр 36 действует на этапе 38 так, чтобы исключать карточки пациентов, не включенные в запрос пользователя. В одном примере пользователь может пожелать отфильтровать всех пациентов, кроме тех, которые являются мужчинами, госпитализированными в блок интенсивной терапии и госпитализированными в течение заданного пользователем двухмесячного периода.

После того как искомые фильтры применены, пользователь задает определение базового события на этапе 40. Базовое событие является первичным событием, с которым следует находить корреляцию других событий. Пользователь выбирает базовое событие на этапе 40 из списка, который формируется автоматически. В альтернативном варианте пользователь может специально задать базовое событие. Список содержит все данные, записанные в карточки в лечебной информационной системе, и составлен из всех элементов данных и их атрибутов. Возможно, что изменчивость и многообразие языка может задерживать процесс на данной стадии. Например, если пользователь выбрал «инфаркт» в качестве базового события, но многие другие медицинские специалисты называли такое событие «инфарктом миокарда» или сокращенно «MI» при записи события в карту, то пользователь может по неосмотрительности упустить ценные данные. В такой ситуации полезна Систематизированная номенклатура медицинских терминов или языковая система «SNOMED», так как она стандартизирует медицинский профессиональный язык. Система SNOMED использует распространенные идентификаторы для уменьшения вероятности, что соответствующие данные будут упущены из-за неодинаковых выбранных языковых вариантов. Другой возможной применимой системой является система ICD9, которая стандартизирует коды выписки счетов. Если базовое событие предполагает какую-нибудь выписку счета, то система ICD9 может поддерживать использование профессионального языка выписки счетов так же, как система SNOMED может поддерживать использование профессионального медицинского языка.

Что касается общего выбора пациентов, то пользователь может, по желанию, классифицировать базовое событие дополнительно путем использования фильтров на этапе 44. Применять можно любую комбинацию упомянутых фильтров и аналогично фильтрам группы фильтры базового события можно объединять с использованием логических операторов. Доступные для выбора фильтры могут быть заданы заранее или основаны на свойствах выбранных данных. Примерный неисчерпывающий список свойств включает в себя числовые, строковые значения и значение даты, единицу измерения, соответствующий материал, соответствующую локализацию, текущую локализацию, время, записанное в памяти, и время, записанное в карточке. Примерный неисчерпывающий список фильтров включает в себя такие операторы, как существует, равно, меньше, чем, меньше, чем или равно, больше, чем, больше, чем или равно, увеличивается на, по меньшей мере, «x» в течение периода времени «y», уменьшается на, по меньшей мере, «x» в течение периода времени «y», аналогичен, является минимальной величиной, является максимальной величиной, является первым событием, записанным в карточку, и является последним событием, записанным в карточку. При повторном обращении к примеру артериального давления выбранное базовое событие может содержать MAP (средние артериальные давления) ниже 65, которые снизились в течение двухчасового периода на, по меньшей мере, 5 мм рт. ст. Кроме того, пользователь может выбирать конкретные значения свойств, получаемые обратно с данными.

Затем пользователь задает, по меньшей мере, одно связанное событие, для которого следует установить корреляцию с базовым событием, на этапе 46. Аналогично базовым событиям связанные события могут храниться в базе данных 48 связанных событий в виде описаний в стандартизованных терминах системы SNOMED. Также аналогично базовым событиям пользователь может классифицировать связанные события путем применения фильтров на этапе 50, чтобы дополнительно ограничивать данные, которые будут поступать с ответом. Затем пользователь может также задать взаимосвязь, которая существует между каждым связанным событием и выбранным базовым событием, на этапе 52. Пользователь может задать упомянутую взаимосвязь в функции времени (например, в течение «x» минут за базовым событием) или посредством, по меньшей мере, одной взаимосвязи между свойствами базового события и свойствами связанного события.

По окончании составления определения корреляции пользователь может сохранить корреляцию на этапе 54 в корреляционной памяти 55. Предполагается, что пользователь пожелает провести корреляцию немедленно, но это необязательно. Кроме того, корреляцию можно как проводить, так и сохранять в памяти с намерением проводить корреляцию снова позднее или периодически. Например, если старший смены проводит корреляцию сразу же и обнаруживает недостаток, старший смены может принять меры для устранения упомянутого недостатка. Несколькими неделями позже старший смены может провести корреляцию еще раз, чтобы оценить, оказали ли меры искомое влияние на представляющие интерес события.

Когда пользователь проводит корреляцию, формируется отчет на этапе 56. Пользователь может просмотреть результаты на экране, распечатать результаты, настроить корреляцию на запись ее результатов в базу данных лечебной информационной системы, запланировать непрерывный анализ карточек пациентов с использованием упомянутой корреляции или опубликовать корреляцию, чтобы другие пользователи также могли ее использовать. На фигуре 3 изображен примерный сводный отчет 60, который может быть создан корреляционным процессором. В сводном отчете представлены итоговые данные корреляции. По желанию, как показано на фигуре 4, пользователь может сформировать более подробную сводку 62, которая может показывать отдельные результаты, которые скомпилированы в сводном отчете 60. Кроме того, пользователь может выбрать вариант графического представления своих данных. Как показано на фигуре 5, пользователь формирует график 64, который сравнивает внимание с временем суток. На оси x представлено время суток, а по оси y отражена процентная доля событий, которые требуют внимания медицинского специалиста и по которым была оказана помощью в предписанное время.

Следует понимать, что пользователь может создавать свои собственные базовые события или связанные события и не ограничен языком SNOMED или событиями, содержащимися в списке 42 базовых событий или списке 48 связанных событий. Медицина непрерывно двигается вперед, и по мере того как появляются новые диагнозы и новые способы лечения, пользователи будут освобождаться от ограничений старых определений или старых лечебных мер или не обязаны будут ожидать обновления программного обеспечения, которое включает в себя новые данные. Если описание еще отсутствует, то пользователь может создать описание, которое удовлетворяет его требованиям в данной ситуации.

Кроме того, известные важные корреляции могут содержаться в памяти 55 и записываться в нее для использования без необходимости создания. Данные проверены и, насколько известно, дают удовлетворительные результаты. В отношении упомянутых корреляций пользователю, по меньшей мере, не потребуется беспокоиться о том, адекватно ли он описал корреляцию (например, не отфильтровывает ли запрос слишком много случаев, не был ли запрос чрезмерно широким и т.п.). Некоторые примерные корреляции описаны ниже:

Корреляции для медикаментозного лечения

• Назначение сосудосуживающих лекарств в зависимости от MAP (среднего артериального давления) пациента

• Назначение инсулина в зависимости от уровня глюкозы в сыворотке крови пациента

• Назначение пропофола в зависимости от глубины комы Глазго

• Назначение морфина или фентанила в зависимости от показателя боли пациента

• Назначение диуретиков в зависимости от давления в легочной артерии (PAP) пациента, данных (SpO2) пульсовой оксиметрии и диуреза

• Назначение нитропруссида в зависимости от MAP пациента и внутричерепного давления (ICP)

Корреляции для жидкости

• Доставка внутривенной болюсной дозы жидкости в зависимости от центрального венозного давления (CVP) пациента, PAP и MAP

• Доставка эритроцитарной массы в зависимости от гематокрита (HCT) пациента, насыщения кислородом (O2Sat) и парциального давления артериального кислорода (PAO2)

• Доставка тромбоцитов в зависимости от числа тромбоцитов пациента

• Доставка полного парентерального питания (TPN) в зависимости от глюкозы крови пациента

• Доставка коллоидов в зависимости от сывороточного альбумина пациента

Диагностические корреляции

• Диагноз тяжелого сепсиса в зависимости от предшествующего количества лейкоцитов (WBC), температуры и артериального давления пациента, а также длительности пребывания пациента и смертности

• Диагноз синдрома острой дыхательной недостаточности в зависимости от предшествующего общего объема пациента, режима вентиляции легких при постоянном положительном давлении в конце выдоха и WBC

• Диагноз гиповолемии в зависимости от общего объема вводимой жидкости в пациента

• Диагноз почечной недостаточности в зависимости от предшествующих уровней креатинина и азота в составе мочевины крови пациента

В альтернативном варианте осуществления пользователь не должен выбирать связанное событие, с которым следует устанавливать корреляцию базового события. Данный вариант осуществления полезен с точки зрения исследований, и корреляционный процессор 24 служит для извлечения информации из массивов данных, задания корреляций вместо поиска выбранных пользователем корреляций. Медицинский специалист будет применять данный вариант осуществления, когда имеется базовое событие, о котором медицинский специалист желает больше узнать. В наглядном примере медицинский специалист замечает аномально высокую частоту послеоперационной инфекции. При попытке определения причины инфекции специалист выполняет поиск любого события, которое произошло за сутки до наступления инфекции у, по меньшей мере, 90% пациентов с возникшей инфекцией. Многие из выданных корреляций можно отвергнуть как случайные, но специалист может натолкнуться на общее событие, которое объяснит наблюдения событий инфекций.

Изобретение описано со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. Специалисты смогут создать модификации и внести изменения после прочтения и осмысления вышеприведенного подробного описания. Интерпретация изобретения предусматривает охват всех упомянутых модификаций и изменений в такой степени, в которой они находятся в пределах объема притязаний прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентов.

1. Сеть медицинского учреждения, содержащая:
множество карточек (16) пациентов, хранимых в электронной памяти, при этом карточки содержат данные, доступные для электронного поиска;
список (42) базовых событий, который содержит множество определений базовых событий;
список (48) связанных событий, который содержит множество определений связанных событий, для которых можно устанавливать корреляцию с базовыми событиями;
корреляционный процессор (24), 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.

2. Сеть медицинского учреждения по п.1, дополнительно содержащая
фильтры (36), которые выполняют функцию предварительного отфильтровывания нежелательных результатов, как задано пользователем.

3. Сеть медицинского учреждения по п.1, дополнительно содержащая корреляционную память (55), в которой сохраняются ранее заданные корреляции для последующего использования или распространения.

4. Сеть медицинского учреждения по п.1, в которой списки (42, 48) событий нормированы описаниями системы SNOMED медицинского языка.

5. Сеть медицинского учреждения по п.1, дополнительно содержащая пользовательский интерфейс (20, 22), на котором вводят взаимосвязь между событиями с использованием, по меньшей мере, одного булева оператора.

6. Сеть медицинского учреждения по п.1, в которой корреляционный процессор (24) формирует отчет, который представляет корреляцию пользователю.

7. Способ установления корреляции наблюдаемых событий в карточках пациентов, при этом способ содержит этапы, на которых:
получают определение базового события, которое отражает наблюдение события в течение пребывания пациентов в медицинском учреждении, которое записано в карточки пациентов;
получают определение, по меньшей мере, одного связанного события, которое наблюдается в карточках, содержащих базовое событие;
получают определение, по меньшей мере, одной взаимосвязи, по меньшей мере, одного связанного события с базовым событием;
просматривают карточки пациентов для поиска карточек, содержащих базовое событие и связанное событие, связанные по определению; и
формируют отчет, который поясняет наблюдения базового события вместе с, по меньшей мере, одним связанным событием, как задано, по меньшей мере, одной взаимосвязью.

8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают определение фильтра;
отфильтровывают поднабор карточек пациентов, поиск которых не следует производить, как описано в определении фильтра.

9. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором:
сохраняют определения событий и взаимосвязь для последующей корреляции.

10. Способ по п.9, дополнительно содержащий этап, на котором:
распространяют сохраненные определения и взаимосвязь среди медицинских специалистов для использования ими.

11. Способ по п.7, в котором этап получения базового события содержит этап, на котором:
пользователь выбирает базовое событие из списка базовых событий.

12. Способ по п.11, в котором список базовых событий нормирован описаниями системы SNOMED медицинского языка.

13. Способ по п.7, в котором полученные определения систематически формируются электронным образом для нахождения взаимосвязей.

14. Способ по п.7, в котором, по меньшей мере, одна взаимосвязь описана, по меньшей мере, одним булевым оператором.

15. Способ по п.7, в котором этап формирования отчета содержит этап формирования отчета, который дает сводку данных корреляции.

16. Способ по п.7, в котором этап формирования отчета содержит этап формирования подробного списка данных корреляции.

17. Способ по п.7, в котором этап формирования отчета содержит этап формирования графического представления данных корреляции.

18. Способ по п.7, в котором на этапе формирования отчета формируется, по меньшей мере, что-то одно из:
сводного отчета;
подробного отчета;
графического отчета;
экранного отчета;
распечатанного отчета;
отчета, сохраняемого в базе данных системы;
публикации корреляции; и,
числа повторяющихся случаев корреляции.

19. Компьютерная запоминающая среда, которая выполняет способ по п.7.

20. Способ обнаружения корреляций событий, при этом способ содержит этапы, на которых:
выбирают, по меньшей мере, одно определение базового события;
выбирают, по меньшей мере, одно определение взаимосвязи с базовым событием;
просматривают карточки (16) пациентов для поиска связанных событий, которые удовлетворяют взаимосвязи с каждым заданным определением базовым событием;
формируют отчет, который представляет обнаруженные связанные события пользователю.

21. Способ по п.20, в котором сформированный отчет содержит процентную долю наблюдения событий в карточках (16), содержащих базовое событие и выбранную взаимосвязь.



 

Похожие патенты:

Настоящее изобретение относится к области биотехнологии. Предложен способ конструирования библиотек делеционных производных генов на основе ПЦР со случайной затравкой.

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.

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).

Изобретение относится к медицинским диагностическим системам. Технический результат - повышение эффективности работы медицинского пункта.

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.

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 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.

Изобретение относится к средствам для ультразвуковой абляционной терапии. Машиночитаемый носитель данных для способа ультразвуковой абляции содержит коды для осуществления этапов, на которых получают первую визуализацию области, представляющей интерес, графически определяют границы планового целевого объема, выбирают формы ультразвуковых лучей из библиотеки форм ультразвуковой абляции, определенных осевыми и боковыми расстояниями до ультразвукового преобразователя, выполняют первую ультразвуковую абляцию первой части планового целевого объема, получают вторую визуализацию области после выполнения первой ультразвуковой абляции, вычисляют на ее основе формы ультразвуковой абляции, ограниченные индексированными осевыми и боковыми расстояниями в библиотеке, для абляции второй части объема лечения, выбирают другие формы ультразвуковой абляции из библиотеки форм, основываясь на второй визуализации и вычислении, и выполняют вторую ультразвуковую абляцию, по меньшей мере частично основываясь на выбранных других формах ультразвуковой абляции. Система ультразвуковой абляции содержит устройство визуализации, процессор, содержащий инструмент планирования и графического определения границ планового целевого объема, и ультразвуковой преобразователь. Использование изобретения позволяет снизить повреждение здоровых тканей и минимизировать длительность лечения за счет повышения точности определения объемов лечения. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 5 ил., 2 табл.

Изобретение относится к спортивным играм. В спортивной игре, заключающейся в перемещении по игровому полю игроков, имеющих оружие для стрельбы игровыми элементами, и стрельбе последними по игрокам "противника", стрельбу ведут по шлему-мишени игрока, выполненному с возможностью формирования в игровой системе сигнала попадания игрового элемента. Шлем-мишень блокирует оружие пораженного игрока и включает соответствующие световой и звуковой сигналы попадания. Возобновление игры осуществляют через игровую и/или судейскую базы, имеющие возможность обмена данными с игровой системой. Игровая система для спортивной игры «Репинг» включает также шлем-мишень с забралом и закрепленными на внутренних поверхностях последних датчиками удара, соединенных проводной связью с измерительным модулем, который подключен электрической связью к модулю управления, имеющему вход для подключения канала связи с игровой и/или судейской базой, а также выходы для подключения световых индикаторов и звукового сигнализатора попаданий и для управления модулем-предохранителем, связанным с маркером. Измерительный модуль закреплен на внутренней поверхности шлема-мишени, а модуль управления размещен в клапанном кармане комбинезона. Технический результат заключается в повышении уровня контроля хода игры. 3 з.п. ф-лы, 1 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к устройствам, используемым для психологических измерений интеллекта. Техническим результатом является повышение оперативности тестирования сложного конструкта инновационного интеллекта личности. Тестер состоит из блоков: управления 1, датчиков 2, кодирования ответов 3, предварительных подсчетов баллов 4, вычисления частных показателей 5, вычисления обобщенного показателя 6, индикации 7, синхронизации 8. Тестер снабжен: P-разрядным и W-разрядным входами исходных данных. Блоки управления 1 и синхронизации 8 совместно с другими блоками и соответствующими связями между ними обеспечивают возможность проведения тестирования произвольного числа испытываемых, оперативное изменение содержания тестов и обработку результатов тестирования. 3 з.п. ф-лы, 17 ил.

Изобретение относится к системам и способам связи между устройствами. Техническим результатом является повышение быстродействия при обмене сообщениями между отправителями и приемниками сообщений. В способе организуется связь по принципу When-Free («когда свободен»), что позволяет пользователям посылать сообщения When-Free, которые действуют как почти мгновенные сообщения, ожидающие до тех пор, пока пользователь или получатель не окажется ни в одном из состояний: занятости или недоступности. Варианты When-Free позволяют получателям задавать стратегии для обработки сообщений, если недоступность продолжает существовать после некоторого временного порога, включая генерирование автоматических ответов и замену мгновенных сообщений на сообщения электронной почты, путем перемещения потока беседы в ящик входных сообщений электронной почты для последующего просмотра и ответа посредством электронной почты или инициирования сеанса обмена мгновенными сообщениями, который продолжается с того места, где связь была приостановлена. Система реализует указанный способ. 3 н. и 25 з.п. ф-лы, 14 ил.

Изобретение относится к области электротехники и может быть использовано в приемо-передающей аппаратуре, измерительной технике, для аналогового и цифрового моделирования систем цифровой связи. Достигаемый технический результат - повышение достоверности, устойчивости, стабильности, расширение диапазона рабочих характеристик и класса сигналов системы. Способ для определения рабочих параметров системы цифровой связи характеризуется тем, что выбирают высокостабильные эталонный и подстраиваемый сигналы, определяют амплитуды спектра эталонного сигнала, формируют дополнительный сигнал от эталонного и подстраиваемого сигналов, фильтруют его по низкой частоте, корректируют по нему подстраиваемый сигнал, определяют не менее двух амплитуд спектра подстраиваемого скорректированного сигнала, формируют два дополнительных сигнала от амплитуд скорректированного сигнала и от амплитуд эталонного сигнала, от которых определяют дополнительные амплитуды, и по ним определяют рабочие параметры из заданного соотношения. Устройство содержит эталонный и перестраиваемый генераторы, два анализатора спектра, блок определения характеристики фазового детектора, регистратор, четыре перемножителя. 2 н. и 2 з.п. ф-лы, 4 ил.
Наверх