RU2581947C2 - Automated system for individual medicine - Google Patents
Automated system for individual medicine Download PDFInfo
- Publication number
- RU2581947C2 RU2581947C2 RU2014134800/14A RU2014134800A RU2581947C2 RU 2581947 C2 RU2581947 C2 RU 2581947C2 RU 2014134800/14 A RU2014134800/14 A RU 2014134800/14A RU 2014134800 A RU2014134800 A RU 2014134800A RU 2581947 C2 RU2581947 C2 RU 2581947C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- module
- health risk
- database
- output
- automated
- Prior art date
Links
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 18
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 10
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 8
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 5
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 3
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 206010067484 Adverse reaction Diseases 0.000 description 1
- 208000024556 Mendelian disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000006838 adverse reaction Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002458 infectious effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
Заявляемое изобретение относится к области медико-технических информационных технологий.The claimed invention relates to the field of medical-technical information technologies.
Наиболее близким аналогом, известным из уровня техники, является способ и система персонализированного лечения инфекционных и мультифакториальных заболеваний (патент на изобретение RU №2391897, опубл. 10.10.2010 г.), включающий проведение диагностических и лечебных процедур, отличающийся тем, что осуществляют построение молекулярной карты заболевания на основе данных комплексного геномного, транскриптомного, протеомного, клеточного видов анализов биообразца с помощью лаборатории компактной архитектуры, данных информационно-диагностической системы «Файл пациента» и проводят персонализированное лечение, заключающееся в принятии врачом решения о включении лекарственного средства, действующего на обнаруженные в молекулярной карте пациента биологические мишени развития заболевания, в режим лечения болезни или исключении лекарственного средства из режима лечения болезни при обнаружении молекул, отвечающих за развитие неблагоприятных побочных реакций на данное лекарство, с оценкой эффективности и безопасности разработанного для пациента режима лечения при повторном его обращении. The closest analogue known from the prior art is a method and system for the personalized treatment of infectious and multifactorial diseases (patent for invention RU No. 2391897, publ. 10.10.2010), including the implementation of diagnostic and therapeutic procedures, characterized in that the molecular disease maps based on complex genomic, transcriptomic, proteomic, cellular types of biosample analyzes using a compact architecture laboratory, information and diagnostic data the “Patient File” system and conduct personalized treatment consisting in the decision by the doctor to include the drug acting on the biological targets for the development of the disease detected in the molecular map of the patient in the treatment regimen of the disease or to exclude the drug from the treatment regimen of the disease when molecules responsible for the development of adverse adverse reactions to this drug, with an assessment of the effectiveness and safety of the treatment regimen developed for the patient when repeated braschenii.
Недостатком этого решения является отсутствие возможности персонифицированного (персонализированного) учета риска здоровью при назначении диагностических и лечебных процедур, а также отсутствие возможностей формирования персонифицированных медицинских рекомендаций, направленных на раскрытие потенциальных и адаптационных возможностей организма человека и увеличение продолжительности его активной жизни.The disadvantage of this solution is the lack of the possibility of personified (personalized) accounting for health risks when prescribing diagnostic and therapeutic procedures, as well as the lack of the possibility of forming personalized medical recommendations aimed at revealing the potential and adaptive capabilities of the human body and increasing the duration of its active life.
Технической задачей предлагаемого изобретения является расширение арсенала автоматизированных систем персонифицированной (персонализированной) медицины.The technical task of the invention is to expand the arsenal of automated systems of personalized (personalized) medicine.
Решение технической задачи достигается тем, что автоматизированная система персонифицированной медицины содержит модуль регистрации обследования пациента, выход которого подключен к входу базы данных, выход которой по двунаправленному каналу связи подключен к входу модуля формирования компонентов риска здоровью, выходы которого подключены к входам модуля формализованного описания показателей, используемых для определения риска здоровью, модуля формирования функций оценивания риска здоровью и модуля определения рангов частных критериев риска здоровью, выходы которых, в свою очередь, подключены к входам модуля расчета обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии, первый выход которого подключен к базе данных, а второй - к входу модуля расчета интегрального показателя риска здоровью, первый выход которого подключен к базе данных, а второй - к модулю автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций, первый выход которого подключен к базе данных, а второй - к внешнему устройству вывода результатов пациенту.The solution to the technical problem is achieved by the fact that the automated system of personified medicine contains a patient examination registration module, the output of which is connected to the database input, the output of which is connected via a bi-directional communication channel to the input of the health risk component formation module, the outputs of which are connected to the inputs of the formalized indicator description module, used to determine health risk, the module for the formation of functions for assessing health risk and the module for determining the rank of private cr health risks, the outputs of which, in turn, are connected to the inputs of the module for calculating generalized health risk indicators at intermediate levels of the hierarchy, the first output of which is connected to the database, and the second to the input of the module for calculating the integral health risk indicator, the first output of which is connected to database, and the second to the module for the automated generation of personalized medical recommendations, the first output of which is connected to the database, and the second to an external device for outputting results to the patient.
Для упрощения ввода информации модуль регистрации обследования пациента может быть оборудован устройством считывания информации с электронной истории болезни, реализованной по схеме с энергонезависимой памятью.To simplify the input of information, the patient examination registration module can be equipped with a device for reading information from an electronic medical history implemented according to a scheme with non-volatile memory.
Для упрощения вывода информации модуль автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций может быть оборудован устройством записи информации в электронную историю болезни, реализованную по схеме с энергонезависимой памятью.To simplify the output of information, the module for the automated formation of personalized medical recommendations can be equipped with a device for recording information in an electronic medical history, implemented according to the scheme with non-volatile memory.
Технический результат, обеспечиваемый приведенной совокупностью признаков, заключается в повышении быстродействия и достоверности расчетов при персонифицированной рискометрии здоровья человека.The technical result provided by the given set of features is to increase the speed and reliability of calculations with personified risk of human health.
Сущность разработанной автоматизированной системы персонифицированной медицины поясняется фигурой (фиг. - Схема автоматизированной системы персонифицированной медицины), на которой схематично представлено ее устройство, обозначены компоненты и показаны их взаимосвязи:The essence of the developed automated system of personified medicine is illustrated by a figure (Fig. - Scheme of an automated system of personified medicine), on which its device is schematically represented, components are indicated and their interconnections are shown:
1 - модуль регистрации обследования пациента;1 - a module for registering a patient examination;
2 - база данных;2 - database;
3 - модуль формирования компонентов интегрального показателя риска здоровью;3 - module for the formation of components of an integral indicator of health risk;
4 - модуль формализованного описания показателей, используемых для определения риска здоровью;4 - module formalized description of indicators used to determine health risk;
5 - модуль формирования функций оценивания риска здоровью;5 - module for the formation of health risk assessment functions;
6 - модуль определения рангов частных критериев риска здоровью;6 - module for determining the ranks of particular health risk criteria;
7 - модуль расчета обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии;7 - module for calculating generalized indicators of health risk at intermediate levels of the hierarchy;
8 - модуль расчета интегрального показателя риска здоровью;8 - module for calculating the integral indicator of health risk;
9 - модуль автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций.9 - module for the automated formation of personalized medical recommendations.
Автоматизированная система персонифицированной медицины (см. фиг.) содержит модуль регистрации обследования пациента (1), выход которого подключен к входу базы данных (2), выход которой по двунаправленному каналу связи подключен к входу модуля формирования компонентов риска здоровью (3), выходы которого подключены к входам модуля формализованного описания показателей, используемых для определения риска здоровью (4), модуля формирования функций оценивания риска здоровью (5) и модуля определения рангов частных критериев риска здоровью (6), выходы которых, в свою очередь, подключены к входам модуля расчета обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии (7), первый выход которого подключен к базе данных (2), а второй - к входу модуля расчета интегрального показателя риска здоровью (8), первый выход которого подключен к базе данных (2), а второй - к модулю автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций (9), первый выход которого подключен к базе данных (2), а второй - к внешнему устройству вывода результатов пациенту.The automated system of personalized medicine (see Fig.) Contains a module for registering a patient examination (1), the output of which is connected to the input of the database (2), the output of which is connected via a bi-directional communication channel to the input of the module for generating health risk components (3), the outputs of which connected to the inputs of the module for the formalized description of indicators used to determine health risk (4), the module for generating functions for assessing health risk (5) and the module for determining the ranks of particular health risk criteria (6), output whose odes, in turn, are connected to the inputs of the module for calculating generalized health risk indicators at intermediate levels of the hierarchy (7), the first output of which is connected to the database (2), and the second to the input of the module for calculating the integral indicator of health risk (8), the first output of which is connected to the database (2), and the second - to the module for the automated generation of personalized medical recommendations (9), the first output of which is connected to the database (2), and the second - to an external device for outputting results to the patient.
Модуль регистрации обследования пациента (1) может быть оборудован устройством считывания информации с электронной истории болезни, реализованной по схеме с энергонезависимой памятью.The patient examination registration module (1) can be equipped with a device for reading information from an electronic medical history implemented according to a scheme with non-volatile memory.
Модуль автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций (9) может быть оборудован устройством записи информации в электронную историю болезни, реализованную по схеме с энергонезависимой памятью.The module for the automated generation of personalized medical recommendations (9) can be equipped with a device for recording information in an electronic medical history, implemented according to a scheme with non-volatile memory.
Материальным эквивалентом «модуль регистрации обследования пациента» являются автоматизированная система «Электронная регистратура» (http://www.rkd.med.cap.ru/555246/566003/Page.aspx) и автоматизированная система Интернет-портала «Медицинская регистратура» (http://tdocs.su/15288).The material equivalent of the "patient examination registration module" is the automated system "Electronic Registry" (http://www.rkd.med.cap.ru/555246/566003/Page.aspx) and the automated system of the Internet portal "Medical Registry" (http : //tdocs.su/15288).
Материальным эквивалентом «база данных» является система представления данных заданной структуры в реляционной базе данных (патент на полезную модель RU №12619), автоматизированная система актуализации баз данных регистра населения (патент на полезную модель RU №52495), система представления данных в базе данных (патент на полезную модель RU №12619).The material equivalent of a “database” is a system for presenting data of a given structure in a relational database (patent for utility model RU No. 12619), an automated system for updating databases of the population register (patent for utility model RU No. 5122495), a system for presenting data in a database ( Utility Model Patent RU No. 12619).
Материальным эквивалентом «модуль формирования компонентов риска здоровью» является система контроля показателей здоровья и оказания телемедицинских услуг (патент на полезную модель RU №123649), способ формирования сигнала о состоянии объекта и устройство для его осуществления (патент на изобретение RU №2010261), способ формирования сигналов о функциональном состоянии биообъекта в воздействующие на него факторы и устройство для его осуществления (патент на изобретение RU №2083238).The material equivalent of the “module for forming health risk components” is a system for monitoring health indicators and providing telemedicine services (patent for utility model RU No. 123649), a method for generating a signal about the state of an object and a device for its implementation (patent for invention RU No. 2010261), a method for generating signals about the functional state of the biological object in the factors acting on it and a device for its implementation (patent for invention RU No. 2083238).
Материальным эквивалентом «модуля формализованного описания показателей, используемых для определения риска здоровью», является устройство для моделирования значений функции принадлежности (патент на полезную модель RU №4620), устройство для моделирования значений функции принадлежности (патент на полезную модель RU №8145).The material equivalent of the “module for the formalized description of indicators used to determine health risk” is a device for modeling membership function values (patent for utility model RU No. 4620), a device for modeling membership function values (patent for utility model RU No. 8145).
Материальным эквивалентом «модуль формирования функций оценивания риска здоровью» является устройство для моделирования значений функции принадлежности (патент на полезную модель RU №4620), устройство для моделирования значений функции принадлежности (патент на полезную модель RU №8145).The material equivalent of the module for the formation of health risk assessment functions is a device for modeling membership function values (patent for utility model RU No. 4620), a device for modeling membership function values (patent for utility model RU No. 8145).
Материальным эквивалентом «модуль определения рангов частных критериев риска здоровью» является микроконтроллер с аппаратным нечетким вычислителем переменной структуры (патент на полезную модель RU №109890), устройство управления канальным ресурсом систем массового обслуживания с использованием нечетких продукционных правил вывода (патент на полезную модель RU №100648), устройство для вычисления нечеткой меры предпочтения (патент на полезную модель RU №16558).The material equivalent of the module for determining the ranks of particular health risk criteria is a microcontroller with a hardware fuzzy computer of variable structure (patent for utility model RU No. 109890), a device for managing the channel resource of mass service systems using fuzzy production rules for output (patent for utility model RU No. 100648 ), a device for calculating a fuzzy measure of preference (patent for utility model RU No. 16558).
Материальным эквивалентом «модуль расчета обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии» является иерархическая многоуровневая автоматизированная система сбора и обработки данных (патент на полезную модель RU №43984), иерархическая многоуровневая автоматизированная система сбора и обработки данных (патент на полезную модель RU №119909), микроконтроллер с аппаратным нечетким вычислителем переменной структуры (патент на полезную модель RU №109890).The material equivalent of the “module for calculating generalized health risk indicators at intermediate levels of the hierarchy” is a hierarchical multi-level automated data collection and processing system (utility model patent RU No. 43984), a hierarchical multi-level automated data collection and processing system (utility model patent RU No. 119909) , microcontroller with a hardware fuzzy calculator of variable structure (patent for utility model RU No. 109890).
Материальным эквивалентом «модуль расчета интегрального показателя риска здоровью» является микроконтроллер с аппаратным нечетким вычислителем переменной структуры (патент на полезную модель RU №109890), устройство управления канальным ресурсом систем массового обслуживания с использованием нечетких продукционных правил вывода (патент на полезную модель RU №100648), устройство для вычисления нечеткой меры предпочтения (патент на полезную модель RU №16558).The material equivalent of the module for calculating the integral indicator of health risk is a microcontroller with a hardware fuzzy calculator of variable structure (utility model patent RU No. 109890), a channel resource control system for mass service systems using fuzzy production output rules (utility model patent RU No. 100648) , a device for calculating a fuzzy measure of preference (patent for utility model RU No. 16558).
Материальным эквивалентом «модуль автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций» является система формирования рекомендации для хотя бы одного дополнительного элемента содержания (патент на изобретение RU №2475995), способ формирования рекомендательного списка с использованием дактилоскопической базы данных, дактилоскопическая база данных и способ ее формирования (патент на изобретение RU №2410749), устройство для формирования рекомендаций экипажу летательного аппарата (патент на изобретение RU №2038631)The material equivalent of the “module for the automated formation of personalized medical recommendations” is the recommendation generation system for at least one additional content element (patent for invention RU No. 2475995), a method for generating a recommendation list using a fingerprint database, a fingerprint database and a method for generating it (patent for invention RU No. 2410749), a device for forming recommendations to the crew of the aircraft (patent RU No. 2038631)
Материальным эквивалентом «внешнее устройство вывода результатов пациенту» является устройство для вывода аудиовизуальной информации на устройство воспроизведения звука и часть экрана устройства визуального отображения информации, работающих в составе бытовой телевидеоаппаратуры, в период просмотра зрителем телевидеопрограммы, носитель данных, на котором записана заданная зрителем аудиовизуальная информация (патент на полезную модель RU №78386), устройство для вывода информации (патент на полезную модель RU №1545810), дополнительное устройство вывода (патент на изобретение RU №2436153).The material equivalent of an “external device for outputting results to a patient” is a device for outputting audiovisual information to a sound reproducing device and a part of the screen of a device for visual displaying information operating as part of household television equipment during the viewing of a television program by the viewer, a storage medium on which the audiovisual information specified by the viewer is recorded ( patent for utility model RU No. 78386), a device for outputting information (patent for utility model RU No. 1545810), additional mouth output device (patent for invention RU No. 2436153).
Функционирование разработанной автоматизированной системы персонифицированной медицины заключается в следующем.The functioning of the developed automated system of personalized medicine is as follows.
1) При обращении пациента за медицинской помощью врач (медицинский работник) с помощью модуля регистрации обследования пациента заносит в базу данных информацию о пациенте (при первичном обращении - персональные данные, анамнез и особенности текущего состояния здоровья, а при повторных обращениях - только особенности текущего состояния здоровья). Указание врачом (медицинским работником) статуса «Осмотр пациента завершен» активизирует передачу информации для хранения в базу данных и запускает блоки автоматизированной системы.1) When a patient seeks medical help, a doctor (medical worker), using the patient examination registration module, enters the patient information into the database (at the first visit - personal data, history and features of the current state of health, and at repeated visits - only features of the current state health). The indication by the doctor (medical professional) of the status “Patient examination completed” activates the transfer of information for storage to the database and starts the blocks of the automated system.
2) Информацию, поступившую в базу данных, автоматически преобразуют в массивы информации о пациентах, индивидуальных показателях их состояния и рисках здоровью (накапливается по результатам медицинских осмотров), заболеваемости (включая дату, класс международной классификации болезней и краткое описание каждого заболевания), количественных значениях показателей риска здоровью, учета особенностей профессиональной деятельности, уровней неблагоприятных факторов условий профессиональной деятельности, стажа работы и т.п.2) The information received in the database is automatically converted into arrays of information about patients, individual indicators of their condition and health risks (accumulated according to the results of medical examinations), incidence (including date, class of international classification of diseases and a brief description of each disease), quantitative values health risk indicators, taking into account the characteristics of professional activity, levels of adverse factors in the conditions of professional activity, length of service, etc.
3) После занесения информации в базу данных активируется модуль формирования компонентов интегрального показателя риска здоровью, в котором с помощью диалога «врач - технические средства автоматизированной системы» формируют характеристики гигиенических факторов рабочей среды и трудового процесса, мониторируемых показателей состояния функциональных систем организма пациента, категорий (градаций) риска здоровью.3) After entering the information into the database, the module for forming the components of the integral indicator of health risk is activated, in which, using the dialog “doctor - technical means of the automated system”, the characteristics of the hygienic factors of the working environment and labor process, the monitored indicators of the state of the patient’s functional systems, categories ( gradations) health risk.
4) Далее активируют модуль формализованного описания показателей, используемых для определения риска здоровью. На основе информации, получаемой из модуля формирования компонентов интегрального показателя риска здоровью, этот модуль, с помощью диалога «врач - технические средства автоматизированной системы», для каждой точки диапазона обеспечивает расчет меры соответствия изменения каждого мониторируемого показателя одной или нескольким градациям риска здоровью.4) Next, activate the module for a formalized description of indicators used to determine health risk. Based on the information received from the module for the formation of the components of an integral indicator of health risk, this module, using the dialog “doctor - technical means of an automated system”, for each point in the range provides a calculation of the measure of compliance of each monitored indicator with one or more gradations of health risk.
5) Затем в модуле формирования функций оценивания риска здоровью на основе информации, получаемой из модуля формирования компонентов интегрального показателя риска здоровью, рассчитывают оценки риска здоровью с учетом интенсивностей и времен экспозиций неблагоприятных факторов условий профессиональной деятельности.5) Then, in the module for the formation of health risk assessment functions, based on the information received from the module for the formation of the components of the integral indicator of health risk, health risk estimates are calculated taking into account the intensities and exposure times of adverse factors in the conditions of professional activity.
6) Далее модуль определения рангов частных критериев риска здоровью на основе информации, получаемой из модуля формирования компонентов интегрального показателя риска здоровью, реализует расчет количественных оценок важности частных критериев, определяющих вклад частных показателей риска в интегральный показатель риска здоровью с помощью построения таблиц (матриц) попарного сравнения факторов риска по каждой его градации с автоматическим расчетом вектора приоритетов как собственного вектора сформированных матриц.6) Next, the module for determining the ranks of private health risk criteria based on the information obtained from the module for generating components of an integrated health risk indicator realizes the calculation of quantitative assessments of the importance of private criteria that determine the contribution of private risk indicators to an integral health risk indicator using pairing tables (matrices) comparing risk factors for each of its gradations with automatic calculation of the priority vector as an eigenvector of the formed matrices.
7) После этого модуль расчета обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии на основе информации, получаемой из модулей формализованного описания показателей, используемых для расчета риска здоровью; формирования функций оценивания риска здоровью и определения рангов частных критериев риска здоровью, обеспечивает расчет оценок обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии с помощью взвешенной иерархической свертки частных показателей.7) After that, the module for calculating the generalized indicators of health risk at intermediate levels of the hierarchy based on the information obtained from the modules of the formalized description of indicators used to calculate health risk; the formation of functions for assessing health risk and determining the ranks of private health risk criteria, provides the calculation of estimates of generalized health risk indicators at intermediate levels of the hierarchy using a weighted hierarchical convolution of private indicators.
8) Следующий активируемый модуль - модуль расчета интегрального показателя риска здоровью на основе информации с выхода модуля расчета обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии, обеспечивает расчет оценки интегрального показателя риска здоровью как взвешенной свертки обобщенных показателей риска здоровью на промежуточных уровнях иерархии с представлением результатов в цифровом и в графическом виде.8) The next activated module is the module for calculating the integrated health risk indicator based on the information from the output of the module for calculating generalized health risk indicators at intermediate levels of the hierarchy, provides the calculation of the assessment of the integral health risk indicator as a weighted convolution of generalized health risk indicators at intermediate levels of the hierarchy with the presentation of the results in digitally and graphically.
9) Завершающий модуль - модуль автоматизированного формирования персонифицированных медицинских рекомендаций на основе ретроспективной динамики (из базы данных) и текущих оценок состояния пациента и риска его здоровью) с помощью уточняющего диалога «врач - технические средства автоматизированной системы» обеспечивает формирование персонифицированных рекомендаций по реализации направленного пациентассоциированного лечебно-диагностического воздействия, ориентированного на раскрытие потенциальных и адаптационных возможностей организма человека и увеличение продолжительности его активной жизни.9) The final module - the module for the automated generation of personalized medical recommendations based on retrospective dynamics (from the database) and current assessments of the patient’s condition and risk to his health) using the clarifying dialogue “doctor - technical means of the automated system” ensures the formation of personalized recommendations for the implementation of the directed patient-associated therapeutic and diagnostic impact, focused on the disclosure of potential and adaptive capabilities of org human anism and an increase in the duration of his active life.
Таким образом, описанные элементы заявляемой автоматизированной системы персонифицированной медицины функционально взаимосвязаны и находятся в конструктивном единстве, совокупность ее существенных признаков неизвестна из уровня техники. Поэтому разработанная автоматизированная система персонифицированной медицины представляет собой новое техническое решение.Thus, the described elements of the inventive automated system of personified medicine are functionally interconnected and are in constructive unity, the totality of its essential features is unknown from the prior art. Therefore, the developed automated system of personalized medicine is a new technical solution.
Технический результат, обеспечиваемый приведенной совокупностью признаков (повышение быстродействия и достоверности расчетов при персонифицированной рискометрии здоровья человека), достигается за счет использования автоматизированной системы, реализующей конкретный (показавший эффективность в персонифицированной адаптационной медицине) подход к решению технической задачи: иерархическая свертка частных показателей, заданных в терминах нечеткой логики с автоматизацией хранения и обработки информации.The technical result provided by the given set of features (increasing the speed and reliability of calculations with personified risk assessment of human health) is achieved through the use of an automated system that implements a specific (shown to be effective in personified adaptation medicine) approach to solving the technical problem: hierarchical convolution of particular indicators given in terms of fuzzy logic with automation of storage and processing of information.
В интересах получения заявляемого технического результата осуществляют непрерывное взаимодействие врача (медицинского работника) и автоматизированной системы, направленное на максимально полный учет индивидуальных особенностей пациента при формировании персонифицированных медицинских рекомендаций с использованием возможностей автоматизированной рискометрии здоровья, ведения базы данных (учет динамики состояния пациента и оценок риска его здоровью) и автоматизации формирования персонифицированных медицинских рекомендаций, учитывающих результаты рискометрии здоровья и динамику состояния пациента.In the interests of obtaining the claimed technical result, the doctor (medical worker) and the automated system interact continuously, aimed at maximally taking into account the individual characteristics of the patient when forming personalized medical recommendations using the capabilities of automated health risk metrics, maintaining a database (taking into account the dynamics of the patient's condition and his risk assessments health) and automation of the formation of personalized medical recommendations, Tyva results riskometrii health and the dynamics of the patient's condition.
Заявляемая автоматизированная система персонифицированной медицины может быть использована в здравоохранении и в медицинской промышленности при производстве программно-аппаратных комплексов профилактики, диагностики и терапии заболеваний, прежде всего, профессиональных, профессионально-обусловленных и социально значимых заболеваний.The inventive automated system of personalized medicine can be used in healthcare and in the medical industry in the production of software and hardware systems for the prevention, diagnosis and treatment of diseases, especially professional, professionally-caused and socially significant diseases.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014134800/14A RU2581947C2 (en) | 2014-08-27 | 2014-08-27 | Automated system for individual medicine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014134800/14A RU2581947C2 (en) | 2014-08-27 | 2014-08-27 | Automated system for individual medicine |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014134800A RU2014134800A (en) | 2016-03-20 |
| RU2581947C2 true RU2581947C2 (en) | 2016-04-20 |
Family
ID=55530705
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014134800/14A RU2581947C2 (en) | 2014-08-27 | 2014-08-27 | Automated system for individual medicine |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2581947C2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2629327C1 (en) * | 2016-10-27 | 2017-08-28 | Пётр Павлович Кузнецов | Information system for formation of individual medical plan of subject |
| RU2667356C1 (en) * | 2017-09-01 | 2018-09-18 | Степан Степанович Даян | Automated system of a medical institution |
| RU2818874C1 (en) * | 2023-10-31 | 2024-05-06 | Общество с ограниченной ответственностью "РЛС-Патент" | Medical decision support system |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112967805A (en) * | 2021-02-03 | 2021-06-15 | 北京好欣晴移动医疗科技有限公司 | Epidemic prevention doctor-patient mental health screening system |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2172068C2 (en) * | 1999-10-07 | 2001-08-10 | Главный военный клинический госпиталь им. акад. Н.Н. Бурденко | Complex for telemetering of information on urology |
| EP1587017A2 (en) * | 2004-04-15 | 2005-10-19 | Biotronik GmbH & Co. KG | Data management system |
| WO2006093424A1 (en) * | 2005-02-28 | 2006-09-08 | Obtshestvo S Ogranichennoy Otvetstvennostiu 'nauchno-Proizvodstvennoe Predpriyatie Zhivie Sistemi' | Method for remotely diagnosing and correcting the state of a person and a system for carrying out said method |
| RU2286711C2 (en) * | 2000-02-14 | 2006-11-10 | Фёрст Опинион Корпорэйшн | System and method for automatic diagnostics |
| JP2007050177A (en) * | 2005-08-19 | 2007-03-01 | Toshiba Corp | Log management system, log management system program, and computer readable recording medium recorded with log management system program |
-
2014
- 2014-08-27 RU RU2014134800/14A patent/RU2581947C2/en active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2172068C2 (en) * | 1999-10-07 | 2001-08-10 | Главный военный клинический госпиталь им. акад. Н.Н. Бурденко | Complex for telemetering of information on urology |
| RU2286711C2 (en) * | 2000-02-14 | 2006-11-10 | Фёрст Опинион Корпорэйшн | System and method for automatic diagnostics |
| EP1587017A2 (en) * | 2004-04-15 | 2005-10-19 | Biotronik GmbH & Co. KG | Data management system |
| WO2006093424A1 (en) * | 2005-02-28 | 2006-09-08 | Obtshestvo S Ogranichennoy Otvetstvennostiu 'nauchno-Proizvodstvennoe Predpriyatie Zhivie Sistemi' | Method for remotely diagnosing and correcting the state of a person and a system for carrying out said method |
| JP2007050177A (en) * | 2005-08-19 | 2007-03-01 | Toshiba Corp | Log management system, log management system program, and computer readable recording medium recorded with log management system program |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2629327C1 (en) * | 2016-10-27 | 2017-08-28 | Пётр Павлович Кузнецов | Information system for formation of individual medical plan of subject |
| RU2667356C1 (en) * | 2017-09-01 | 2018-09-18 | Степан Степанович Даян | Automated system of a medical institution |
| RU2818874C1 (en) * | 2023-10-31 | 2024-05-06 | Общество с ограниченной ответственностью "РЛС-Патент" | Medical decision support system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2014134800A (en) | 2016-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mullainathan et al. | Does machine learning automate moral hazard and error? | |
| Rossini et al. | Early dementia diagnosis, MCI‐to‐dementia risk prediction, and the role of machine learning methods for feature extraction from integrated biomarkers, in particular for EEG signal analysis | |
| CN109310317A (en) | System and method for automated medical diagnosis | |
| US10045730B2 (en) | Methods and systems for rapid screening of mild traumatic brain injury | |
| CN104246781A (en) | System and method for improving neurologist's workflow on alzheimer's disease | |
| Powell et al. | Sports related concussion: an emerging era in digital sports technology | |
| US11978208B2 (en) | Trained model, learning method, learning program, medical information acquisition device, medical information acquisition method, and medical information acquisition program | |
| WO2021148966A1 (en) | A computer-implemented system and method for outputting a prediction of an exacerbation and/or hospitalization of asthma | |
| Harris et al. | Digital Neuropsychology beyond Computerized Cognitive Assessment: Applications of Novel Digital Technologies | |
| EP3965658A1 (en) | Adaptive psychological assessment tool | |
| RU2581947C2 (en) | Automated system for individual medicine | |
| EP3901963A1 (en) | Method and device for estimating early progression of dementia from human head images | |
| CN113948180A (en) | Method, device, processor and computer readable storage medium for realizing mental disease image report generation processing | |
| Kirkwood et al. | Consistency of inclusion criteria for functional movement disorder clinical research studies: A systematic review | |
| Prajapati et al. | Construction and analysis of brain networks from different neuroimaging techniques | |
| Habuza et al. | Deep learning for predicting cognitive gap as a reliable biomarker of dementia | |
| KR20230097332A (en) | System for early diagnosis of dementia and Method for early diagnosis of dementia using the same | |
| Ngo et al. | Technological evolution in the instrumentation of ataxia severity measurement | |
| WO2021069105A1 (en) | Diagnostic tool | |
| Eremeev et al. | The intelligent decision support system for diagnostics of difficult diseases of vision | |
| Hastings et al. | The Role of Artificial Intelligence-Powered Imaging in Cerebrovascular Accident Detection | |
| CN118335294B (en) | Cardiovascular and cerebrovascular disease prognosis traditional Chinese medicine treatment scheme recommendation method and device | |
| US20240285202A1 (en) | System and method for diagnosing mental disorder and predicting treatment response on basis of psychiatric examination data using eye tracking | |
| Howard et al. | Examining everyday speech and motor symptoms of parkinson's disease for diagnosis and progression tracking | |
| Breskvar et al. | Relating biological and clinical features of Alzheimer’s patients with predictive clustering trees |