RU2205447C2 - Method for automation of general functional diagnostics - Google Patents
Method for automation of general functional diagnostics Download PDFInfo
- Publication number
- RU2205447C2 RU2205447C2 RU2001103024/09A RU2001103024A RU2205447C2 RU 2205447 C2 RU2205447 C2 RU 2205447C2 RU 2001103024/09 A RU2001103024/09 A RU 2001103024/09A RU 2001103024 A RU2001103024 A RU 2001103024A RU 2205447 C2 RU2205447 C2 RU 2205447C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- database
- automated
- medical
- disease
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при разработке и создании автоматизированных рабочих мест общей функциональной диагностики (АРМ ОФД) в медицине. The invention relates to computer technology and can be used in the development and creation of automated workstations of general functional diagnostics (AWP OFD) in medicine.
Из уровня техники известен способ автоматизации рабочего места специалиста по охране труда, включающий оперативный сбор сведений о состоянии безопасности и условий труда, накопление сведений в базе данных, обработку накопленных сведений и принятие решений, оперативный сбор сведений о состоянии безопасности и условий труда в конкретном производстве осуществляют с использованием информационных носителей, имеющих определенную структуру с настраиваемым содержанием в соответствии с потребностями конкретного производства, согласованную с действующей утвержденной отчетностью, причем информационные носители включают в себя в качестве основных учетный лист несчастного случая, карту нетрудоспособности и карту контроля условий труда, кодируют собираемые сведения с учетом системы кодирования и классификации, в процессе обработки сведений формируют запросы на обработку, отчеты и формы документов, организуют библиотеки отчетов и проводят статистический анализ информации, при этом результаты обработки применяют при формировании решений в среде целевых экспертных систем, трансформируют принятые решения в управляющие воздействия на состояние условий труда на рабочих местах конкретного производства и отражают эти решения в базе данных и знаний для последующего использования и принятия решений (Патент России 2147143, кл. G 06 F 17/40, 1998). The prior art describes a way to automate the workplace of a labor protection specialist, including the operational collection of information about the state of safety and working conditions, the accumulation of information in a database, the processing of accumulated information and decision-making, the operational collection of information about the state of safety and working conditions in a particular production is carried out using information media having a specific structure with customizable content in accordance with the needs of a particular production, agreed with validated reporting, moreover, information carriers include the accident record card, the disability card and the working conditions control card as the main ones, encode the collected information taking into account the coding and classification system, and in the process of processing the information, form processing requests, reports and forms documents, organize report libraries and conduct statistical analysis of information, while the processing results are used in the formation of decisions in the environment of targeted expert systems, transform the decisions made into control actions on the state of working conditions at workplaces of a particular production and reflect these decisions in the database and knowledge for subsequent use and decision-making (Russian Patent 2147143, cl. G 06 F 17/40, 1998).
Известный способ позволяет автоматизировать рабочие места специалистов по охране труда, но его невозможно использовать для автоматизации общей функциональной диагностики в медицине. The known method allows you to automate the workplace of labor protection specialists, but it cannot be used to automate the general functional diagnostics in medicine.
Техническая задача, на решение которой направлено изобретение, состоит в повышении эффективности профессиональных решений, принимаемых специалистом по общей функциональной диагностике. The technical problem to which the invention is directed is to increase the efficiency of professional decisions made by a specialist in general functional diagnostics.
Технический результат от использования изобретения состоит в:
унификации (обеспечении единообразия и сопоставимости) процедур обследования, проводимых разными врачами;
унификации описания показателей состояния функциональных систем и органов при проведении обследований разными врачами;
повышении достоверности постановки диагноза за счет использования знаний, накопленных практической и теоретической медициной путем организации баз знаний и формирования подсказок;
автоматизации документирования результатов исследований;
автоматизации постановки диагноза состояния организма;
автоматизации выбора назначаемого лечения пациента и применяемых для этого средств.The technical result from the use of the invention consists in:
unification (ensuring uniformity and comparability) of examination procedures conducted by different doctors;
unification of the description of indicators of the state of functional systems and organs during examinations by different doctors;
improving the reliability of diagnosis through the use of knowledge accumulated by practical and theoretical medicine through the organization of knowledge bases and the formation of tips;
automation of documenting research results;
automation of the diagnosis of the state of the body;
automation of the choice of the prescribed treatment of the patient and the means used for this.
Этот технический результат достигается тем, что в способе автоматизации общей функциональной диагностики с помощью АРМ ОФД, включающем регистрацию в АРМ ОФД данных о медицинских специалистах, допущенных к работе на АРМ ОФД, регистрацию в АРМ ОФД идентификационных данных о пациентах, зарегистрированных в АРМ ОФД, накопление данных о специалистах, допущенных к работе на АРМ ОФД, и данных о пациентах, зарегистрированных в АРМ ОФД, кодирование в АРМ ОФД собираемых данных в АРМ ОФД с учетом принятой системы кодирования и классификации, обработку в АРМ ОФД накопленных данных и принятие решений, дополнительно в АРМ ОФД собирают данные историй болезни пациентов, данные критериальных диагностических показателей для каждого заболевания, данные о рекомендуемых средствах и методах лечения по каждому характерному заболеванию, дополнительные видео- и графические данные, кодируют в АРМ ОФД эти данные с учетом принятой системы кодирования и классификации и формируют в АРМ ОФД базу данных историй болезни, базу критериальных диагностических признаков, базу справочных данных о рекомендуемых средствах и методах лечения и базу видео- и графических данных. This technical result is achieved in that in a method for automating general functional diagnostics using AWP OFD, which includes recording in the AWF OF data on medical specialists admitted to work in the AWP OFD, registering in the AWF of the IDF patient identification data registered in the AWP OFD, accumulation data on specialists admitted to work at AWP OFD, and data on patients registered in AWP OFD, encoding in AWP OFD of collected data in AWP OFD taking into account the adopted coding and classification system, processing the accumulated data and decision-making in the automated workplace of the general medical department, the patient's medical history data, criteria-specific diagnostic data for each disease, data on recommended means and treatment methods for each characteristic disease, additional video and graphic data are encoded in the automated workplace OFD, these data, taking into account the adopted coding and classification system, form a database of case histories, a base of criteria-specific diagnostic signs, a database of reference data on recommended proxy means and methods of treatment and base video and graphic data.
Причем каждый раздел истории болезни пациента формируют в АРМ ОФД в виде иерархически сгруппированного логического дерева стандартных описаний на основе соответствующих классификаторов, согласованных с действующей нормативной документацией с возможностью сопоставления в АРМ ОФД описаний из состава базы историй болезни и описаний из других баз, базу критериальных диагностических признаков в АРМ ОФД формируют в виде отдельных документов описания диагностических признаков заболеваний, а каждое описание представляют в АРМ ОФД в виде структуры ветвящегося логического дерева, корнем которого является код заболевания, заносимый по типовым классификаторам, ветвями первого и последующих уровней являются составные части организма и присущие им признаки данного вида заболеваний, заполняемые на основе типовых классификаторов, база данных о рекомендуемых средствах и методах лечения в АРМ ОФД содержит кодовые записи в виде отдельных структурированных описаний, включающих коды заболеваний, заполненные по тем же типовым классификаторам, что и разделы историй болезни, и диагностические признаки, каждое справочное описание в базе данных АРМ ОФД имеет структуру логического дерева, корнем которого является код диагноза заболевания, а ветвями - типовые коды рекомендуемого набора лечебных средств и коды противопоказаний по применению данного набора лечебных средств, база видео- и графических данных в составе АРМ ОФД содержит видео- и графические данные, логически связанные с идентификатором пациента, идентификатором медицинского специалиста, датой ввода документа в базу данных и кодом раздела истории болезни. Moreover, each section of the patient’s medical history is formed in the CRF automated workplace in the form of a hierarchically grouped logical tree of standard descriptions based on the relevant classifiers, consistent with the current regulatory documentation with the possibility of comparing descriptions from the medical history database and descriptions from other databases in the automated workplace automated workplace, a database of criteria-based diagnostic signs in the AWP OFD, descriptions of the diagnostic signs of diseases are formed in the form of separate documents, and each description is presented in the AWP of the OFF in the form of the structure of a branching logical tree, the root of which is a disease code entered according to standard classifiers, the branches of the first and subsequent levels are the components of the body and the inherent signs of this type of disease, filled on the basis of standard classifiers, a database of recommended drugs and treatment methods in the CRF contains code entries in the form of separate structured descriptions, including disease codes, filled out according to the same standard classifiers as the sections of case histories, and the diagnosis acute signs, each reference description in the database of the automated workplace OFD database has a logical tree structure, the root of which is the disease diagnosis code, and the branches are typical codes of the recommended set of therapeutic agents and contraindication codes for the use of this set of therapeutic agents, a database of video and graphic data as part AWP OFD contains video and graphic data logically connected with the patient identifier, identifier of the medical specialist, the date the document was entered into the database, and the medical history section code.
При этом автоматизацию постановки диагноза заболевания в АРМ ОФД осуществляют путем поиска кодовых записей в базе диагностических критериев на основе поисковых реквизитов из состава истории болезни, определяемых медицинским специалистом по результатам текущих обследований пациента, а автоматизацию подбора лечебных средств осуществляют в АРМ ОФД путем поиска соответствующих записей в базе справочных данных АРМ ОФД на основе поисковых реквизитов, входящих в состав кодовой записи принятого диагноза с дополнением ограничительных признаков из истории болезни пациента, определяющих противопоказания по применению отдельных наборов лечебных средств, а результаты постановки диагноза заболевания и подбора лечебных средств с учетом имеющихся у пациента противопоказаний по применению выбранных лечебных средств заносят в соответствующие разделы базы данных историй болезни АРМ ОФД. At the same time, the diagnosis of the disease in the automated workplace of the CRF is automated by searching for code records in the database of diagnostic criteria based on the search details from the medical history determined by the medical specialist based on the results of the current patient examinations, and the automation of the selection of therapeutic agents is carried out in the automated workplace of the CRF by searching for relevant records in the database of reference data of the automated workplace of the general administrative division based on the search details included in the code record of the accepted diagnosis with the addition of restrictive prizes the patient’s medical history, which determine the contraindications for the use of individual sets of therapeutic agents, and the results of the diagnosis of the disease and the selection of therapeutic agents, taking into account the patient’s contraindications for the use of the selected therapeutic agents, are entered into the relevant sections of the database of the APD ARM case history database.
На фиг. 1 изображен пример записи классификатора показателей состояния сердечно-сосудистой системы в базе данных историй болезни, на фиг.2 приведен пример структуры данных в составе критериального образа в базе критериальных диагностических признаков, на фиг.3 приведен пример записи данных о рекомендуемых средствах и методах лечения по характерным видам заболеваний, находящихся в базе данных о рекомендуемых средствах и методах лечения. In FIG. 1 shows an example of recording a classifier of indicators of the state of the cardiovascular system in the database of case histories, figure 2 shows an example of a data structure as part of a criteria image in a database of criteria for diagnostic signs, figure 3 shows an example of recording data on recommended drugs and treatment methods for the characteristic types of diseases that are in the database of recommended drugs and treatment methods.
В базу данных АРМ о медицинских специалистах, допущенных к работе на АРМ ОФД, по каждому из специалистов заносятся: фамилия, имя, отчество, должность и наименование учреждения (отделения), код пароля и дата прекращения действия пароля (дата истечения полномочий по доступу к АРМ). In the database of the automated workplace on medical specialists admitted to work at the automated workplace of the general medical department, for each of the specialists, the last name, first name, middle name, position and name of the institution (department), password code and password expiration date (expiration of authority to access the automated workplace are entered) )
В базу данных АРМ пациентов для каждого из регистрируемых пациентов заносятся основные идентификационные данные (фамилия, имя, отчество, дата и место рождения), вторичные идентификационные данные (вид, номер, дата и место выдачи документа, удостоверяющего личность), внутренний идентификационный код пациента, государственный идентификатор личности и ведомственные идентификаторы личности. The primary identification data (surname, first name, middle name, date and place of birth), secondary identification data (type, number, date and place of issue of the identification document), the patient’s internal identification code, are entered into the patient workstation database for each of the registered patients State identity and departmental identity.
База данных историй болезни АРМ служит для накопления и обработки всех сведений, составляющих полное описание сведений по истории болезни пациентов, зарегистрированных в АРМ ОФД в течение всего периода лечения в данном медучреждении. Структура каждого раздела описания истории болезни имеет многоступенчатый иерархический вид. Нижним уровнем структуры каждого раздела описания истории болезни в АРМ ОФД является совокупность справочников и классификаторов первичных показателей состояния пациента (или количественные значения численно определяемых показателей - пульс, вес и т.д.). The database of AWS case histories is used to accumulate and process all the information that makes up a complete description of the patient’s case history recorded in the AFM AWP during the entire treatment period in this medical institution. The structure of each section of the description of the medical history has a multi-stage hierarchical form. The lower level of the structure of each section of the description of the history of the disease in the CRF automated workplace is a set of directories and classifiers of primary indicators of the patient's condition (or quantitative values of numerically determined indicators - pulse, weight, etc.).
Например, раздел истории болезни в АРМ ОФД, содержащий характеристику настоящего состояния больного, включает в себя следующие подразделы:
3.1. Общее состояние больного.For example, the section of the medical history in the APF automated workplace containing a description of the patient’s current condition includes the following subsections:
3.1. The general condition of the patient.
3.2. Общее физическое развитие. 3.2. General physical development.
3.3. Состояние системы дыхания. 3.3. The state of the respiratory system.
3.4. Состояние сердечно-сосудистой системы. 3.4. The state of the cardiovascular system.
3.5. Состояние системы пищеварения. 3.5. The state of the digestive system.
3.6. Состояние печени. 3.6. The condition of the liver.
3.7. Состояние мочеполовой системы. 3.7. The condition of the genitourinary system.
3.8. Состояние опорно-двигательной системы. 3.8. The condition of the musculoskeletal system.
3.9. Состояние нервной системы и психики. 3.9. The state of the nervous system and psyche.
Пример записи в АРМ ОФД классификаторов в виде фрагмента классификатора показателей состояния сердечно-сосудистой системы приведен на фиг.1. Все классификаторы показателей состояния других функциональных систем организма и справочники для заполнения других разделов истории болезни в АРМ ОФД построены по принципу, приведенному в таблице на фиг.1. Благодаря этому описание каждого события в составе разделов истории болезни может быть представлено в АРМ ОФД в виде кодовых записей следующей структуры:
1) /A1A1•B1B1•C1C1•Д1Д1/
2) /A1A1•B1B1•C1C1•Д1Д2/
....................An example of recording in the AWP OFD classifiers in the form of a fragment of a classifier of indicators of the state of the cardiovascular system is shown in figure 1. All classifiers of indicators of the state of other functional systems of the body and reference books for filling out other sections of the medical history in the automated workplace of the general medical department are constructed according to the principle shown in the table in figure 1. Due to this, a description of each event as part of the sections of the medical history can be presented in the automated workplace of the federal district in the form of code entries of the following structure:
1) / A 1 A 1 • B 1 B 1 • C 1 C 1 • D 1 D 1 /
2) / A 1 A 1 • B 1 B 1 • C 1 C 1 • D 1 D 2 /
....................
5) /A1A1•B1B1•C1C2•Д2Д1/
....................5) / A 1 A 1 • B 1 B 1 • C 1 C 2 • D 2 D 1 /
....................
9) /A1A1•B1B1•C1C2•Д2Д5/
....................9) / A 1 A 1 • B 1 B 1 • C 1 C 2 • D 2 D 5 /
....................
12) /A1A1•B1B1•C1C3•Д3Д3/
База критериальных диагностических признаков АРМ ОФД служит основой для автоматизации формирования подсказок о вероятностных диагнозах (автоматизации постановки диагноза).12) / A 1 A 1 • B 1 B 1 • C 1 C 3 • D 3 D 3 /
The base of criteria-based diagnostic features of the CRF automated workstation serves as the basis for automating the formation of clues about probabilistic diagnoses (automating the diagnosis).
По своей структуре каждый кадр такой информации представляет документ, содержащий сочетание признаков (критериальный образ) характерного заболевания. Критериальные образы заболеваний в АРМ ОФД сгруппированы (идентифицированы) по заболеваниям функциональных систем и органов, а также по специфическим направлениям медицины (онкология, дерматология и т.п.). Информация по диагностическим признакам заболеваний (критериальные образы заболеваний) по своей структуре аналогичны или близки структуре разделов и подразделов истории болезни пациента. In its structure, each frame of such information is a document containing a combination of signs (criteria image) of a characteristic disease. Criteria images of diseases in the AFM workstation are grouped (identified) by diseases of functional systems and organs, as well as by specific areas of medicine (oncology, dermatology, etc.). Information on the diagnostic signs of diseases (criterial images of diseases) in their structure is similar or close to the structure of sections and subsections of the patient’s medical history.
Пример структуры данных о составе критериального образа условного заболевания приведен на фиг. 2. Описание критериального образа в АРМ ОФД имеет древовидную ветвящуюся структуру. Корнем логического дерева диагностического показателя является вид заболевания, которому присуща приведенная на фиг.2 совокупность диагностических признаков. An example of a data structure on the composition of a criterial image of a conditional disease is shown in FIG. 2. Description of the criterial image in the automated workplace OFD has a tree-like branching structure. The root of the logical tree of the diagnostic indicator is the type of disease, which is inherent in the set of diagnostic signs shown in figure 2.
Основная ветвь логического дерева соответствует наименованию системы (органа), в которой наиболее отчетливо выявлены патологические изменения. Здесь же приводятся виды обследований, в процессе которых выявляют патологические изменения, а также характеристические признаки (показатели) патологически измененного состояния органов пациента. The main branch of the logical tree corresponds to the name of the system (organ) in which pathological changes are most clearly identified. Here are given the types of examinations during which pathological changes are revealed, as well as characteristic signs (indicators) of the pathologically altered state of the patient’s organs.
Кроме наиболее пораженного органа в составе критериального образа заболевания в АРМ ОФД учитываются показатели состояния других систем и органов. In addition to the most affected organ as part of the criterial image of the disease, the AFM AWP takes into account indicators of the state of other systems and organs.
Использование базы критериальных диагностических признаков в АРМ ОФД заключается в последовательном сопоставлении результатов текущих обследований пациента с совокупностью диагностических признаков, входящих в состав критериальных образов. На основе выбора наиболее близких критериальных образов АРМ ОФД выдает врачу подсказку о вариантах вероятного диагноза заболевания. Using the base of criteria-based diagnostic features in the CRF automated workstation consists in sequentially comparing the results of current patient examinations with the set of diagnostic features that are part of the criteria-based images. Based on the selection of the closest criterial images, the APF AWP gives the doctor a hint about the options for a probable diagnosis of the disease.
База данных о рекомендуемых средствах и методах лечения, входящих в состав АРМ ОФД, фрагмент которой приведен на фиг.3, предназначена для формирования в АРМ ОФД подсказок врачу о наиболее целесообразных наборах средств и методов лечения пациента. Основой для их выбора является установленный диагноз заболевания. Для каждого характерного вида заболевания на основе медицинских рекомендаций и официальных справочных данных в АРМ ОФД составляются варианты возможных рецептур лечебных средств и методов их применения. The database of recommended means and treatment methods that are part of the APM AWF, a fragment of which is shown in Fig. 3, is intended to generate prompts to the doctor about the most appropriate sets of means and methods for treating the patient in the AWM APD. The basis for their choice is an established diagnosis of the disease. For each characteristic type of disease, on the basis of medical recommendations and official reference data, options for possible formulations of therapeutic agents and methods of their application are compiled in the automated workplace.
При этом в наборы средств и методов в базе данных АРМ ОФД входят:
медикаментозные препараты и методы их применения;
немедикаментозные препараты (например, гомеопатические) и методы их применения;
физиотерапевтические средства и методики их применения;
возможные нетрадиционные средства и методики их применения.At the same time, the sets of tools and methods in the database of the AWP OFD include:
medications and methods of their use;
non-drug preparations (for example, homeopathic) and methods of their use;
physiotherapeutic agents and methods of their use;
possible unconventional means and methods of their application.
Кроме показаний по применению в каждой группе методов и средств в составе АРМ ОФД, которые могут быть рекомендованы для лечения конкретного вида заболевания (по установленному диагнозу), приведены противопоказания, например по несовместимости средств с ранее перенесенным заболеванием, по возможности аллергических реакций и т.п. In addition to the indications for the use in each group of methods and means as part of the APD automated workstation, which can be recommended for the treatment of a specific type of disease (according to the established diagnosis), contraindications are given, for example, on the incompatibility of drugs with a previous disease, possible allergic reactions, etc. .
Автоматизированный выбор приемлемых вариантов средств и методов лечения, их дозировка производится в АРМ ОФД путем анализа справочных данных (рецептур) на основе поисковых реквизитов из состава кодовой записи установленного диагноза заболевания и выдачи врачу всего перечня средств и методов, применение которых рекомендуется при установленном диагнозе заболевания - с исключением методов и средств, по которым у конкретного пациента имеются противопоказания. Окончательный выбор рецептур лечебных средств и методов из подобранного автоматически набора возможных вариантов производится лечащим врачом. Automated selection of acceptable options for treatment methods and methods, their dosage is carried out in the CRF automated workplace by analyzing reference data (formulations) based on the search details from the code entry of the established diagnosis of the disease and issuing to the doctor the entire list of tools and methods, the use of which is recommended for the diagnosis of the disease - with the exception of methods and means by which a particular patient has contraindications. The final selection of prescriptions for therapeutic agents and methods from an automatically selected set of possible options is made by the attending physician.
Способ автоматизации ОФД может быть реализован с помощью автоматизированного рабочего места общефункциональной диагностики, выполненного на основе стандартного комплекта персональной ЭВМ в составе связанных интерфейсом системного блока со встроенным накопителем для введения баз данных, клавиатуры, монитора, принтера, модема, интерфейсных устройств для подключения инструментальных диагностических средств, базы данных специалистов, допущенных к работе на АРМ ОФД, базы данных пациентов, регистрируемых в АРМ ОФД. Дополнительно ПЭВМ оснащается базой данных историй болезни, базой критериальных диагностических признаков, базой справочных данных о рекомендуемых средствах и методах лечения и базой видео - и графических данных, которые через интерфейс соединены с остальными блоками ПЭВМ так же, как и база данных специалистов и база данных пациентов. The OFD automation method can be implemented using a general-purpose diagnostic workstation based on a standard personal computer set consisting of an interface system unit with a built-in drive for entering databases, keyboard, monitor, printer, modem, interface devices for connecting diagnostic tools , databases of specialists admitted to work at the automated workplace of the general medical department, databases of patients registered in the automated workplace of the general medical department. In addition, the PC is equipped with a database of case histories, a database of criteria-specific diagnostic signs, a database of reference data on recommended treatments and methods, and a database of video and graphic data that are connected via interface to other PC blocks in the same way as the specialist database and patient database .
Предварительно перед началом использования АРМ ОФД в базы данных специалистов и пациентов заносят их идентификационные данные, формируют базу критериальных диагностических признаков и базу данных о рекомендуемых средствах и методах лечения. Prior to the start of using the APF automated workstation, their identification data are entered into the databases of specialists and patients, a database of criteria-specific diagnostic signs and a database of recommended means and methods of treatment are formed.
Базу данных историй болезни формируют при первичном обращении пациента и при последующих обращениях путем занесения результатов обследований, получаемых в процессе общей функциональной диагностики (ОФД) пациентов. Вся заносимая в АРМ ОФД информация кодируется в соответствии с принятыми в официальном порядке классификаторами и справочниками. The database of case histories is formed at the initial treatment of the patient and at subsequent visits by recording the results of examinations obtained in the process of general functional diagnosis (CRF) of patients. All information entered into the ARM OFD is encoded in accordance with officially accepted classifiers and reference books.
Автоматизированный диагноз заболевания осуществляется в АРМ ОФД, как указано выше, путем последовательного сопоставления результатов текущих обследований пациента с совокупностью диагностических признаков, входящих с состав критериальных образов, занесенных предварительно в базу данных диагностических критериев. На основе выбора наиболее близких критериальных образов врачу выдается подсказка о вариантах вероятностного диагноза. Так как в составе критериального образа заболевания учитываются показатели не только наиболее пораженного органа, но и показатели других систем и органов, то за счет этого повышается достоверность постановки диагноза. An automated diagnosis of the disease is carried out in the CRF automated workplace, as indicated above, by sequentially comparing the results of the current examinations of the patient with a set of diagnostic features included in the composition of the criterion images entered previously in the database of diagnostic criteria. Based on the selection of the closest criterial images, the doctor is given a hint about the options for a probabilistic diagnosis. Since the composition of the criterial image of the disease takes into account the indicators of not only the most affected organ, but also the indicators of other systems and organs, this increases the reliability of the diagnosis.
Автоматизированный выбор назначаемого лечения пациента и применяемых для этого средств осуществляется в АРМ ОФД путем анализа справочных данных (рецептур) и выдачей врачу всех рекомендуемых при установленном диагнозе заболевания лечебных средств и методов их применения. При этом АРМ ОФД автоматически исключает средства и методы, применение которых противопоказано по особенностям пациента. Окончательный выбор лечебных средств и методов из представленного набора допустимых вариантов производится лечащим врачом (в том числе - с учетом доступности тех или иных средств, экономических ограничений и т.п.). Automated selection of the patient’s prescribed treatment and the means used for this is carried out in the CRF automated workplace by analyzing the reference data (formulations) and issuing to the doctor all the therapeutic agents recommended for the established diagnosis of the disease and the methods of their use. In this case, the automated workplace OFD automatically excludes the means and methods, the use of which is contraindicated in the patient's particularities. The final choice of therapeutic agents and methods from the presented set of acceptable options is made by the attending physician (including taking into account the availability of certain drugs, economic restrictions, etc.).
Результаты диагностики и назначенные с применением АРМ ОФД методы и средства лечения документируются и заносятся в историю болезни в составе АРМ ОФД. Diagnostic results and the methods and means of treatment prescribed with the use of AWP OFD are documented and recorded in the medical history as part of the AWF OFD.
Данные по истории болезни, занесенные в АРМ ОФД по результатам каждого очередного обследования, блокируются от последующих изменений и защищены от разрушения. Data on the medical history recorded in the automated workplace of the general medical department based on the results of each regular examination are blocked from subsequent changes and protected from destruction.
Таким образом, как следует из описания изобретения, указанный технический результат от использования изобретения действительно достигается. Thus, as follows from the description of the invention, the specified technical result from the use of the invention is really achieved.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2001103024/09A RU2205447C2 (en) | 2001-02-05 | 2001-02-05 | Method for automation of general functional diagnostics |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2001103024/09A RU2205447C2 (en) | 2001-02-05 | 2001-02-05 | Method for automation of general functional diagnostics |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2001103024A RU2001103024A (en) | 2003-04-20 |
| RU2205447C2 true RU2205447C2 (en) | 2003-05-27 |
Family
ID=20245521
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2001103024/09A RU2205447C2 (en) | 2001-02-05 | 2001-02-05 | Method for automation of general functional diagnostics |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2205447C2 (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2564248C2 (en) * | 2009-09-28 | 2015-09-27 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Generalised method of processing of content of structured dicom report |
| RU2598578C1 (en) * | 2015-05-05 | 2016-09-27 | Ольга Анатольевна Клочихина | Method for prevention incidence of stroke |
| RU2613029C2 (en) * | 2015-05-05 | 2017-03-14 | Ольга Анатольевна Клочихина | Automated system of forming extended register of stroke |
| CN109545392A (en) * | 2018-10-26 | 2019-03-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | Long-distance monitoring method, device, equipment and medium based on Internet of Things |
| RU2701702C2 (en) * | 2014-12-09 | 2019-09-30 | Конинклейке Филипс Н.В. | System and method for uniform comparison of unstructured recorded features with associated therapeutic features |
-
2001
- 2001-02-05 RU RU2001103024/09A patent/RU2205447C2/en not_active IP Right Cessation
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2564248C2 (en) * | 2009-09-28 | 2015-09-27 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Generalised method of processing of content of structured dicom report |
| RU2701702C2 (en) * | 2014-12-09 | 2019-09-30 | Конинклейке Филипс Н.В. | System and method for uniform comparison of unstructured recorded features with associated therapeutic features |
| RU2598578C1 (en) * | 2015-05-05 | 2016-09-27 | Ольга Анатольевна Клочихина | Method for prevention incidence of stroke |
| RU2613029C2 (en) * | 2015-05-05 | 2017-03-14 | Ольга Анатольевна Клочихина | Automated system of forming extended register of stroke |
| CN109545392A (en) * | 2018-10-26 | 2019-03-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | Long-distance monitoring method, device, equipment and medium based on Internet of Things |
| CN109545392B (en) * | 2018-10-26 | 2024-03-01 | 平安科技（深圳）有限公司 | Remote monitoring method, device, equipment and medium based on Internet of things |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ali et al. | A systematic literature review of artificial intelligence in the healthcare sector: Benefits, challenges, methodologies, and functionalities | |
| CA2247918C (en) | Intelligent prompting | |
| US7991485B2 (en) | System and method for obtaining, processing and evaluating patient information for diagnosing disease and selecting treatment | |
| CN102947832B (en) | The identities match of patient's record | |
| US20030125988A1 (en) | Patient data mining with population-based analysis | |
| US20040078236A1 (en) | Storage and access of aggregate patient data for analysis | |
| US20080183504A1 (en) | Point-of-care information entry | |
| US20040039710A1 (en) | System and method for health care costs and outcomes modeling with timing terms | |
| US20100100395A1 (en) | Method for high-risk member identification | |
| WO2004044778A1 (en) | Individualized patient electronic medical records system | |
| JP2011508301A (en) | Semi-automatic evaluation of successive versions of clinical decision support system | |
| CN101031921A (en) | Decision support systems for clinical guidelines and for navigating said clinical guidelines according to different levels of abstraction | |
| CN112002397A (en) | Clinical decision support and clinical cost management system | |
| Horn et al. | Managed Care Outcomes Project: Study Design, Baseline | |
| Sanders et al. | The effects on clinician ordering patterns of a computerized decision support system for neuroradiology imaging studies. | |
| Winthereik | “We fill in our working understanding”: on codes, classifications and the production of accurate data | |
| RU2205447C2 (en) | Method for automation of general functional diagnostics | |
| US20080275732A1 (en) | Using patterns of medical treatment codes to determine when further medical expertise is called for | |
| Cimino | Vocabulary and health care information technology: State of the art | |
| Rosen et al. | Episodes of care: theoretical frameworks versus current operational realities | |
| RU2325100C2 (en) | Therapeutic diagnostic medical care optimization system | |
| US20070282640A1 (en) | Healthcare information accessibility and processing system | |
| KR100556283B1 (en) | Hospital management system for providing a variaty of analyzing service | |
| McDougall et al. | Predicting Opioid Overdose Readmission and Opioid Use Disorder with Machine Learning | |
| RU18206U1 (en) | AUTOMATED WORK PLACE OF GENERAL FUNCTIONAL DIAGNOSTICS |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20100206 |