Eurasian Publication Server

Eurasian Application for Invention № 202390296

BIBLIOGRAPHIC DATA

(11) Document Number

202390296

(21) Application Number

202390296

(22) Filling Date

2021.07.02

(51) IPC

G16H 10/60 (2018.01)
G16H 50/20 (2018.01)

(43)(13) Application Publication Date(s), Kind Code(s)

A1 2023.07.12 Issue No 07 title, specification

(31) Number(s) assigned to Priority Application(s)

2020122475

(32) Date(s) of filing of Priority Application(s)

2020.07.10

(33) Priority Application Office

RU

(86) PCT Application Number

RU2021/050200

(87) PCT Publication Number

2022/010384 2022.01.13

(71) Applicant(s)

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "К-СКАЙ" (RU)

(72) Inventor(s)

Гусев Александр Владимирович, Новицкий Роман Эдвардович (RU)

(74) Attorney(s) or Agent(s)

Котлов Д.В., Яшмолкина М.Л., Лазебная Е.А. (RU)

(54) Title

СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ

ABSTRACT [ENG]
(57) Изобретение относится к области автоматизированных систем медицинской диагностики. Способ обучения системе поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей, представления пациентов, выполняемый на сервере, включающий этапы, на которых формируют первичный массив структурированных данных о группе пациентов на основе собранных данных по меньшей мере с датчиков систем мониторинга здоровья пациентов, информации, полученной из проведенных анализов, данных анамнеза, данных о симптоматики; осуществляют предварительную обработку и индексацию первичного массива данных; осуществляют мониторинг наборов медицинских показателей и факторов, влияющих на состояние пациента с использованием алгоритмов извлечения признаков и медицинских онтологии; осуществляют формирование окончательного массива структурированных данных; производят автоматическую разметку полученной последовательности медицинских фактов по каждому пациенту, используя извлеченные из электронной медицинской карты пациента диагнозы или другие интересующие факты; производят предварительное обучение моделей исходя из динамики состояний пациентов; производят обучение финальных моделей с параметрами, отобранными при предварительном обучении, и настраивают систему для формирования предложения по лечению последующих пациентов. Технический результат заключается в автоматизации поддержки принятия решений для оказания медицинских манипуляций и в возможности моделировать процессы и тенденции в организме пациента, выявлять влияние медикаментов и назначенного лечения, определять вероятность летального исхода пациента после операций или назначения лечения.
Zoom in

Back New search
'; $("body").css({"cursor": "progress"}); $("div#"+fr).css({"width": "50%","flex":"0 0 50%"}); $("div#tr"+fr).append(loadtxt); $("div#tr"+fr).show(); } //$("div#trformula").hide(); //console.log($('#formula').html()); //getTranslateFromService("ru-en", $('#formula').html());