Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка № 202390296

Библиографические данные
(21)202390296 (13) A1
(22)2021.07.02

[ A ] [ B ] [ C ] [ D ] [ E ] [ F ] [ G ] [ H ]

Текущий раздел:


Документ опубликован 2023.07.12
Текущий бюллетень: 2023-07
Все публикации: 202390296

(51) G16H 10/60 (2018.01)
G16H 50/20(2018.01)
(43)A1 2023.07.12 Бюллетень № 07 тит.лист, описание
(31)2020122475
(32)2020.07.10
(33)RU
(86)RU2021/050200
(87)2022/010384 2022.01.13
(71)ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "К-СКАЙ" (RU)
(72)Гусев Александр Владимирович, Новицкий Роман Эдвардович (RU)
(74)Котлов Д.В., Яшмолкина М.Л., Лазебная Е.А. (RU)
(54)СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ
Реферат [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

Загрузка данных...