[go: up one dir, main page]

RU2016123429A - Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов - Google Patents

Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов Download PDF

Info

Publication number
RU2016123429A
RU2016123429A RU2016123429A RU2016123429A RU2016123429A RU 2016123429 A RU2016123429 A RU 2016123429A RU 2016123429 A RU2016123429 A RU 2016123429A RU 2016123429 A RU2016123429 A RU 2016123429A RU 2016123429 A RU2016123429 A RU 2016123429A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
severity
data
patient
probability
condition
Prior art date
Application number
RU2016123429A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2679572C1 (ru
Inventor
Брайан Дэвид ГРОСС
Джозеф Джеймс ФРАССИКА
Иван САЛЬГО
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2016123429A publication Critical patent/RU2016123429A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2679572C1 publication Critical patent/RU2679572C1/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/02028—Determining haemodynamic parameters not otherwise provided for, e.g. cardiac contractility or left ventricular ejection fraction
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
    • A61B5/14542—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means using visual displays
    • A61B5/743—Displaying an image simultaneously with additional graphical information, e.g. symbols, charts, function plots
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • 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
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • 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
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
    • A61B2503/04—Babies, e.g. for SIDS detection
    • A61B2503/045—Newborns, e.g. premature baby monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Claims (49)

1. Способ, включающий
получение электрического сигнала, включающего набор по меньшей мере двух физиологических параметров пациента;
сравнение по меньшей мере двух физиологических параметров с заданным диапазоном физиологических параметров на основе выходных нормативов датчика, которые имеют электронный формат;
идентификацию данных, необходимых для определения вероятности и степени тяжести исследуемого состояния пациента в ответ на установление того, что по меньшей мере два физиологических параметра не соответствуют диапазону физиологических параметров;
прием идентифицированных данных в электронном формате;
определение первой вероятности и первой степени тяжести исследуемого состояния исходя из полученных идентифицированных данных;
определение рекомендуемого порядка действий для пациента исходя из первой вероятности и первой степени тяжести, ресурсов медицинского учреждения и нормативных событий; и
вывод на экран дисплея визуального представления первой вероятности и первой степени тяжести и рекомендуемого порядка действий.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
генерирование управляющего сигнала, который управляет работой электронного устройства, связанного с медицинским уходом за пациентом, исходя из рекомендуемого порядка действий и нормативных событий; и
управление работой указанного электронного устройства с помощью управляющего сигнала.
3. Способ по п. 2, в котором другие данные включают данные отображения.
4. Способ по п. 3, в котором данные отображения включают данные ультразвукового отображения.
5. Способ по любому из пп. 3-4, дополнительно включающий:
прием атласа изображений патологий органов, при этом определение первой вероятности включает определение первой вероятности и первой степени тяжести исследуемого состояния исходя из данных отображения и атласа изображений патологий органов.
6. Способ по п. 5, дополнительно включающий прием одного или более типа данных из группы, включающей демографические данные, данные наблюдений и/или клинические данные, при этом определение первой вероятности включает определение первой вероятности и первой степени тяжести исследуемого состояния пациента исходя из демографических данных, данных наблюдений и/или клинических данных.
7. Способ по любому из пп. 5 и 6, дополнительно включающий
идентификацию других данных, пригодных для увеличения точности определения первой вероятности и первой степени тяжести исследуемого состояния.
8. Способ по п. 7, дополнительно включающий обновление первой вероятности и первой степени тяжести состояния пациента исходя из указанных других данных, благодаря чему вырабатывают вторую вероятность и вторую степень тяжести исследуемого состояния.
9. Способ по любому из пп. 1-8, в котором рекомендуемый порядок действий включает перевод пациента в другое медицинское учреждение, лучше оборудованное для исследуемого состояния.
10. Способ по п. 9, в котором рекомендуемый порядок действий дополнительно включает рекомендуемый медицинский уход для смягчения последствий ухудшения исследуемого состояния перед его переводом в другое лечебное учреждение.
11. Способ по любому из пп. 1-8, в котором рекомендуемый порядок действий включает рекомендуемый медицинский уход для смягчения последствий ухудшения исследуемого состояния в данном медицинском учреждении с использованием ресурсов, имеющихся в наличии в этом медицинском учреждении.
12. Способ по любому из пп. 1-8, в котором исследуемым состоянием является врожденная патология сердца новорожденного.
13. Способ по п. 12, в котором по меньшей мере два измеренных физиологических параметра являются значениями концентрации кислорода в крови, одно из которых измерено на правой стопе субъекта, а другое измерено на левой руке субъекта.
14. Способ по п. 13, в котором сравнение по меньшей мере двух физиологических параметров включает определение разницы между по меньшей мере двумя физиологических параметрами и определение значения разницы концентраций кислорода в крови, сравнение значения разницы концентраций кислорода в крови с диапазоном параметров от выходных нормативдатчика и определение того, протекает ли кровь в обход легких.
15. Система (100), содержащая
вычислительную систему (102), которая включает в себя
по меньшей мере один вычислительный процессор (104);
средства (108) ввода/вывода и
машиночитаемый носитель (106) данных, закодированный модулем (118) сортировки пациентов,
при этом по меньшей мере один вычислительный процессор в результате выполнения команд модуля сортировки пациентов обрабатывает данные, принятые от средств ввода/вывода, и вырабатывает вероятности и степени тяжести исследуемого состояния пациента, генерирует рекомендуемый порядок действий исходя из полученных вероятностей и степеней тяжести и выводит на экран дисплея визуальное представление вероятностей, степеней тяжести и рекомендуемого порядка действий.
16. Система по п. 15, в которой по меньшей мере один вычислительный процессор в результате выполнения указанных команд управляет работой по меньшей мере одного электронного устройства исходя из полученных рекомендаций.
17. Система по п. 16, в которой по меньшей мере один процессор в результате выполнения указанных команд вычисляет вероятности и степени тяжести исходя из данных отображения и атласа изображений патологий органов.
18. Система по п. 17, в которой по меньшей мере один вычислительный процессор в результате выполнения указанных команд дополнительно вычисляет вероятности и степени тяжести исходя из данных физиологического датчика, демографических данных, данных наблюдений и клинических данных.
19. Система по п. 16, в которой по меньшей мере один вычислительный процессор в результате выполнения указанных команд идентифицирует дополнительную информацию, пригодную для увеличения точности определения вероятностей и степеней тяжести, и обновляет значения вероятностей и степеней тяжести после приема по меньшей мере поднабора идентифицированной дополнительной информации.
20. Система по любому из пп. 15-19, в которой рекомендуемый порядок действий включает перевод пациента в другое медицинское учреждение, лучше оборудованное для исследуемого состояния.
21. Система по п. 20, в которой рекомендуемый порядок действий дополнительно включает предложенный медицинский уход для смягчения последствий ухудшения исследуемого состояния перед его переводом в другое медицинское учреждение.
22. Система по любому из пп. 15-19, в которой рекомендуемый порядок действий включает предложенный медицинский уход для смягчения последствий ухудшения исследуемого состояния в данном медицинском учреждении с использованием ресурсов, имеющихся в наличии в данном медицинском учреждении.
23. Система по любому из пп. 15-22, в которой исследуемым состоянием является врожденная патология сердца новорожденного.
24. Система по п. 23, в которой по меньшей мере один вычислительный процессор в результате выполнения указанных команд подсчитывает вероятности и степени тяжести исходя из того, что значение концентрации кислорода в крови пациента вышло за пределы заданного «нормального» диапазона.
25. Машиночитаемый носитель данных, закодированный машиночитаемыми командами, которые при выполнении процессором предписывают процессору:
сравнивать разницу значений по меньшей мере двух физиологических параметров пациента с заданным диапазоном физиологических параметров, при этом по меньшей мере два физиологических параметра соответствуют уровням концентрации кислорода в крови, соответственно измеренным на правой стопе пациента и левой руке пациента;
идентифицировать процедуру ультразвукового отображения для получения данных с целью определения вероятности и степени тяжести исследуемого состояния пациента в ответ на установление того, что указанная разница значений выходит за пределы диапазона физиологических параметров;
принимать данные изображения от сканирования исходя из идентифицированной процедуры ультразвукового отображения;
определять вероятность и первую степень тяжести исследуемого состояния исходя из полученных данных формирования изображения;
идентифицировать другие данные, пригодные для увеличения точности определения вероятности и степени тяжести;
обновлять вероятность и степень тяжести в ответ на прием по меньшей мере поднабора идентифицированных других данных;
определять рекомендуемый порядок действий для пациента исходя из обновленной вероятности, обновленной степени тяжести, ресурсов медицинского учреждения и нормативных событий; и
визуально представлять обновленную вероятность и обновленную степень тяжести и рекомендуемый порядок действий.
RU2016123429A 2013-11-13 2014-11-13 Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов RU2679572C1 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361903438P 2013-11-13 2013-11-13
US61/903,438 2013-11-13
PCT/IB2014/066005 WO2015071847A2 (en) 2013-11-13 2014-11-13 Clinical decision support system based triage decision making

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2016123429A true RU2016123429A (ru) 2017-12-22
RU2679572C1 RU2679572C1 (ru) 2019-02-11

Family

ID=52023571

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016123429A RU2679572C1 (ru) 2013-11-13 2014-11-13 Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9946843B2 (ru)
EP (1) EP3069281B1 (ru)
JP (1) JP6402185B2 (ru)
CN (1) CN105765584B (ru)
RU (1) RU2679572C1 (ru)
WO (1) WO2015071847A2 (ru)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITUB20153285A1 (it) * 2015-08-28 2017-02-28 Inmm S R L Sistema e metodo di supporto ad un operatore in un intervento di emergenza su un paziente
US10855515B2 (en) 2015-10-30 2020-12-01 Netapp Inc. Implementing switchover operations between computing nodes
US10950341B2 (en) 2015-11-30 2021-03-16 Physio-Control, Inc. Integration of a point-of-care blood analyzer into a prehospital telemedicine system
WO2018162644A1 (en) * 2017-03-10 2018-09-13 Koninklijke Philips N.V. Patient status monitor with visually strong patient status display
US20200185078A1 (en) * 2017-04-25 2020-06-11 Koninklijke Philips N.V. System and method for facilitating configuration modifications for a patient interface computer system based on a patient-specific risk alert model
EP3404666A3 (en) * 2017-04-28 2019-01-23 Siemens Healthcare GmbH Rapid assessment and outcome analysis for medical patients
US10825167B2 (en) 2017-04-28 2020-11-03 Siemens Healthcare Gmbh Rapid assessment and outcome analysis for medical patients
ES2905660T3 (es) * 2017-06-19 2022-04-11 Viz Ai Inc Procedimiento y sistema para el triaje asistido por ordenador
CN107800801A (zh) * 2017-11-07 2018-03-13 上海电机学院 一种基于用户学习偏好的学习资源推送方法及系统
US10811135B2 (en) * 2018-12-27 2020-10-20 General Electric Company Systems and methods to determine disease progression from artificial intelligence detection output
JP2019107485A (ja) * 2019-02-26 2019-07-04 株式会社トプコン 眼科検査装置
KR102261078B1 (ko) 2019-07-08 2021-06-03 경희대학교 산학협력단 임상 실습 가이드 라인을 컴퓨터 해석 모델로 변환하기 위한 방법 및 이의 시스템
US20210202093A1 (en) * 2019-12-31 2021-07-01 Cerner Innovation, Inc. Intelligent Ecosystem
US20220037026A1 (en) * 2020-07-28 2022-02-03 Koninklijke Philips N.V. System and method for personalized triage with survival modeling and constrained optimization
TR202011991A2 (tr) * 2020-07-28 2020-10-21 Asli Goerek Dilektasli Medi̇kal ki̇osk i̇çeren mobi̇l tri̇yaj i̇stasyonu
US20220044818A1 (en) * 2020-08-04 2022-02-10 Koninklijke Philips N.V. System and method for quantifying prediction uncertainty
GB2598568A (en) * 2020-09-01 2022-03-09 Clini Hub Ltd Patient monitoring device
US20240382736A1 (en) * 2021-09-27 2024-11-21 Becton, Dickinson And Company System and Method for Vascular Access Management
US12390155B2 (en) 2021-12-27 2025-08-19 Matrixcare, Inc. Predicting wound management treatment resources using machine learning
US20230207131A1 (en) * 2021-12-27 2023-06-29 Matrixcare, Inc. Wound management system for predicting and avoiding wounds in a healthcare facility
GR20230100016A (el) * 2023-01-10 2024-08-19 Κωνσταντινος Σταμουλη Μαμμας Συνεργατικο ρομποτ-φορητο και φορετο απο τους διασωστες της ομαδας διασωσης τραυματιων "cobot" ολοκληρωμενο με συμπλεγμα εξωσκελετων και ψηφιακων διαταξεων μετρησης βιομετρικων παραμετρων και δικτυωση 5g cloud internet computing και 4κ αναλυσης ψηφιακης ιατρικης εικονας για την σε πραγματικο χρονο απο το πεδιο εξ αποστασεως αξιολογηση, ταξινομηση κινδυνου (triage), διαγνωση και ληψη βελτιστων αποφασεων απο ειδικους για την ταχυτατη, ορθη και εξατομικευμενη αντιμετωπιση βαρεως πασχοντων και την υποστηριξη της "χρυσης ωρας" στην προνοσομειακη αντιμετωπιση τραυματος
KR20250153970A (ko) * 2024-04-19 2025-10-28 가톨릭대학교 산학협력단 감염병 중증도에 따른 환자 분류 방법 및 이를 이용한 비대면 진료 시스템

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4957115A (en) * 1988-03-25 1990-09-18 New England Medical Center Hosp. Device for determining the probability of death of cardiac patients
US7454360B2 (en) * 1999-06-23 2008-11-18 Visicu, Inc. Order evaluation system for use in a healthcare location
US8401874B2 (en) * 1999-06-23 2013-03-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Rules-based system for maternal-fetal care
US7315825B2 (en) * 1999-06-23 2008-01-01 Visicu, Inc. Rules-based patient care system for use in healthcare locations
US9053222B2 (en) * 2002-05-17 2015-06-09 Lawrence A. Lynn Patient safety processor
US20040122787A1 (en) * 2002-12-18 2004-06-24 Avinash Gopal B. Enhanced computer-assisted medical data processing system and method
WO2005025399A2 (en) * 2003-09-12 2005-03-24 Or-Nim Medical Ltd. Noninvasive optical monitoring of region of interest
US7433853B2 (en) * 2004-07-12 2008-10-07 Cardiac Pacemakers, Inc. Expert system for patient medical information analysis
US8740789B2 (en) * 2005-03-03 2014-06-03 Cardiac Pacemakers, Inc. Automatic etiology sequencing system and method
US20060265253A1 (en) * 2005-05-18 2006-11-23 Rao R B Patient data mining improvements
US8892196B2 (en) * 2006-07-06 2014-11-18 Los Angeles Biomedial Research Institute At Harbor-Ucla Medical Center Device and method for screening congenital heart disease
US8457707B2 (en) * 2006-09-20 2013-06-04 Masimo Corporation Congenital heart disease monitor
US20090149719A1 (en) * 2007-12-05 2009-06-11 Cardiac Pacemakers, Inc. System And Method For Performing Remote Patient Risk Assessment Through A Visual Analog Scale
US9997260B2 (en) 2007-12-28 2018-06-12 Koninklijke Philips N.V. Retrieval of similar patient cases based on disease probability vectors
US20090177102A1 (en) * 2008-01-07 2009-07-09 The General Electric Company System, method and device for predicting sudden cardiac death risk
US9763606B2 (en) 2010-08-23 2017-09-19 Los Angeles Biomedical Research Institute At Harbor-Ucla Medical Center Foot pulse oximeter for screening congenital heart disease before newborn discharge
EP4020344B1 (en) * 2010-11-11 2025-05-28 ZOLL Medical Corporation Acute care treatment systems dashboard
US9392945B2 (en) * 2012-01-04 2016-07-19 Masimo Corporation Automated CCHD screening and detection
WO2014205139A1 (en) * 2013-06-20 2014-12-24 University Of Virginia Patent Foundation Multidimensional time series entrainment system, method and computer readable medium

Also Published As

Publication number Publication date
US9946843B2 (en) 2018-04-17
JP2017503532A (ja) 2017-02-02
US20160328525A1 (en) 2016-11-10
EP3069281A2 (en) 2016-09-21
CN105765584B (zh) 2019-03-29
WO2015071847A3 (en) 2015-08-27
WO2015071847A2 (en) 2015-05-21
EP3069281B1 (en) 2021-01-06
CN105765584A (zh) 2016-07-13
RU2679572C1 (ru) 2019-02-11
JP6402185B2 (ja) 2018-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2016123429A (ru) Система поддержки принятия клинических решений на основе принятия решений по сортировке пациентов
US10949968B2 (en) Systems and methods for detecting an indication of a visual finding type in an anatomical image
JP2017503532A5 (ru)
CN102525534B (zh) 医用图像处理装置、医用图像处理方法
JP2022180466A (ja) 診断支援装置、学習装置、診断支援方法、学習方法及びプログラム
US10424067B2 (en) Image processing apparatus, image processing method and storage medium
US9514529B2 (en) Diagnostic reading request system, diagnostic reading request intermediary device, control program, and diagnostic reading result evaluation method
JP2019521829A (ja) 画像セレクタを有する超音波イメージング装置
CN106205459A (zh) 显示设备的校正方法及校正装置
US20220095889A1 (en) Program, information processing method, and information processing apparatus
US10827999B2 (en) Dynamic analysis apparatus and system for measuring temporal changes in blood vessels
US10729389B2 (en) 3D assessment of conjugant eye deviation for the identificaiton of acute ischemic stroke
Xie et al. Automatically measuring the Cobb angle and screening for scoliosis on chest radiograph with a novel artificial intelligence method
CN117015799A (zh) 检测x射线图像中的异常
US20160140712A1 (en) Medical image analyzer
CN115700740A (zh) 医学图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
US20250259268A1 (en) Image processing method and information processing apparatus
KR20220136225A (ko) 인공지능 모델의 결과에 대한 신뢰 정보 제공 방법 및 장치
CN116740042B (zh) 一种基于多阶段模型的感染检测方法、装置、设备及介质
US9642535B2 (en) Medical image processing apparatus and medical image processing method
JP2019524236A (ja) インピーダンス・シフトの検出
US12493961B2 (en) Estimation device, estimation method, program, and generation method
JP2020146381A (ja) 画像処理装置、画像処理システム及びプログラム
JP7613725B2 (ja) 診断支援装置、コンピュータプログラムおよびガス拡散能推定方法
KR20210074008A (ko) 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201114