RU2299470C2 - Method for building unified information space for practical doctor - Google Patents
Method for building unified information space for practical doctor Download PDFInfo
- Publication number
- RU2299470C2 RU2299470C2 RU2004126977/09A RU2004126977A RU2299470C2 RU 2299470 C2 RU2299470 C2 RU 2299470C2 RU 2004126977/09 A RU2004126977/09 A RU 2004126977/09A RU 2004126977 A RU2004126977 A RU 2004126977A RU 2299470 C2 RU2299470 C2 RU 2299470C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- patient
- medical
- patients
- information
- rules
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 20
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 19
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 claims abstract description 16
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 claims abstract description 16
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000007170 pathology Effects 0.000 claims description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 14
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 claims description 11
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 18
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 10
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 39
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 39
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 12
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 10
- 230000002439 hemostatic effect Effects 0.000 description 9
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 8
- 239000000539 dimer Substances 0.000 description 8
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 8
- 210000003725 endotheliocyte Anatomy 0.000 description 7
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 7
- 206010053567 Coagulopathies Diseases 0.000 description 6
- 239000013068 control sample Substances 0.000 description 6
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 6
- 208000034486 Multi-organ failure Diseases 0.000 description 5
- 208000010718 Multiple Organ Failure Diseases 0.000 description 5
- 102000013566 Plasminogen Human genes 0.000 description 5
- 108010051456 Plasminogen Proteins 0.000 description 5
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 5
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000023597 hemostasis Effects 0.000 description 5
- 230000013632 homeostatic process Effects 0.000 description 5
- 208000029744 multiple organ dysfunction syndrome Diseases 0.000 description 5
- 108010049003 Fibrinogen Proteins 0.000 description 4
- 102000008946 Fibrinogen Human genes 0.000 description 4
- 102100037362 Fibronectin Human genes 0.000 description 4
- 108010067306 Fibronectins Proteins 0.000 description 4
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 229940012952 fibrinogen Drugs 0.000 description 4
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 4
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 4
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 3
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 208000015294 blood coagulation disease Diseases 0.000 description 3
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 3
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 3
- 208000032843 Hemorrhage Diseases 0.000 description 2
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 description 2
- 108090001005 Interleukin-6 Proteins 0.000 description 2
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- HAXFWIACAGNFHA-UHFFFAOYSA-N aldrithiol Chemical compound C=1C=CC=NC=1SSC1=CC=CC=N1 HAXFWIACAGNFHA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 208000034158 bleeding Diseases 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000005534 hematocrit Methods 0.000 description 2
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 229940100601 interleukin-6 Drugs 0.000 description 2
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 2
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 2
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 2
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 2
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 2
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- PGOHTUIFYSHAQG-LJSDBVFPSA-N (2S)-6-amino-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-4-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S,3R)-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S,3R)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-1-[(2S,3R)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2R)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-1-[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-amino-4-methylsulfanylbutanoyl]amino]-3-(1H-indol-3-yl)propanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]propanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-3-methylbutanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]acetyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-3-sulfanylpropanoyl]amino]-4-methylsulfanylbutanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-3-hydroxybutanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-3-(1H-imidazol-5-yl)propanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-3-hydroxybutanoyl]amino]-3-(1H-indol-3-yl)propanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-hydroxybutanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-3-carboxypropanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-phenylpropanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-3-methylbutanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-4-oxobutanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-3-(1H-indol-3-yl)propanoyl]amino]-4-carboxybutanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]hexanoic acid Chemical compound CSCC[C@H](N)C(=O)N[C@@H](Cc1c[nH]c2ccccc12)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CS)C(=O)N[C@@H](CCSC)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](Cc1cnc[nH]1)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](Cc1c[nH]c2ccccc12)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](Cc1ccccc1)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](Cc1c[nH]c2ccccc12)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(O)=O PGOHTUIFYSHAQG-LJSDBVFPSA-N 0.000 description 1
- SGTNSNPWRIOYBX-UHFFFAOYSA-N 2-(3,4-dimethoxyphenyl)-5-{[2-(3,4-dimethoxyphenyl)ethyl](methyl)amino}-2-(propan-2-yl)pentanenitrile Chemical compound C1=C(OC)C(OC)=CC=C1CCN(C)CCCC(C#N)(C(C)C)C1=CC=C(OC)C(OC)=C1 SGTNSNPWRIOYBX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000004411 Antithrombin III Human genes 0.000 description 1
- 108090000935 Antithrombin III Proteins 0.000 description 1
- 241000272194 Ciconiiformes Species 0.000 description 1
- 206010048554 Endothelial dysfunction Diseases 0.000 description 1
- 206010053172 Fatal outcomes Diseases 0.000 description 1
- BWGVNKXGVNDBDI-UHFFFAOYSA-N Fibrin monomer Chemical group CNC(=O)CNC(=O)CN BWGVNKXGVNDBDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010020608 Hypercoagulation Diseases 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 102100023915 Insulin Human genes 0.000 description 1
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 1
- 102000000589 Interleukin-1 Human genes 0.000 description 1
- 108010002352 Interleukin-1 Proteins 0.000 description 1
- 102000015696 Interleukins Human genes 0.000 description 1
- 108010063738 Interleukins Proteins 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 206010029164 Nephrotic syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 206010033645 Pancreatitis Diseases 0.000 description 1
- 102000007327 Protamines Human genes 0.000 description 1
- 108010007568 Protamines Proteins 0.000 description 1
- 108010000499 Thromboplastin Proteins 0.000 description 1
- 102000002262 Thromboplastin Human genes 0.000 description 1
- 206010046996 Varicose vein Diseases 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 229960005348 antithrombin iii Drugs 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000023555 blood coagulation Effects 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008576 chronic process Effects 0.000 description 1
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 208000028831 congenital heart disease Diseases 0.000 description 1
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002380 cytological effect Effects 0.000 description 1
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 210000002889 endothelial cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000008694 endothelial dysfunction Effects 0.000 description 1
- 230000003511 endothelial effect Effects 0.000 description 1
- 210000003979 eosinophil Anatomy 0.000 description 1
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000003480 fibrinolytic effect Effects 0.000 description 1
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 1
- 230000002008 hemorrhagic effect Effects 0.000 description 1
- 210000003494 hepatocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000028993 immune response Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 229940043274 prophylactic drug Drugs 0.000 description 1
- 229940048914 protamine Drugs 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000017854 proteolysis Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009933 reproductive health Effects 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 208000037974 severe injury Diseases 0.000 description 1
- 230000009528 severe injury Effects 0.000 description 1
- 230000000392 somatic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 150000003431 steroids Chemical class 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
- 230000009424 thromboembolic effect Effects 0.000 description 1
- 201000005665 thrombophilia Diseases 0.000 description 1
- 230000002110 toxicologic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000027 toxicology Toxicity 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
- 210000001215 vagina Anatomy 0.000 description 1
- 208000027185 varicose disease Diseases 0.000 description 1
- 108010047303 von Willebrand Factor Proteins 0.000 description 1
- 102100036537 von Willebrand factor Human genes 0.000 description 1
- 229960001134 von willebrand factor Drugs 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к информационным медицинским технологиям. Предназначено для лечебно-профилактических, реабилитационных и оздоровительных учреждений, мобильных и стационарных диагностических центров, служб спасения МЧС, врачебно-экспертных комиссий, страховых компаний, центров красоты и здоровья, а также для проведения сложных медико-биологических экспериментов, в том числе в экстремальных условиях, и при дистанционном лечении. Может быть использовано в профилактической медицине при диспансеризации, включая выезды врача с целью выявления среди населения групп риска со сниженным жизненным резервом и контроля состояния здоровья, экспертизой надежности деятельности и профессионального здоровья. А также может быть использовано в общесоматической, хирургической, акушерско-гинекологической, анестезиолого-реанимационной, педиатрической, травматологической, стоматологической, токсикологической, геронтологической, судебно-медицинской практике, в практике врачей лабораторной медицины, медицине критических состояний, спортивной медицине, в медицинской статистике, клинической фармакологии. Может быть использовано для оценки зависимости регионального состояния здоровья от экологических и социально-экономических факторов.The invention relates to medical information technology. Designed for medical, preventive and rehabilitation institutions, mobile and stationary diagnostic centers, rescue services of the Ministry of Emergency Situations, medical expert commissions, insurance companies, beauty and health centers, as well as for complex medical and biological experiments, including in extreme conditions , and with remote treatment. It can be used in prophylactic medicine during medical examination, including doctor’s visits in order to identify at-risk populations with a reduced life reserve and control the state of health, an examination of the reliability of activities and professional health. It can also be used in somatic, surgical, obstetric-gynecological, anesthesiology, resuscitation, pediatric, traumatological, dental, toxicological, gerontological, forensic practice, in the practice of laboratory medicine doctors, critical state medicine, sports medicine, in medical statistics, clinical pharmacology. It can be used to assess the dependence of the regional state of health on environmental and socio-economic factors.
В настоящее время в здравоохранении используются информационные системы, которые могут быть условно разделены на три группы:Currently, healthcare uses information systems that can be conditionally divided into three groups:
1. Информационно-справочные медицинские программы: электронные истории болезни, информационно-аналитический программный комплекс «Ассистент», информационно-медицинская система «МЕДИАЛОГ», медицинская информационная система «АМУЛЕТ»;1. Information and reference medical programs: electronic medical records, information and analytical software complex “Assistant”, information and medical system “MEDIALOG”, medical information system “AMULET”;
2. Лечебно-диагностические компьютерные программы: LABTRAK, Информационная Система «Цитологическая лаборатория», экспертно-аналитическая информационная система «ОМИС», компьютерные системы MEDAP и Master Labs, Интегрированная распределительная информационная система медицинского учреждения «ИНТЕРИН»;2. Medical diagnostic and computer programs: LABTRAK, Information System "Cytological Laboratory", expert analytical information system "OMIS", computer systems MEDAP and Master Labs, Integrated Distribution Information System of the medical institution "INTERIN";
3. Специализированные программы: MedTrak, информационная система «Авиценна», медицинская информационная система «ЗДРАВПУНКТ», СТЭЛ-Компьютерные Системы, информационные системы: Maxs & Soft, Med Work, Diagon, медицинская информационная система для патологоанатомической службы, Программный комплекс управления стационаром и поликлиникой «АРТЕМИДА», Информационная Система «Офис-менеджер Клиника», автоматизированная информационная система «ОРБИТА», информационная система «АНАЛИТИК», компьютерная система «Экспертная оценка и прогнозирование состояния репродуктивного здоровья супружеской пары в связи с воздействием факторов окружающей среды и условиями жизни населения».3. Specialized programs: MedTrak, Avicenna information system, ZDRAVPUNKT medical information system, STEL-Computer Systems, information systems: Maxs & Soft, Med Work, Diagon, medical information system for pathology service, Hospital and outpatient clinic management software “ARTEMIDA”, Information System “Office Manager Clinic”, automated information system “ORBITA”, information system “ANALITIC”, computer system “Expert assessment and forecasting “I am married couple’s reproductive health due to environmental factors and living conditions.”
Используемые в настоящее время информационные медицинские системы предназначены для решения узких, специализированных задач медицинской практики и поэтому ни одна из них не может выполнять функции единого информационного пространства для практического врача, хотя их можно рассматривать в качестве компонентов этого пространства.Currently used medical information systems are designed to solve narrow, specialized tasks of medical practice, and therefore, none of them can serve as a single information space for a practical doctor, although they can be considered as components of this space.
Наиболее близким аналогом, на наш взгляд, является техническое решение, описанное в патенте на изобретение RU 2145114 «Способ хранения, обработки и использования информации в службе крови (информационная технология «ПЕЛИКАН») [18].The closest analogue, in our opinion, is the technical solution described in the patent for invention RU 2145114 “Method for storage, processing and use of information in the blood service (information technology" PELICAN ") [18].
Согласно этому изобретению, создаются различные базы данных доноров, отслеживается вся информация о заготавливаемой крови и приготовленных компонентах. Служба крови при этом рассматривается как единый производственно-технологический комплекс. Данное техническое решение направлено на решение задачи совершенствования работы учреждения службы заготовки и переработки крови.According to this invention, various databases of donors are created, all information on the harvested blood and prepared components is monitored. The blood service is considered as a single production and technological complex. This technical solution is aimed at solving the problem of improving the work of the institution for the collection and processing of blood.
Целью разработки и внедрения предлагаемого технического решения является совершенствование работы практического врача за счет реализации возможностей единого информационного пространства, основанного на достижениях медицинской науки в таких областях, как организация здравоохранения, доказательная медицина, компьютерное моделирование с использованием метода распознавания образов и системного анализа.The purpose of the development and implementation of the proposed technical solution is to improve the work of a practical doctor by realizing the capabilities of a single information space based on the achievements of medical science in such areas as healthcare, evidence-based medicine, computer modeling using pattern recognition and system analysis.
Технический результат заключается в повышении точности диагностики, что позволяет сократить сроки лечения и, следовательно, материальные затраты.The technical result consists in increasing the accuracy of diagnosis, which reduces the treatment time and, consequently, material costs.
Единое информационное пространство рассматривается как целостная структура, направленная на информационное обеспечение принятия клинического решения практическим врачом, и позволяет повысить качество учета, прогноза развития, диагностики, мониторинга, эффективности лечения и реабилитации различных болезней, синдромов и патологических состояний.The single information space is considered as a holistic structure aimed at providing information support for clinical decision-making by a practical physician, and allows improving the quality of accounting, prognosis of development, diagnosis, monitoring, treatment and rehabilitation effectiveness of various diseases, syndromes and pathological conditions.
Изобретение рассчитано на все социальные группы населения и предполагает внедрение в различных медицинских учреждениях соответствующих программных и программно-аппаратных компонентов, а также организационных методик. При этом не требуется значительного наращивания технического парка учреждения.The invention is intended for all social groups of the population and involves the implementation in various medical institutions of appropriate software and hardware components, as well as organizational techniques. At the same time, a significant increase in the technical park of the institution is not required.
Использование компонентов единого информационного пространства (Технологии MedHelp) позволяет определить начальный этап развития патологического процесса при отсутствии клинических проявлений, дает возможность выделения групп риска для адекватной коррекции выявленных нарушений. Диагностика уже развившейся патологии с верификацией стадии процесса и оценкой степени тяжести состояния пациента, своевременная этиопатогенетическая терапия приводит к удлинению ремиссии при хроническом процессе и снижению длительности и кратности обострений. При наследственной патологии, например, при дефиците протамина С у пациента, можно прогнозировать характер развития коагулопатий у детей и внуков пробанда на основании исследования гемостазиограмм только у больного, т.е. моделировать патологический процесс в семье, что позволяет осуществить своевременную адресную семейную профилактику развития болезни и тем самым предотвратить прогрессирование гемостазиологических нарушений и развитие возможных клинических симптомов коагулопатий, а также выбрать оптимальную модель и режим ведения пациента в амбулаторных и стационарных условиях. Способ содержит обучающую программу доклинической функциональной экспресс- диагностики различной патологии (сердечно-сосудистой, диабета, панкреатита и др. болезней), прогнозов, тактики ведения, схем лечения и реабилитации.Using the components of a single information space (MedHelp Technology) allows you to determine the initial stage of the development of the pathological process in the absence of clinical manifestations, makes it possible to identify risk groups for adequate correction of the revealed violations. Diagnosis of an already developed pathology with verification of the stage of the process and assessment of the severity of the patient's condition, timely etiopathogenetic therapy leads to an extension of remission in the chronic process and a decrease in the duration and frequency of exacerbations. With a hereditary pathology, for example, with a protamine C deficiency in a patient, it is possible to predict the nature of the development of coagulopathy in children and grandchildren of proband based on the study of hemostasiograms only in the patient, i.e. to simulate the pathological process in the family, which allows timely targeted family-based prevention of the development of the disease and thereby prevent the progression of hemostasiological disorders and the development of possible clinical symptoms of coagulopathy, as well as to choose the optimal model and regimen for patient management on an outpatient and inpatient basis. The method comprises a training program for preclinical functional rapid diagnostics of various pathologies (cardiovascular, diabetes, pancreatitis and other diseases), prognoses, management tactics, treatment regimens and rehabilitation.
В основу предлагаемой технологии положен регламент сбора медицинских данных практическими врачами, способы передачи в центр обработки для ее анализа и построения решающих правил, направляемых затем для использования городским и сельским врачам-практикам, фельдшерам, медсестрам. Ключевыми фигурами в применении технологии являются эксперты (врачи или научные сотрудники высокой квалификации) и врачи-практики.The proposed technology is based on the rules for collecting medical data by practitioners, methods of transferring them to the processing center for its analysis and constructing decision rules, which are then sent for use to urban and rural practitioners, paramedics, and nurses. The key figures in the application of the technology are experts (doctors or highly qualified scientists) and medical practitioners.
В качестве решающих правил в программы закладываются существующие принципы клинико-экономического анализа (АВС, VEN и др.), существующие клинические стандарты и популяционные нормы, в том числе получаемые в процессе самообучения программ.As decisive rules, the existing principles of clinical and economic analysis (ABC, VEN, etc.), existing clinical standards and population norms, including those obtained in the process of self-study of programs, are laid down in programs.
Экономическая целесообразность:Economic expediency:
- внедрение технологии MedHelp предполагает использование уже имеющейся материальной базы лечебного учреждения, включая имеющиеся персональные компьютеры и сетевые компьютеры (серверы);- the introduction of MedHelp technology involves the use of the already existing material base of the medical institution, including existing personal computers and network computers (servers);
- программные продукты (компоненты технологии) могут внедряться поэтапно в режиме самоокупаемости, расчетное время окупаемости для многопрофильной больницы - не более 1 года;- software products (technology components) can be introduced in stages in the self-sufficiency mode, the estimated payback time for a multidisciplinary hospital is no more than 1 year;
- освоение программных продуктов доступно рядовым пользователям без затрат на повышение их квалификации.- the development of software products is available to ordinary users without the cost of improving their skills.
Способ построения единого информационного пространства для практического врача (Технология MedHelp), направленного на информационное обеспечение принятия им клинического решения, включает создание взаимодействующих между собой узлов информационного пространства, среди которых выделяются процессинговые центры и клиентские узлы.A method of constructing a single information space for a practitioner (MedHelp Technology), aimed at informational support of making a clinical decision, includes the creation of interacting nodes of the information space, among which processing centers and client nodes stand out.
Процессинговые центры оснащаются методами анализа, а клиентские узлы - методами сбора данных и применения правил.Processing centers are equipped with analysis methods, and client nodes are equipped with data collection and application of rules.
В роли таких узлов могут выступать как организации, так и физические лица. Кроме того, функции узлов обоих типов могут быть совмещены в одном субъекте. К примеру, в роли процессинговых центров могут выступать научно-исследовательские институты, специализированные диагностические центры, а в роли клиентских узлов - поликлиники, амбулаторные пункты, больницы, частнопрактикующие врачи.The role of such nodes can be both organizations and individuals. In addition, the functions of nodes of both types can be combined in one subject. For example, research centers, specialized diagnostic centers can act as processing centers, and clinics, outpatient centers, hospitals, and private practitioners can serve as client nodes.
Для взаимодействия узлов единого информационного пространства разрабатываются методы передачи данных и методы репликации данных. Под репликацией понимается перемещение данных из одного узла в другой. Репликация может сопровождаться процессом установления соответствия между словарями узлов.For the interaction of nodes of a single information space, data transfer methods and data replication methods are being developed. Replication refers to moving data from one node to another. Replication may be accompanied by a process of matching between host dictionaries.
Основные действующие лица в процессинговом центре - эксперты (врачи высокой квалификации и/или научные сотрудники), которые анализируют данные и создают правила, а также администраторы, обеспечивающие функционирование узла.The main actors in the processing center are experts (highly qualified doctors and / or researchers) who analyze the data and create rules, as well as administrators who ensure the functioning of the site.
В клиентском узле главной персоной является практический врач, для которого и предназначена заявляемая технология. Практический врач занимается также сбором и обработкой медицинских данных, способствуя тем самым дальнейшему наполнению и развитию процессингового узла.In the client node, the main person is a practitioner, for whom the claimed technology is intended. The practitioner is also involved in the collection and processing of medical data, thereby contributing to the further filling and development of the processing unit.
Клиентский узел взаимодействует с обслуживающим его процессинговым центром и/или несколькими центрами, если клиентский узел предназначен для решения нескольких задач. Развиваясь, клиентский узел может быть дооснащен соответствующими методами, при этом он может приобрести статус процессингового центра.A client node interacts with a processing center serving it and / or several centers if the client node is designed to solve several problems. Developing, the client node can be retrofitted with appropriate methods, while it can acquire the status of a processing center.
Процессинговые центры могут взаимодействовать как со своими клиентскими узлами, так и друг с другом, образуя сеть процессинговых центров.Processing centers can interact both with their client nodes and with each other, forming a network of processing centers.
Единое информационное пространство предусматривает итерационное создание, на каждой итерации которого можно выделить стадии:A single information space provides for iterative creation, at each iteration of which the stages can be distinguished:
1. Анализ реального мира.1. Real world analysis.
На этой стадии происходит:At this stage, the following occurs:
- определение задач, для решения которых создается (или изменяется) единое информационное пространство;- definition of tasks for the solution of which a single information space is created (or changed);
- выявление и описание атрибутов.- identification and description of attributes.
2. Развертывание единого информационного пространства. На этой стадии происходит:2. Deployment of a single information space. At this stage, the following occurs:
- корректировка словарей (ввод новых или изменение описания существующих атрибутов);- adjustment of dictionaries (entering new or changing the description of existing attributes);
- ввод в действие новых (или модернизация существующих) узлов, разработка новых (или доработка существующих) методов для их оснащения;- commissioning of new (or modernization of existing) nodes, development of new (or refinement of existing) methods for equipping them;
- разработка регламента взаимодействия узлов, поиск и обучение персонала. Наполнение единого информационного пространства включает:- development of regulations for the interaction of nodes, search and training of personnel. Filling a single information space includes:
- ввод данных;- data input;
- обработка данных с помощью правил;- data processing using rules;
- анализ данных и создание новых правил.- data analysis and the creation of new rules.
Создание, наполнение и развертывание единого информационного пространства может происходить разными способами как на базе уже имеющихся средств и методик, так и формирования новых.The creation, filling and deployment of a single information space can occur in various ways, both on the basis of existing tools and techniques, and the formation of new ones.
Централизованный способ предполагает создание единого информационного пространства "с нуля", начиная с процессингового центра верхнего уровня. При этом для оснащения узлов разрабатываются словари и методы.The centralized method involves the creation of a single information space "from scratch", starting with a top-level processing center. At the same time, dictionaries and methods are developed to equip the nodes.
Децентрализованный способ предполагает формирование пространства на основе существующих узлов других систем. Здесь особое значение приобретают методы репликации данных.The decentralized method involves the formation of space based on existing nodes of other systems. Here, data replication methods are of particular importance.
Уровень реализации единого информационного пространства в целом зависит, во-первых, от уровня реализации компонентов оснащения узлов и, во-вторых, от количества узлов и качества связей между ними.The level of implementation of a single information space as a whole depends, firstly, on the level of implementation of components for equipping nodes and, secondly, on the number of nodes and the quality of the connections between them.
Рассмотрим примеры реализации компонентов единого информационного пространства (технология MedHelp).Let's consider examples of implementation of the components of a single information space (MedHelp technology).
Компьютерные программы для сбора данных предназначены для использования в клиентских узлах. Эти программы бывают трех видов:Computer programs for data collection are intended for use in client nodes. These programs come in three forms:
- программы, собирающие показания приборов, служащих для измерения требуемых атрибутов;- programs that collect the readings of instruments used to measure the required attributes;
- программы для ввода данных вручную практиком с использованием информации словарей (примером таких программ могут быть автоматизированная анкета, электронная карточка, электронная история болезни и т.п.);- programs for manual data entry by a practitioner using dictionary information (an example of such programs may be an automated questionnaire, an electronic card, an electronic medical history, etc.);
- программы депонирования, анализа и статистики электронных баз данных.- programs for the deposit, analysis and statistics of electronic databases.
Также для использования в клиентских узлах предназначены компьютерные программы для применения правил. По сути, это экспертные системы, "начиненные" определенными правилами.Also for use in client nodes are computer programs for applying the rules. In essence, these are expert systems “stuffed” with certain rules.
Функции программ для сбора данных и программ для применения правил могут быть совмещены в одной программе.The functions of programs for collecting data and programs for applying rules can be combined in one program.
Компьютерные программы для анализа данных предназначены для использования в процессинговых центрах. Это всевозможные математические системы (Mathcad, Statistica) и системы распознавания образов (STARC, КВАЗАР). Программы для анализа данных являются наиболее сложной частью информационного пространства, от их качества зависит и качество самого пространства. Кроме того, в процессинговых центрах устанавливаются информационно-справочные, информационно-аналитические, лечебно-диагностические, экспортно-аналитические медицинские системы.Computer programs for data analysis are intended for use in processing centers. These are all kinds of mathematical systems (Mathcad, Statistica) and pattern recognition systems (STARC, QUASAR). Programs for data analysis are the most complex part of the information space, and the quality of the space itself depends on their quality. In addition, information processing, information-analytical, medical-diagnostic, export-analytical medical systems are installed in processing centers.
При проектировании единого информационного пространства для практического врача определяются критерии оценки качества пространства. Такой критерий может включать в себя, например, оценку представительности информационных массивов, оценку качества правил, оценку неизбыточности данных и т.п.When designing a single information space for a practical doctor, criteria for assessing the quality of space are determined. Such a criterion may include, for example, an assessment of the representativeness of information arrays, an assessment of the quality of rules, an assessment of data redundancy, etc.
К примеру, при оценке качества правила с помощью контрольной выборки создается так называемая контрольная выборка - это информационный массив, для которого справедливо:For example, when evaluating the quality of a rule using a control sample, a so-called control sample is created - this is an information array for which it is true:
- вектора контрольной выборки имеют те же атрибуты, что и вектора соответствующей обучающей выборки;- vectors of the control sample have the same attributes as the vectors of the corresponding training sample;
- вектора контрольной выборки не входят в обучающую выборку;- vectors of the control sample are not included in the training sample;
- задача, для решения которой создано оцениваемое правило, решена для контрольной выборки с помощью других методов.- the problem for which the estimated rule is created is solved for the control sample using other methods.
Вектора контрольной выборки предъявляются правилу. Процент верных решений, предпринятых правилом, ложится в основу оценки правила.The vectors of the control sample are presented to the rule. The percentage of correct decisions made by the rule forms the basis for evaluating the rule.
Рассмотрим пример реализации изобретения.Consider an example implementation of the invention.
Высококвалифицированными врачами совместно с математиками и программистами на основе анализа историй болезни созданы базы данных, выявлены информативные показатели и построены решающие правила, которые составляют суть информационного пространства. Главный пользователь - практический врач: практический врач получает информационную поддержку при применении технологии MedHelp, а также сам участвует в наполнении единого информационного пространства: вводит информацию в электронные анкеты, электронные карточки, электронные истории болезни и т.п., поддерживает связь с процессинговым центром.Highly qualified doctors, together with mathematicians and programmers, based on the analysis of medical histories, created databases, identified informative indicators and built decision rules that make up the essence of the information space. The main user is a practitioner: a practitioner receives informational support when applying MedHelp technology, and also participates in filling a single information space: enters information into electronic questionnaires, electronic cards, electronic medical records, etc., liaises with the processing center.
Например, технология MedHelp позволяет практическому врачу провести поэтапное обследование пациента. Эта технология может быть установлена на компьютере врача, быть доступна ему по сети, записана на каком-либо носителе информации (бумага, дискета, CD-диск).For example, MedHelp technology allows a practitioner to conduct a phased examination of a patient. This technology can be installed on the doctor’s computer, accessible on the network, recorded on some storage medium (paper, diskette, CD-ROM).
На 1-м этапе врач вводит сведения о пациенте: данные анамнеза, медицинских и биологических исследований, данные объективного осмотра и т.п. В результате анализа введенных данных врач получает информацию о состоянии пациента: здоров, относится к группе риска или болен. При этом анализ производится с учетом биологического возраста. При отнесении пациента к группе риска проводятся дополнительные исследования. При отнесении к группе больных верифицируется пораженная система и определяется степень ее поражения по результатам исследования с учетом дифференциальной диагностики.At the 1st stage, the doctor enters information about the patient: medical history, medical and biological studies, objective examination data, etc. As a result of the analysis of the entered data, the doctor receives information about the patient's condition: he is healthy, belongs to the risk group or is sick. In this case, the analysis is made taking into account the biological age. When assigning a patient to a risk group, additional studies are carried out. When assigned to a group of patients, the affected system is verified and the degree of its damage is determined according to the results of the study, taking into account differential diagnosis.
На 2-м этапе прогнозируется «сценарий» (характер) течения заболевания (патологического процесса) на ранних сроках заболевания и при уже развившейся патологии.At the 2nd stage, a “scenario” (character) of the course of the disease (pathological process) is predicted in the early stages of the disease and with an already developed pathology.
На 3-м этапе осуществляется постановка клинического диагноза на основе информационной поддержки, а также характера и степени тяжести изменений в основных системах жизнеобеспечения с учетом индивидуальных особенностей организма и конституционного фактора.At the 3rd stage, a clinical diagnosis is made on the basis of information support, as well as the nature and severity of changes in the basic life support systems, taking into account the individual characteristics of the body and the constitutional factor.
На 4-м этапе производится прогноз развития наиболее тяжелых осложнений любого патологического процесса, таких как тромбоз, кровотечения, полиорганная недостаточность, дающих самый высокий уровень летальности.At the 4th stage, a forecast is made for the development of the most serious complications of any pathological process, such as thrombosis, bleeding, multiple organ failure, giving the highest mortality rate.
Рассмотрим каждый этап принятия клинического решения практическим врачом подробно.We will consider each stage of clinical decision making by a practical physician in detail.
Сначала определяется биологический возраст пациента. Технология MedHelp включает 2 формулы для определения биологического возраста: по совокупности параметров и по информативным показателям системы гемостаза.First, the biological age of the patient is determined. MedHelp technology includes 2 formulas for determining biological age: by the totality of parameters and by the informative indicators of the hemostasis system.
Определение биологического возраста производится по совокупности параметров: пульсовое артериальное давление; статическое балансирование; масса тела; сумма баллов в тесте субъективной оценки состояния здоровья.Determination of biological age is made by a combination of parameters: pulse blood pressure; static balancing; body mass; the total score in the subjective health assessment test.
Масса тела определяется в легкой одежде, без обуви, натощак. Субъективная оценка состояния здоровья производится на основании балльного теста. Эта величина входит в формулу для определения биологического возраста. Оценка индивидуальных значений биологического возраста производится посредством сравнения с должным биологическим возрастом (ДБВ), являющимся популяционным стандартом.Body weight is determined in light clothing, without shoes, on an empty stomach. A subjective assessment of health is based on a point test. This value is included in the formula for determining biological age. The assessment of individual values of biological age is carried out by comparison with the proper biological age (DBV), which is the population standard.
Полученные в абсолютных цифрах отклонения БВ от ДБВ оцениваются по таблице 1.The deviations of BV from DBV obtained in absolute figures are estimated according to table 1.
К первому функциональному классу (наилучшему) относятся пациенты, темп старения которых в целом значительно отстает от среднепопуляционного стандарта (ДБВ). Напротив, к пятому (наихудшему) функциональному классу относятся люди с ускоренными темпами старения; их биологический возраст выше среднего биологического возраста сверстников на 9-15 лет.The first functional class (the best) includes patients whose aging rate generally lags significantly behind the average population standard (DBV). On the contrary, the fifth (worst) functional class includes people with accelerated aging; their biological age is higher than the average biological age of peers by 9-15 years.
Производится также анамнестическая оценка универсальных факторов риска тромбофилий. Выясняется анамнез тромбозов, наличие наследственных коагулопатий, ожирения, артериальной гипертензии, особенно в сочетании с инсулин-независимым сахарным диабетом, варикозной болезни, пороков сердца и искусственных водителей ритма, ИБС, опухолей, тяжелых травм с длительной иммобилизацией в течение последнего года, длительного приема синтетических стероидов.An anamnestic assessment of universal risk factors for thrombophilia is also performed. The history of thrombosis, the presence of hereditary coagulopathies, obesity, hypertension, especially in combination with insulin-independent diabetes mellitus, varicose veins, heart defects and artificial pacemakers, coronary heart disease, tumors, severe injuries with prolonged immobilization over the past year, long-term use of synthetic steroids.
Для оценки биологического возраста по системе гемостаза построено решающее правило на основе информативных показателей: уровень фибриногена; число тромбоцитов; активированное парциальное тромбопластиновое время; фибринолитическая активность; растворимые фибрин-мономерные комплексы; антитромбин III.To assess the biological age according to the hemostatic system, a decisive rule is built on the basis of informative indicators: fibrinogen level; platelet count; activated partial thromboplastin time; fibrinolytic activity; soluble fibrin-monomer complexes; antithrombin III.
Клиническая апробация построенного правила проведена на 145 ретроспективно обследованных пациентов.Clinical testing of the constructed rule was carried out on 145 retrospectively examined patients.
Клиническая интерпретация биологического возраста, оцененного по системе гемостаза, осуществляется путем его сравнения с среднепопуляционными показателями интегрального биологического возраста различных возрастных групп населения.The clinical interpretation of the biological age estimated by the hemostatic system is carried out by comparing it with the average population indicators of the integral biological age of different age groups of the population.
1 этап - определение состояния здоровья пациента с учетом биологического возраста проводится с использованием следующих правил.Stage 1 - determination of the patient’s health status taking into account biological age is carried out using the following rules.
1. Универсальное правило оценки состояния здоровья пациента, сформированное на основе синдромной диагностики.1. A universal rule for assessing the health status of a patient, formed on the basis of syndromic diagnosis.
При создании данного правила прогноза был проведен анализ констант гомеостаза, характеризующих деятельность основных систем жизнеобеспечения, предварительно сформированный с учетом наиболее тяжелых в плане прогноза для жизни и часто встречающихся синдромов при различных патологических процессах.When creating this forecast rule, an analysis of the constants of homeostasis was carried out, characterizing the activity of the main life support systems, pre-formed taking into account the most difficult prognoses for life and frequently occurring syndromes in various pathological processes.
Критерием констатации развития синдромов был определен комплекс информативных признаков:A criterion for stating the development of syndromes was determined by a set of informative signs:
Для ДВС-синдрома: число "активных" тромбоцитов (<120·109/л), уровень Д-димеров (>0,1 нг/мл), уровень плазминогена (<120%), протеолиз (>15%).For DIC: the number of “active” platelets (<120 · 10 9 / l), the level of D-dimers (> 0.1 ng / ml), the level of plasminogen (<120%), proteolysis (> 15%).
Для синдрома метаболической недостаточности: гемоглобин (<70 г/л), свободный гемоглобин (>0,5 г/л), интегральный показатель нефротического синдрома (>1,25 усл.ед.), функциональное состояние гепатоцита как клетки мишени (решающее правило).For metabolic insufficiency syndrome: hemoglobin (<70 g / l), free hemoglobin (> 0.5 g / l), integral indicator of nephrotic syndrome (> 1.25 conventional units), functional state of hepatocyte as a target cell (decision rule )
Для синдрома дыхательной недостаточности - частота дыхания (меньше 6 и больше 35 циклов в минуту), кислородный индекс.For respiratory failure syndrome - respiratory rate (less than 6 and more than 35 cycles per minute), oxygen index.
В решающем правиле в качестве коэффициентов включены: наличие ДВС синдрома (есть ДВС - 1, нет - 0); наличие синдрома метаболической недостаточности (есть +2, нет -2); наличие синдрома дыхательной недостаточности (от 1,18 до 3,45 синдром присутствует, от 0 до - 0,62 синдром отсутствует).In the decision rule, the following factors are included as coefficients: the presence of DIC syndrome (there is DIC - 1, no - 0); the presence of metabolic insufficiency syndrome (there is +2, no -2); the presence of respiratory failure syndrome (from 1.18 to 3.45 syndrome is present, from 0 to - 0.62 syndrome is absent).
С помощью указанного правила прогнозируется состояние пациента: здоров на момент обследования («норма»), либо относится к группе риска, либо болен, т.е. идет развитие патологического процесса («патология»).Using this rule, the patient’s condition is predicted: he is healthy at the time of the examination (“norm”), either belongs to a risk group or is sick, i.e. there is a development of the pathological process ("pathology").
Претестовая проверка на 352 пациентах показала следующее: правильная классификация составляет 88% для «нормы», 81% для «патологии» при уровне значимости р<0,001.A pre-test on 352 patients showed the following: the correct classification is 88% for the "norm", 81% for the "pathology" with a significance level of p <0.001.
2. Универсальное правило оценки состояния здоровья пациента, сформированное на основе характера деятельности стресс-реализующих систем.2. A universal rule for assessing the patient’s health status, formed on the basis of the nature of the activity of stress-implementing systems.
Правило построено на базе информативных показателей: число активных тромбоцитов (109/л), эндотелиоциты (104/л), лимфоциты 3 типа (%), плазминоген (г/л).The rule is based on informative indicators: the number of active platelets (10 9 / l), endotheliocytes (10 4 / l), type 3 lymphocytes (%), plasminogen (g / l).
Претестовая проверка показала следующий результат: состояние «нормы» прогнозируется при значении с вероятностью правильной классификации 86% при уровне значимости р<0,001; состояние «патологии» прогнозируется при значении с вероятностью правильной классификации 88% при уровне значимости р<0,001.The pre-test check showed the following result: the “norm” state is predicted at a value with a probability of correct classification of 86% at a significance level of p <0.001; the state of “pathology” is predicted at a value with a probability of correct classification of 88% at a significance level of p <0.001.
Данное правило отражает своеобразную модель причинно-следственных связей во времени между реакцией клеточных («активные» тромбоциты, эндотелиоциты), гуморальных систем защиты и иммунных реакций (лимфоциты III типа, плазминоген), с одной стороны, и развитием патологического процесса - с другой стороны.This rule reflects a peculiar model of cause-effect relationships in time between the reaction of cellular (“active” platelets, endotheliocytes), humoral defense systems and immune responses (type III lymphocytes, plasminogen), on the one hand, and the development of the pathological process, on the other hand.
3. Универсальное правило оценки состояния здоровья пациента, сформированное на основе комплексной интегральной оценки анамнестических, параклинических данных и данных объективного осмотра на момент обследования. Правило построено на основе следующих показателей: рост пациента (см); вес пациента (кг); уровень артериального давления на момент обследования (усл.ед.); величина гематокрита (л/л). Претестовая проверка, проведенная на 125 пациентах, позволила прогнозировать состояние "нормы" в 74% и "патологии" в 71% при уровне значимости р<0,05.3. The universal rule for assessing the patient’s health status, formed on the basis of a comprehensive integrated assessment of medical history, paraclinical data and objective examination data at the time of the examination. The rule is based on the following indicators: patient growth (cm); patient weight (kg); the level of blood pressure at the time of the examination (conventional unit); hematocrit value (l / l). A pre-test check conducted on 125 patients made it possible to predict the state of “norm” in 74% and “pathology” in 71% with a significance level of p <0.05.
4. Правило оценки состояния здоровья пациента, сформированное на основе характера деятельности интегральной системы организма. В основу правила положен анализ периферической крови с расшифровкой следующих показателей: гематокрит, эритроциты,. лейкоциты, эозинофилы, палочкоядерные нейтрофилы, сегментоядерные нейтрофилы, гемоглобин, лимфоциты, моноциты.4. The rule for assessing the patient’s health status, formed on the basis of the nature of the activity of the integral system of the body. The rule is based on an analysis of peripheral blood with a breakdown of the following indicators: hematocrit, red blood cells ,. leukocytes, eosinophils, stab neutrophils, segmented neutrophils, hemoglobin, lymphocytes, monocytes.
Результаты претестовой проверки на 152 пациентах показали эффективность данного правила прогноза для состояния "норма" 90%, а для состояния "патология" - 86%. Вероятность ошибок первого рода составила ("норма" ошибочно отнесена к группе "патологии") - 1,5%, вероятность ошибок второго рода ("патология" ошибочно отнесена к группе "норма") - 0,5%.The results of the pre-test on 152 patients showed the effectiveness of this forecast rule for the “normal” state of 90%, and for the “pathological” state - 86%. The probability of errors of the first kind was (the "norm" erroneously assigned to the group of "pathology") - 1.5%, the probability of errors of the second kind ("pathology" was erroneously assigned to the group of "norm") - 0.5%.
Для пациентов, у которых диагностировался критический уровень эндотелиоцитов и отнесенных к группе «патология», было разработано решающее правило прогноза развития патологического процесса, в основу которого заложена степень эндотелиальной дисфункции. Прогнозируется развитие патологии с вероятностью правильной классификации 96%, а состояние здоровья пациента, оцененное как «норма», с вероятностью правильной классификации 92% при уровне значимости р<0,001.For patients who were diagnosed with a critical level of endotheliocytes and assigned to the “pathology” group, a decisive rule was developed for predicting the development of the pathological process, which is based on the degree of endothelial dysfunction. The development of pathology is predicted with a probability of correct classification of 96%, and the patient’s health status, assessed as “normal”, with a probability of correct classification of 92% with a significance level of p <0.001.
5. Способы оценки состояния здоровья по характеру деятельности одной из систем жизнеобеспечения5. Methods of assessing the state of health by the nature of the activity of one of the life support systems
а) Способ оценки состояния здоровья по характеру иммунного статуса организма основан на построении решающего правила на базе информативных показателей: лимфоциты III типа (усл.ед.), интерлейкин I (пг/мл). Вероятность правильной классификации составляет 95% для «патологии», 91% - для «нормы». Уровень значимости р<0,001.a) The method of assessing the state of health by the nature of the body’s immune status is based on constructing a decision rule based on informative indicators: type III lymphocytes (conventional units), interleukin I (pg / ml). The probability of correct classification is 95% for “pathology”, 91% for “norm”. Significance level p <0.001.
б) Способ оценки состояния здоровья по эндотелиальной системе основан на построении решающего правила на базе информативных признаков: фактор Виллебранда (%), число свободных эндотелиоцитов (10 4/л). Прогнозируется развитие патологии с вероятностью правильной классификации 96% при уровне значимости р<0,001.b) The method of assessing the state of health by the endothelial system is based on constructing a decision rule based on informative signs: von Willebrand factor (%), the number of free endotheliocytes (10 4 / l). The development of pathology is predicted with a probability of correct classification of 96% at a significance level of p <0.001.
в) Способ оценки состояния здоровья по характеру изменений белков острой фазы основан на построении решающего правила на базе информативных признаков: фибриноген В (г/л), фибронектин (г/л), плазминоген (г/л). Прогнозируется развитие патологии с вероятностью правильной классификации 84% при уровне значимости р<0,001.c) The method of assessing the state of health by the nature of changes in the proteins of the acute phase is based on constructing a decision rule based on informative signs: fibrinogen B (g / l), fibronectin (g / l), plasminogen (g / l). The development of pathology is predicted with a probability of correct classification of 84% with a significance level of p <0.001.
II этап. Прогноз «сценария» (характера) течения заболевания.II stage. The forecast of the “scenario” (nature) of the course of the disease.
1. Способ прогноза характера течения заболевания с ранних сроков развития патологического процесса основан на построении решающего правила на базе информативных показателей: Д-димеры (нг/мл), индекс активности лейкоцитов (ИАЛ) (усл.ед.), тромбоциты (109/л). Прогнозируется: легкое течение заболевания; течение заболевания средней степени тяжести, зона неопределенного прогноза. Вероятность правильной классификации составляет 90% для диагностики легкой степени при уровне значимости р<0,05, и 95% - для средней степени тяжести. Апробацию построенного правила проводили на экзаменационной выборке (ретроспективный анализ 145 историй болезни).1. A method for predicting the nature of the course of the disease from the early stages of the development of the pathological process is based on constructing a decision rule based on informative indicators: D-dimers (ng / ml), leukocyte activity index (IAL) (conventional units), platelets (10 9 / l). Predicted: mild disease; course of the disease of moderate severity, zone of uncertain prognosis. The probability of correct classification is 90% for the diagnosis of mild cases with a significance level of p <0.05, and 95% for moderate severity. Testing the constructed rule was carried out on an examination sample (retrospective analysis of 145 case histories).
2. Индекс риска развития патологического процесса на доклиническом этапе представляет собой решающее правило, построенное на базе следующих информативных показателей: лимфоциты III типа (%), Д-димеры (нг/мл), фибронектин (г/л), эндотелиоциты (104/л). Прогнозируется: состояние «норма», состояние «предпатология» и «патология». Вероятность правильной классификации при этом составляет 98% для прогноза состояния «норма», 91% - для «предпатологии», 71% - для «патологии» при уровне значимости р<0,01.2. The risk index for the development of the pathological process at the preclinical stage is a crucial rule based on the following informative indicators: type III lymphocytes (%), D-dimers (ng / ml), fibronectin (g / l), endotheliocytes (10 4 / l). Predicted: the state of "norm", the state of "pre-pathology" and "pathology". The probability of correct classification in this case is 98% for predicting the state of “norm”, 91% for “prepathology”, 71% for “pathology” with a significance level of p <0.01.
III этап. Алгоритм информационной поддержки принятия клинического диагноза состоит из двух правил. Расчет диагностического индекса Х основан на информативных показателях: активные тромбоциты ((109/л) и Д-димеры (нг/мл).III stage. The algorithm of information support for the adoption of a clinical diagnosis consists of two rules. The calculation of the diagnostic index X is based on informative indicators: active platelets ((10 9 / l) and D-dimers (ng / ml).
Если Х>0, то обследуемых стоит отнести к группе доклинической стадии патологического процесса («предпатология»); если Х<0 - диагностируется нормальное состояние организма («норма»). Вероятность правильной классификации для группы «норма» 82%, для группы «предпатология» - 78% при уровне значимости р<0,01.If X> 0, then the subjects should be attributed to the group of the preclinical stage of the pathological process ("prepathology"); if X <0 - the normal state of the body (“norm”) is diagnosed. The probability of correct classification for the “normal” group is 82%, for the “prepathology” group - 78% with a significance level of p <0.01.
При отнесении обследованного пациента к группе «предпатология» необходимо проведение дополнительного обследования для уточнения диагноза. С этой целью используется уточняющее правило, состоящее из показателей систем организма, ответственных в дальнейшем за формирование патологического процесса, степени тяжести и его исхода: лимфоциты III типа (усл.ед.), Д-димеры (нг/мл); плазминоген (г/л). Вероятность правильной классификации 92% для развития патологии, 76% для нормы. Уровень значимости р<0,01.When assigning the examined patient to the “prepathology” group, an additional examination is necessary to clarify the diagnosis. For this purpose, a clarifying rule is used, consisting of indicators of body systems that are subsequently responsible for the formation of the pathological process, severity and its outcome: type III lymphocytes (conventional units), D-dimers (ng / ml); plasminogen (g / l). The probability of correct classification is 92% for the development of pathology, 76% for the norm. Significance level p <0.01.
IV этап. Прогноз развития тяжелых осложнений: тромбозы, кровотечения, полиорганная недостаточность.IV stage. The prognosis of severe complications: thrombosis, bleeding, multiple organ failure.
1. Модель сквозного прогноза коагулопатий при скрининговом популяционном обследовании населения (на доклиническом этапе) основывается на информативных показателях гомеостаза и состоит из решающих правил и индексов развития тромбогеморрагических осложнений (ТГО).1. The model for the prognosis of coagulopathies in a population screening population survey (at the preclinical stage) is based on informative indicators of homeostasis and consists of decision rules and indices for the development of thrombohemorrhagic complications (TST).
На I этапе обследования с применением решающего правила I-го этапа прогнозируется состояние динамического равновесия системы гемостаза и отсутствие угрозы развития коагулопатий.At the first stage of the examination, using the decision rule of the first stage, the state of dynamic equilibrium of the hemostatic system and the absence of the threat of the development of coagulopathies are predicted.
Каждая из составляющих данного решающего правила несет клиническую нагрузку, становясь базой в последующем.Each of the components of this decision rule carries a clinical burden, becoming the basis in the future.
Претестовая проверка была проведена на 115 пациентах, из них- 12 практически здоровых (доноры). Получены следующие результаты: сохранность системы гемостаза прогнозируется в 79% случаев, состояние опасности развития коагулопатий прогнозируется в 81% случаев при уровне значимости р<0,001.A pre-test check was carried out on 115 patients, of which 12 were practically healthy (donors). The following results were obtained: the safety of the hemostatic system is predicted in 79% of cases, the danger state of coagulopathy is predicted in 81% of cases with a significance level of p <0.001.
На II этапе обследования у пациентов, выделенных в группу риска на I этапе, проводится углубленное исследование системы гемостаза для прогноза вероятности развития ДВС-синдрома с верификацией его стадий.At the second stage of the examination, in patients identified as a risk group at the first stage, an in-depth study of the hemostasis system is carried out to predict the likelihood of developing DIC with the verification of its stages.
При признаках ДВС-синдрома характер гемокоагуляции на момент исследования отражает выраженный дисбаланс звеньев системы гемостаза, что при отсутствии патогенетической терапии приведет к срыву механизмов компенсации, итогом которого являются тромбогеморрагические осложнения (ТГО).With the signs of DIC, the nature of the blood coagulation at the time of the study reflects a pronounced imbalance in the links of the hemostatic system, which, in the absence of pathogenetic therapy, will lead to a breakdown of compensation mechanisms, resulting in thrombohemorrhagic complications (TGO).
Технология MedHelp дает вероятность правильного выявления группы риска на развитие декомпенсированной стадии ДВС-синдрома в 71% случаев при уровне значимости р<0,001.MedHelp technology gives the probability of correctly identifying the risk group for the development of the decompensated stage of DIC in 71% of cases with a significance level of p <0.001.
После того как на II этапе обследования сформировалась группа риска на возможное развитие декомпенсированной стадии ДВС-синдрома, необходимо провести тестирование этих пациентов для уточнения скомпрометированного звена системы гемостаза с верификацией развития тромбоза или кровотечения.After a risk group has formed in stage II of the examination for the possible development of the decompensated stage of DIC, it is necessary to test these patients to clarify the compromised link of the hemostasis system with verification of the development of thrombosis or bleeding.
Для этого на III этапе обследования, на основе оценки направленности показаний гемостаза рассчитывают индексы развития ТГО с верификацией развития тромбоза или кровотечения. Прогнозируется: компенсированное состояние, состояние неустойчивого равновесия системы гемостаза (зона неопределенного прогноза) и риск развития ТГО.To do this, at the III stage of the examination, based on the assessment of the directivity of the hemostasis indications, the indices of development of TGO with verification of the development of thrombosis or bleeding are calculated. Predicted: a compensated state, a state of unstable equilibrium of the hemostatic system (zone of uncertain prognosis) and the risk of developing MSW.
Вероятность правильной классификации при этом составляет 98% для прогноза компенсированного состояния, 91% - для зоны неопределенного прогноза, 71% - для ТГО.The probability of correct classification in this case is 98% for the forecast of the compensated state, 91% for the zone of the uncertain forecast, 71% for the MSW.
Для пациентов, отнесенных к состоянию «зона неопределенного прогноза», необходимо проведение дополнительного обследования для уточнения диагноза. С этой целью используется уточняющее правило, состоящее из показателей, включающих разные звенья системы гемостаза с учетом конституционного фактора. В результате определяется направленность изменений системы гемостаза с верификацией тромбоэмболических или геморрагических осложнений.For patients classified as “zone of uncertain prognosis”, an additional examination is necessary to clarify the diagnosis. For this purpose, a clarifying rule is used, consisting of indicators that include different parts of the hemostatic system, taking into account the constitutional factor. As a result, the direction of changes in the hemostatic system is determined with verification of thromboembolic or hemorrhagic complications.
2. Прогноз развития ПОН по данным гомеостаза с ранних сроков заболевания. Решающее правило построено на информативных показателях: число лимфоцитов III типа (%); число свободных эндотелиоцитов (104/л); уровень интерлейкина 6 в сыворотке крови (пкг/мл); индекс активности лейкоцитов (усл.ед.); концентрация фибриногена (г/л); уровень D-димеров (нг/мл); ОПСС (дин·сек·см5); число тромбоцитов (109/л). Применение правила дает вероятность правильного выявления группы риска на развитие полиорганной недостаточности в 69-71% случаев при уровне значимости р<0,001.2. The prognosis of the development of PON according to homeostasis from the early stages of the disease. The decision rule is based on informative indicators: the number of type III lymphocytes (%); the number of free endotheliocytes (10 4 / l); the level of interleukin 6 in the blood serum (PCG / ml); leukocyte activity index (conventional units); fibrinogen concentration (g / l); the level of D-dimers (ng / ml); OPSS (dyne · sec · cm 5 ); platelet count (10 9 / l). Application of the rule gives the probability of correctly identifying the risk group for the development of multiple organ failure in 69-71% of cases with a significance level of p <0.001.
3) Прогноз развития ПОН по данным гомеостаза при наличии клинической симптоматики заболевания. Решающее правило построено на информативных показателях: уровень интерлейкина 6 в сыворотке крови (пкг/мл); уровень D-димеров (нг/мл); число свободных эндотелиоцитов (104/л); уровень лимфоцитов III типа; ОПСС (дин·сек·см5); число тромбоцитов (109/л), индекс активности лейкоцитов (усл.ед.). Предлагаемый нами способ дает вероятность правильного выявления группы риска на развитие полиорганной недостаточности в 82% случаев при уровне значимости р<0,001 и вероятность правильного выявления группы пациентов без развития ПОН в 71% случаев при уровне значимости р<0,001.3) The prognosis of the development of PON according to homeostasis in the presence of clinical symptoms of the disease. The decision rule is based on informative indicators: the level of interleukin 6 in the blood serum (PCG / ml); the level of D-dimers (ng / ml); the number of free endotheliocytes (10 4 / l); type III lymphocyte count; OPSS (dyne · sec · cm 5 ); platelet count (10 9 / l), white blood cell activity index (conventional unit). Our proposed method gives the probability of correctly identifying a risk group for the development of multiple organ failure in 82% of cases with a significance level of p <0.001 and the probability of correctly identifying a group of patients without developing PON in 71% of cases with a significance level of p <0.001.
4) Индекс риска развития полиорганной недостаточности (ПОН) у больного пациента по характеру деятельности основных систем жизнеобеспечения организм состоит из двух дискриминантных функций:4) The risk index for the development of multiple organ failure (PON) in a sick patient according to the nature of the activity of the main life support systems, the body consists of two discriminant functions:
Д1=11,4+1,92К1+0,05К2+1,12КЗ-0,1 К4+0,005 К5,D1 = 11.4 + 1.92K1 + 0.05K2 + 1.12KZ-0.1 K4 + 0.005 K5,
где К1 - интерлейкин VI (пг/мл),where K1 is interleukin VI (pg / ml),
К2 - «активные» тромбоциты (109/л),K2 - “active” platelets (10 9 / l),
К3 - число эндотелиоцитов (104/л),R3 - the number of endothelial cells (10 4 / l)
К4 - молекула сред, массы в эритроците,K4 - a medium molecule, masses in an erythrocyte,
К5 - фибриноген В (г/л).K5 - fibrinogen B (g / l).
Д2=4,2-0,1Х1+0,01Х2+1,02Х3-0,04Х4+0,0016 Х5,D2 = 4.2-0.1X1 + 0.01X2 + 1.02X3-0.04X4 + 0.0016 X5,
где X1 - гемостатический потенциал (усл.ед.),where X1 - hemostatic potential (conventional units),
Х2 - «активные» тромбоциты,X2 - "active" platelets,
Х3 - ф.Виллибранда (г/л),X3 - Willibrand f. (G / l),
Х4 - молекулы ср. массы (ед.опт плот.),X4 - cf. masses (unit wholesale raft.),
Х5 - фибронектин (г/л).X5 - fibronectin (g / l).
При Д1>0,55 прогнозируется развитие ПОН (класс 3), при Д1<0,55 и Д2>1,3 прогнозируется течение патологического процесса без развития ПОН (класс 2), при Д <0,55 и Д2<1,3 - диагностируется состояние «нормы» (класс 1). Вероятность правильной классификации составляет 95% для 1 класса, 90% - для 2 класса, 78% - для 3 класса при уровне значимости р<0,001.For D1> 0.55, the development of PON (class 3) is predicted, for D1 <0.55 and D2> 1.3, the course of the pathological process without the development of PON (class 2) is predicted, for D <0.55 and D2 <1.3 - the state of “norm” is diagnosed (class 1). The probability of correct classification is 95% for class 1, 90% for class 2, 78% for class 3 with a significance level of p <0.001.
Претестовая проверка выявила вероятность правильной классификации для 1 класса - 90%, для 2 класса - 82% и для 3 класса - 79% при уровне значимости р<0,001.Pre-test verification revealed the probability of correct classification for class 1 - 90%, for class 2 - 82% and for class 3 - 79% with a significance level of p <0.001.
5) Прогноз развития ПОН по данным гомеостаза с верификацией пораженных систем независимо от сроков заболевания Решающее правило имеет следующий вид:5) Prediction of the development of PON according to homeostasis with verification of the affected systems, regardless of the duration of the disease. The decision rule has the following form:
F=К1 0,0018 - К2 0,2021865 + К3 0,42014 - К4 0,00301 + К5 0,01114+0,04018F = K1 0.0018 - K2 0.2021865 + K3 0.42014 - K4 0.00301 + K5 0.01114 + 0.04018
где k1 - структурная точка АД (усл.ед.),where k1 is the structural point of blood pressure (conventional units),
k2 - Д-димеры (нг/мл),k2 - D-dimers (ng / ml),
k3 - активные тромбоциты (109/л),k3 - active platelets (10 9 / l),
k4 - эритроциты периферической крови (%),k4 - peripheral blood red blood cells (%),
k5 - фибронектин (г/л).k5 - fibronectin (g / l).
При F<0,05 ПОН не прогнозируется, вероятность правильной классификации составляет 76% (класс 1), при F>0,05 прогнозируется развитие ПОН с вероятностью правильной классификации 89% (класс 2). При F, равное от,0,07 - до 0,1, с вероятностью 84% (класс 3) ПОН протекает с повреждением двух систем жизнеобеспечения: сердечно-сосудистой, гепатолиенальной. При F, равное от 0,1 - до 0,2, с вероятностью 71% (класс 4) ПОН протекает с повреждением трех-четырех систем: сердечно-сосудистой, гепатолиенальной, гемостаза. При этом значении F максимальная группа риска на прогноз развития тромбогеморрагических осложнений. При F от 0,2 до 0,4 с вероятностью 77% (класс б) прогнозируется необратимое состояние с летальным исходом. Уровень значимости составляет р<0,001. Результат претестовой проверки следующий: для 1 класс составил 79%, для 2 класса 71%, для 3 класса 91%, для 4 класса 88%, для 5 класса 99%. Для проведения претестовой проверки ретроспективно анализировались карты реанимационной пригады для 1 кл. - 45 чел., для 2 кл. - 94 чел., для 3 кл. - 71 чел., для 4 кл. - 70 чел., для 5 кл. - 17 чел. (анализ за 4 года).At F <0.05, PON is not predicted, the probability of correct classification is 76% (class 1), at F> 0.05, the development of PON is predicted with a probability of correct classification of 89% (class 2). At F, from 0.07 to 0.1, with a probability of 84% (class 3), PON occurs with damage to two life support systems: cardiovascular, hepatolienal. At F, from 0.1 to 0.2, with a probability of 71% (class 4), PON occurs with damage to three to four systems: cardiovascular, hepatolienal, hemostasis. With this value of F, the maximum risk group for the prognosis of the development of thrombohemorrhagic complications. With F from 0.2 to 0.4 with a probability of 77% (class b), an irreversible condition with a fatal outcome is predicted. The significance level is p <0.001. The result of the pre-test is as follows: for the 1st grade it was 79%, for the 2nd grade 71%, for the 3rd grade 91%, for the 4th grade 88%, for the 5th grade 99%. To conduct a pretest check, the cards of the resuscitation vagina for 1 grade were retrospectively analyzed. - 45 people, for 2 class - 94 people, for 3 cl. - 71 people, for 4 cl. - 70 people, for 5 cl. - 17 people (analysis for 4 years).
Внедрение технологии MedHelp в медицинскую практику позволяет:The introduction of MedHelp technology in medical practice allows you to:
- хранить данные по всем результатам исследований и любую другую информации о пациенте;- store data on all research results and any other information about the patient;
- обмениваться врачам всей информацией по пациентам, результатам "исследований, заключениям, просматривать динамику посещений больного по конкретному диагнозу;- exchange doctors with all the information on patients, the results of "studies, conclusions, view the dynamics of visits to the patient for a specific diagnosis;
- получать доступ к справочным медицинским ресурсам;- get access to reference medical resources;
- получать информацию по кодам заболеваний;- receive information on disease codes;
- сгенерировать план приема врача с учетом его специализации, вида приема, особенностей медицинского учреждения;- generate a doctor’s appointment plan taking into account his specialization, type of appointment, and the characteristics of the medical institution;
- проводить удаленные медицинские консультации;- conduct remote medical consultations;
- пространство находится в постоянном развитии, которое идет как за счет наращивания набора функций, так и за счет совершенствования действующих.- the space is in constant development, which comes both by increasing the set of functions, and by improving existing ones.
Одним из достоинств единого информационного пространства для практического врача является возможность его функционирования в неавтоматизированном варианте, что позволяет врачу ориентироваться в обилии медицинской информации независимо от степени материально-технического оснащения лечебно-профилактического учреждения.One of the advantages of a single information space for a practical doctor is the possibility of its functioning in a non-automated version, which allows the doctor to navigate in the abundance of medical information regardless of the degree of material and technical equipment of a medical institution.
Способ может быть предложен для широкого использования в медицинской практике.The method can be proposed for widespread use in medical practice.
Источники информацииInformation sources
1. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина, 1997. - 236 с.1. Bayevsky P.M., Berseneva A.P. Assessment of the adaptive capacity of the body and the risk of developing diseases. M .: Medicine, 1997 .-- 236 p.
2. Буданцева Т.А., Орлова Е.В, Клещева Л.В., Пашинцева Л.П. Современная медицина: проблемы и перспективы. М., 1998, 65 с.2. Budantseva T.A., Orlova E.V., Kleshcheva L.V., Pashintseva L.P. Modern medicine: problems and prospects. M., 1998, 65 pp.
3. Власов В.В. Медицина в условиях дефицита ресурсов. - М. Триумф, 2000. - 448 с.3. Vlasov VV Medicine in conditions of scarcity of resources. - M. Triumph, 2000 .-- 448 p.
4. Вялков А.И., Гройсман В.А. Информационные технологии в управлении лечебно-профилактическими учреждениями в условиях ОМС // Вестник ОМС. - 2001. - №1. - С.7-12.4. Vyalkov A.I., Groysman V.A. Information technology in the management of medical institutions in the conditions of compulsory medical insurance // Bulletin of mandatory medical insurance. - 2001. - No. 1. - S.7-12.
5. Гайнанов Д.Н. Способ обучения. Патент РФ №2031682 - от 03.27.1995.5. Gaynanov D.N. The way of learning. RF patent No. 2031682 - from 03.27.1995.
6. Гасников В.К. Совершенствование управления здравоохранением региона на основе развития методологических подходов и информационных технологий: Автореф. дисс. д-ра мед. наук. - М., 2001. - 48 с.6. Gasnikov V.K. Improving the management of public health in the region based on the development of methodological approaches and information technology: Abstract. diss. Dr. med. sciences. - M., 2001 .-- 48 p.
7. Гасников В.К., Блохин Ю.Г, Савельев В.Н. и др. Компьютерные технологии информатизации здравоохранения (региональный и учрежденческий уровень): Справочно-методическое пособие. - Ижевск, 1995. - 80 с.7. Gasnikov V.K., Blokhin Yu.G., Saveliev V.N. et al. Computer technologies of health informatization (regional and institutional level): Reference and methodological manual. - Izhevsk, 1995 .-- 80 s.
8. Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. -М.: ЭКСМО-Пресс, 2001. - 480 с.8. Gates B. Business with the speed of thought. -M .: EKSMO-Press, 2001 .-- 480 p.
9. Гундаров И.А. Демографическая катастрофа России: причины, механизм, пути преодоления. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 208 с.9. Gundarov I.A. The demographic catastrophe of Russia: causes, mechanism, ways to overcome. M.: Editorial URSS, 2001 .-- 208 p.
10. Еремин И.И., Мазуров В.Д. Нестационарные процессы математического программирования - М.: Наука, 1979. - 245 с.10. Eremin I.I., Mazurov V.D. Unsteady processes of mathematical programming - M .: Nauka, 1979. - 245 p.
11. Лирман А.В., Мазуров Е.А. Компьютерные системы в клинической медицине // Top Medicine, 1995. №2. С.22-23.11. Lirman A.V., Mazurov E.A. Computer systems in clinical medicine // Top Medicine, 1995. No. 2. S.22-23.
12. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. М.: Наука, 1990. - 280 с.12. Mazurov V.D. The committee method in optimization and classification problems. M .: Nauka, 1990 .-- 280 p.
13. Новик И.Б., Абдуллаев А.Ш. Введение в информационный мир. - М.: Наука, 1991. - 228 с.13. Novik I.B., Abdullaev A.Sh. Introduction to the information world. - M .: Nauka, 1991 .-- 228 p.
14. Пакет прикладных программ «Квазар» и «Квазар-Плюс» (разработка ИММ УрО РАН, гос. Регистрация № П006903).14. The application package “Quasar” and “Quasar-Plus” (developed by IMM UB RAS, state registration No. P006903).
15. Представление и использование знаний/Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука; Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 312 с.15. Presentation and use of knowledge / Ed. H. Ueno, M. Ishizuka; Per. from English M.: Mir, 1989 .-- 312 p.
16. Приобретение знаний / Под. ред. С.Осуги, Ю.Саэки; Пер. с японск.; под ред. Н.Г.Волкова. М.: Мир, 1990. - 297 с.16. The acquisition of knowledge / Under. ed. S.Osugi, Yu.Saeki; Per. from Japanese .; under the editorship of N.G. Volkova. M .: Mir, 1990 .-- 297 p.
17. Руководство по профилактике в практическом здравоохранении (Адаптированный вариант рекомендаций ВОЗ. «Prevention in primary care».) M.,2000. - 216c17. Guidelines for Prevention in Practical Health Care (Adapted from WHO recommendations. Prevention in primary care.) M., 2000. - 216c
18. Нижечик Ю.С., Грин Н.М., Рывкина Т.В., Грин Г.В., Збыковская Т.А., Стафеева Н.Д., Гальперина И.В. Способ хранения, обработки и использования информации в службе крови (информационная технология «Пеликан»). Патент РФ RU 2145114.18. Nizhechik Yu.S., Green N.M., Ryvkina T.V., Green G.V., Zbykovskaya T.A., Stafeeva N.D., Halperina I.V. The method of storage, processing and use of information in the blood service (information technology "Pelican"). RF patent RU 2145114.
19. Система и способ хранения, обработки и использования медицинской информации. Патент SU 517197.19. System and method for storing, processing and using medical information. Patent SU 517197.
20. Стародубов В.И., Луговкина Т.К. Клиническое управление: теория и практика. - М: Медицина, 2003. - 192c. - ISBN5-225-04779-320. Starodubov V.I., Lugovkina T.K. Clinical management: theory and practice. - M: Medicine, 2003 .-- 192c. - ISBN5-225-04779-3
21. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998. - С.360.21. Trachtengerts E.A. Computer decision support. M .: Sinteg, 1998 .-- P.360.
22. Шевченко Ю.Л. Об итогах хода реформ и задачах по развитию здравоохранения и медицинской помощи в РФ на 2000-2004 гг. и на период до 2010 г. М., 2000.82 с22. Shevchenko Yu.L. About the results of the reform process and the tasks for the development of healthcare and medical care in the Russian Federation for 2000-2004. and for the period until 2010 M., 2000.82 s
23. Экспертная оценка и прогнозирование состояния репродуктивного здоровья супружеской пары в связи с воздействием факторов окружающей среды и условиями жизни населения (электронный ресурс) / Черданцева Г.А., Юрченко Л.Н., Башмакова Н.В. - Сертификат МЗ РФ №061 от 12.09.2000 г.23. Expert assessment and prediction of the state of reproductive health of a married couple in connection with the influence of environmental factors and living conditions of the population (electronic resource) / Cherdantseva GA, Yurchenko LN, Bashmakova NV - Certificate of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 061 dated 09/12/2000
24. Юрченко Л.Н., Нижечик Ю.С., Царегородцева H.A. Expert system of blood loss prognosis using hemostasiogram data in pregnant women with PIH // Сб. Tp.XXY конгресса ИСВТ. - Осло(Норвегия). - 1998-реф.1644.24. Yurchenko L.N., Nizhechik Yu.S., Tsaregorodtseva H.A. Expert system of blood loss prognosis using hemostasiogram data in pregnant women with PIH // Sat. Tp.XXY Congress. - Oslo (Norway). - 1998-ref. 1644.
25. Gainanov D. N. Aiternative covers and independence systems in pattern recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. Vol.2, No.2, 1992, p.147-160.25. Gainanov D. N. Aiternative covers and independence systems in pattern recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. Vol.2, No.2, 1992, p. 147-160.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004126977/09A RU2299470C2 (en) | 2004-09-09 | 2004-09-09 | Method for building unified information space for practical doctor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004126977/09A RU2299470C2 (en) | 2004-09-09 | 2004-09-09 | Method for building unified information space for practical doctor |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2004126977A RU2004126977A (en) | 2006-02-20 |
| RU2299470C2 true RU2299470C2 (en) | 2007-05-20 |
Family
ID=36050604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004126977/09A RU2299470C2 (en) | 2004-09-09 | 2004-09-09 | Method for building unified information space for practical doctor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2299470C2 (en) |
Cited By (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2417441C1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-04-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmic microsurgical operating network |
| RU2419133C1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-05-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Automated workplace of ophthalmologic microsurgeon |
| RU2419132C1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-05-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Method to transfer ophthalmologic-microsurgical information in local computer operation network |
| RU2420796C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-06-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Computer network for transmitting ophthalmic-microsurgical information |
| RU2420795C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-06-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Computer reason-associative semantic ophthalmic-microsurgical network |
| RU2421791C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-06-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local diagnostic cause-associative semantic ophthalmo-microsurgical network |
| RU2424558C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-07-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmological microsurgery local area network for conservative treatment |
| RU2424557C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-07-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmological microsurgical local area network for oncological operations |
| RU2427887C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmologic microsurgical network of pediatric surgery |
| RU2427888C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmologic microsurgical network of laser operations |
| RU2430350C1 (en) * | 2009-12-23 | 2011-09-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgery local area network for anti-glaucomatose treatment |
| RU2431183C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-10-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Method for transmitting ophthalmic microsurgery information |
| RU2435219C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for keratoplasty |
| RU2435198C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for oncological operations |
| RU2435197C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for enucleation and evisceration |
| RU2435199C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for laser operations |
| RU2439672C2 (en) * | 2010-03-04 | 2012-01-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmomicrosurgical network to assess quality of eye diseases treatment |
| RU2459235C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer-aided ophthalmic microsurgical network for keratoplasty operations |
| RU2460116C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" им. акад. С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Automated ophthalmic microsurgeon workstation for pediatric surgery |
| RU2460117C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" им. акад. С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer-aided ophthalmic microsurgical network for enucleation and evisceration operations |
| RU2497193C2 (en) * | 2007-12-21 | 2013-10-27 | Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. | Detection of errors in inference engine of clinical decision support system |
| RU2515587C1 (en) * | 2012-12-07 | 2014-05-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Method for arranging and keeping medical monitoring |
| RU2543563C2 (en) * | 2009-04-15 | 2015-03-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Systems and methods for clinical decision support |
| RU2622498C1 (en) * | 2016-01-26 | 2017-06-15 | Ольга Викторовна Гончарова | Method for medical care quality increase related to electronic information system |
| RU2656841C2 (en) * | 2016-07-19 | 2018-06-06 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" | Method for building single information space and system for its implementation |
| RU2697764C1 (en) * | 2013-11-26 | 2019-08-19 | Конинклейке Филипс Н.В. | Iterative construction of sections of medical history |
| RU2748052C1 (en) * | 2021-03-18 | 2021-05-19 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Джибукинг" | Method and system for medical data exchange |
| RU2770122C1 (en) * | 2021-04-08 | 2022-04-14 | Дмитрий Владимирович Ягольников | System of a unified integrated information space for designing radio equipment |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2166208C2 (en) * | 1999-04-29 | 2001-04-27 | Халин Евгений Васильевич | Computer-aided technique for acquiring knowledge on safety precautions in manufacture |
| US20020177757A1 (en) * | 2001-05-22 | 2002-11-28 | Siemens Medical Systems, Inc. | Systems and methods to facilitate an exchange of information associated with medical care provided to a patient |
| JP2003216468A (en) * | 2002-01-23 | 2003-07-31 | Fujitsu Ltd | Medical information processing system, medical information processing client terminal, medical information processing server, client terminal medical information processing program, server medical information processing program |
| US20030200114A1 (en) * | 2000-10-19 | 2003-10-23 | Nihon Kohden Corporation | Medical care support system |
| JP2004005262A (en) * | 2002-05-31 | 2004-01-08 | Alliance Group Inc | Medical information providing service system, method and program |
| US20040069311A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Hitachi, Ltd. | Medical support system |
| WO2004047624A2 (en) * | 2002-11-26 | 2004-06-10 | Cardiac Pacemakers, Inc. | System and method for automatic diagnosis of patient health |
-
2004
- 2004-09-09 RU RU2004126977/09A patent/RU2299470C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2166208C2 (en) * | 1999-04-29 | 2001-04-27 | Халин Евгений Васильевич | Computer-aided technique for acquiring knowledge on safety precautions in manufacture |
| US20030200114A1 (en) * | 2000-10-19 | 2003-10-23 | Nihon Kohden Corporation | Medical care support system |
| US20020177757A1 (en) * | 2001-05-22 | 2002-11-28 | Siemens Medical Systems, Inc. | Systems and methods to facilitate an exchange of information associated with medical care provided to a patient |
| JP2003216468A (en) * | 2002-01-23 | 2003-07-31 | Fujitsu Ltd | Medical information processing system, medical information processing client terminal, medical information processing server, client terminal medical information processing program, server medical information processing program |
| JP2004005262A (en) * | 2002-05-31 | 2004-01-08 | Alliance Group Inc | Medical information providing service system, method and program |
| US20040069311A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Hitachi, Ltd. | Medical support system |
| WO2004047624A2 (en) * | 2002-11-26 | 2004-06-10 | Cardiac Pacemakers, Inc. | System and method for automatic diagnosis of patient health |
Cited By (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2497193C2 (en) * | 2007-12-21 | 2013-10-27 | Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. | Detection of errors in inference engine of clinical decision support system |
| RU2543563C2 (en) * | 2009-04-15 | 2015-03-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Systems and methods for clinical decision support |
| RU2420796C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-06-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Computer network for transmitting ophthalmic-microsurgical information |
| RU2420795C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-06-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Computer reason-associative semantic ophthalmic-microsurgical network |
| RU2421791C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-06-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local diagnostic cause-associative semantic ophthalmo-microsurgical network |
| RU2431183C2 (en) * | 2009-08-04 | 2011-10-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Method for transmitting ophthalmic microsurgery information |
| RU2419133C1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-05-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Automated workplace of ophthalmologic microsurgeon |
| RU2419132C1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-05-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Method to transfer ophthalmologic-microsurgical information in local computer operation network |
| RU2417441C1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-04-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmic microsurgical operating network |
| RU2430350C1 (en) * | 2009-12-23 | 2011-09-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgery local area network for anti-glaucomatose treatment |
| RU2424558C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-07-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmological microsurgery local area network for conservative treatment |
| RU2427888C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmologic microsurgical network of laser operations |
| RU2427887C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmologic microsurgical network of pediatric surgery |
| RU2424557C1 (en) * | 2010-03-04 | 2011-07-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmological microsurgical local area network for oncological operations |
| RU2439672C2 (en) * | 2010-03-04 | 2012-01-10 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer ophthalmomicrosurgical network to assess quality of eye diseases treatment |
| RU2435197C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for enucleation and evisceration |
| RU2435199C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for laser operations |
| RU2435198C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for oncological operations |
| RU2435219C1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-11-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for keratoplasty |
| RU2459235C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-20 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer-aided ophthalmic microsurgical network for keratoplasty operations |
| RU2460116C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" им. акад. С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Automated ophthalmic microsurgeon workstation for pediatric surgery |
| RU2460117C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-27 | Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" им. акад. С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи" | Local computer-aided ophthalmic microsurgical network for enucleation and evisceration operations |
| RU2515587C1 (en) * | 2012-12-07 | 2014-05-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Method for arranging and keeping medical monitoring |
| RU2697764C1 (en) * | 2013-11-26 | 2019-08-19 | Конинклейке Филипс Н.В. | Iterative construction of sections of medical history |
| RU2622498C1 (en) * | 2016-01-26 | 2017-06-15 | Ольга Викторовна Гончарова | Method for medical care quality increase related to electronic information system |
| RU2656841C2 (en) * | 2016-07-19 | 2018-06-06 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" | Method for building single information space and system for its implementation |
| RU2748052C1 (en) * | 2021-03-18 | 2021-05-19 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Джибукинг" | Method and system for medical data exchange |
| RU2770122C1 (en) * | 2021-04-08 | 2022-04-14 | Дмитрий Владимирович Ягольников | System of a unified integrated information space for designing radio equipment |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2004126977A (en) | 2006-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2299470C2 (en) | Method for building unified information space for practical doctor | |
| Afessa et al. | Severity of illness and organ failure assessment in adult intensive care units | |
| Moskowitz | A clinical assessment of Medis-Groups | |
| Bajaj et al. | Prognostic value of biomarkers in acute non-massive pulmonary embolism: a systematic review and meta-analysis | |
| Daley | Criteria by which to evaluate risk-adjusted outcomes programs in cardiac surgery | |
| Dewan et al. | The role of frailty in failure to rescue after cardiovascular surgery | |
| Marso et al. | Percutaneous coronary intervention use in the United States: defining measures of appropriateness | |
| Bai et al. | Frailty index based on laboratory tests improves prediction of short-and long-term mortality in patients with critical acute myocardial infarction | |
| Li et al. | Effect of serum phosphate on the prognosis of septic patients: a retrospective study based on MIMIC-IV database | |
| Elveback | The population of healthy persons as a source of reference information | |
| Wang et al. | Association between the Albumin-Bilirubin (ALBI) score and All-cause mortality risk in intensive care unit patients with heart failure | |
| Carsley et al. | Severe obesity, obesity, and cardiometabolic risk in children 0 to 6 years of age | |
| Yoshinaga et al. | Factors related to self-care behaviors among hospitalized patients with heart failure in Japan, based on the European Heart Failure Self-Care Behaviour Scale | |
| Cao et al. | Construction and Verification of a Frailty Risk Prediction Model for Elderly Patients with Coronary Heart Disease Based on a Machine Learning Algorithm | |
| Valadkhani et al. | Validation of the North American chest pain rule in prediction of very low-risk chest pain; a diagnostic accuracy study | |
| Gooder et al. | Accuracy and efficiency of an automated system for calculating APACHE II scores in an intensive care unit | |
| Howard | Signal detection to measure allostatic load | |
| Szabó et al. | Comprehensive frailty assessment with multidimensional frailty domains as a predictor of mortality among vascular and cardiac surgical patients | |
| Zhao et al. | Development and clinical empirical validation of the chronic critical illness prognosis prediction model | |
| Huh et al. | Risk assessment of mortality in elderly individuals: a nationwide cohort study | |
| Vilmi‐Kerälä et al. | Oxidized LDL, insulin resistance and central blood pressure after gestational diabetes mellitus | |
| Alhurani et al. | Effect of Psychological Distress Factors on the Perceived Health Status, Emergency Visits, Rehospitalization, and Mortality in Adults with Heart Failure. | |
| Lin et al. | Machine learning to risk stratify chest pain patients with non-diagnostic electrocardiogram in an Asian emergency department | |
| Jia et al. | A prediction model for 30-day mortality in patients with ARDS admitted to the intensive care unit | |
| Mei et al. | The National Early Warning Score (NEWS) Predicts the 28‐Day Mortality in Patients With Severe Fever With Thrombocytopenia Syndrome: A Cross‐Sectional Study |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20080910 |