RU2728855C9 - Количественный показатель предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы - Google Patents
Количественный показатель предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы Download PDFInfo
- Publication number
- RU2728855C9 RU2728855C9 RU2017138868A RU2017138868A RU2728855C9 RU 2728855 C9 RU2728855 C9 RU 2728855C9 RU 2017138868 A RU2017138868 A RU 2017138868A RU 2017138868 A RU2017138868 A RU 2017138868A RU 2728855 C9 RU2728855 C9 RU 2728855C9
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- cardiovascular
- cardiovascular system
- myocardial ischemia
- deterioration
- score
- Prior art date
Links
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 title claims abstract description 43
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 title claims abstract description 34
- 210000000748 cardiovascular system Anatomy 0.000 claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 9
- 208000031225 myocardial ischemia Diseases 0.000 claims description 60
- 230000006735 deficit Effects 0.000 claims description 34
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 26
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims description 19
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 14
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 8
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 8
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 4
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 4
- 206010007559 Cardiac failure congestive Diseases 0.000 claims description 3
- 208000003037 Diastolic Heart Failure Diseases 0.000 claims description 3
- 208000007177 Left Ventricular Hypertrophy Diseases 0.000 claims description 3
- 208000008253 Systolic Heart Failure Diseases 0.000 claims description 3
- 238000004868 gas analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 3
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 claims description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims 2
- 102000004903 Troponin Human genes 0.000 claims 1
- 108090001027 Troponin Proteins 0.000 claims 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 claims 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 208000028867 ischemia Diseases 0.000 description 40
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 description 22
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 10
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 8
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 7
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 230000004217 heart function Effects 0.000 description 5
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 4
- 208000020990 adrenal cortex carcinoma Diseases 0.000 description 4
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 4
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 4
- 230000035487 diastolic blood pressure Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 3
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 3
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 description 3
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 3
- 206010007556 Cardiac failure acute Diseases 0.000 description 2
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 208000010496 Heart Arrest Diseases 0.000 description 2
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 2
- 206010061216 Infarction Diseases 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000007850 degeneration Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 2
- 230000007574 infarction Effects 0.000 description 2
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 2
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 206010002091 Anaesthesia Diseases 0.000 description 1
- 206010060965 Arterial stenosis Diseases 0.000 description 1
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 description 1
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 208000009378 Low Cardiac Output Diseases 0.000 description 1
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 description 1
- 208000003734 Supraventricular Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 208000001871 Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000037005 anaesthesia Effects 0.000 description 1
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 description 1
- 230000001746 atrial effect Effects 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 230000036471 bradycardia Effects 0.000 description 1
- 208000006218 bradycardia Diseases 0.000 description 1
- 210000004903 cardiac system Anatomy 0.000 description 1
- 230000009084 cardiovascular function Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004087 circulation Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 1
- 208000002173 dizziness Diseases 0.000 description 1
- 210000000624 ear auricle Anatomy 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 208000012727 heart conduction disease Diseases 0.000 description 1
- 210000003709 heart valve Anatomy 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000000302 ischemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000013150 knee replacement Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000005399 mechanical ventilation Methods 0.000 description 1
- 238000010339 medical test Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 238000004223 overdiagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000006213 oxygenation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007310 pathophysiology Effects 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 230000007505 plaque formation Effects 0.000 description 1
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 238000002106 pulse oximetry Methods 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 201000002859 sleep apnea Diseases 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 description 1
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 239000011885 synergistic combination Substances 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000006794 tachycardia Effects 0.000 description 1
- 230000008719 thickening Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 210000005166 vasculature Anatomy 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
- A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
- A61B5/02405—Determining heart rate variability
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
- A61B5/02416—Measuring pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
- A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
- A61B5/0245—Measuring pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Measuring devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Measuring devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/082—Evaluation by breath analysis, e.g. determination of the chemical composition of exhaled breath
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Measuring devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/091—Measuring volume of inspired or expired gases, e.g. to determine lung capacity
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к медицинскому мониторингу. Предложены некратковременный носитель для хранения инструкций с целью медицинского мониторинга и монитор, содержащий: дисплейную часть; датчики, считывающие жизненные показатели обследуемого человека, в том числе по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы и по меньшей мере один параметр дыхания; и микропроцессор или микроконтроллер, запрограммированный на выполнение способа определения количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы (ОКПРПССС), включающего следующие операции: (i) классифицирование обследуемого человека с использованием классификаторов ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, каждый из которых обучен для классифицирования обследуемого человека в соответствии с различным типом ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, для генерирования количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, при этом классификаторы ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащего указанный параметр сердечно-сосудистой системы и указанный параметр дыхания, считываемые датчиками, и (ii) вывод количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам ухудшения работы сердечно-сосудистой системы на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента. Причем классификатор ухудшения работы сердечно-сосудистой системы также содержит: детектор, основанный на физиологической модели, моделирующий ухудшения работы сердечно-сосудистой системы с использованием алгебраических или дифференциальных уравнений для генерирования количественного показателя, основанного на модели ухудшений работы сердечно-сосудистой системы; и объединитель количественных показателей, генерирующий взвешенную комбинацию количественных показателей для ухудшений работы сердечно-сосудистой системы, содержащую эмпирический количественный показатель, количественный показатель, основанный на правилах, и количественный показатель, основанный на модели. Группа изобретений обеспечивает повышение эффективности медицинского мониторинга. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 4 ил.
Description
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
[001] Настоящее изобретение в целом относится к области кардиологической помощи, области экстренного медицинского реагирования и т.д.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[002] В клинической практике часто могут возникать ситуации, которые могут свидетельствовать о возможном ухудшении работы сердечной системы, например, если у пациента имеется один или более из следующих симптомов: головокружение; физическая слабость; учащенные или неравномерные удары сердца; одышка; ощущение дискомфорта в грудной клетке или т.п. Такие симптомы являются обычными симптомами заболеваний сердечно-сосудистой системы, причем когда эти симптомы ярко выражены, они могут указывать на возможные у пациентов остановки сердца, острый сердечный приступ или острую сердечную недостаточность, а когда эти симптомы менее выражены - на нарушение сердечного ритма или ишемическую болезнь сердца. Типичные ситуации, при которых ухудшение работы сердца более вероятно, включают транспортировку пациентов в карете скорой помощи или поступление в отделение неотложной помощи при больнице, или госпитализацию пациента после хирургической операции по протезированию коленного сустава, или другой хирургической или другой сложной медицинской процедуры.
[003] Раннее обнаружение и диагностирование ухудшения работы сердца оказывает значительное влияние на конечный успех или неудачу при оказании кардиологической помощи. Механизмы ухудшения работы сердца, которые непосредственно связаны с сердечной мышцей, включают, например: ишемию миокарда (снижение кровотока/насыщение кислородом сердца), гипертрофию левого желудочка (утолщение мышцы стенки левого желудочка, которая, как правило, является результатом хронического чрезмерного сердечного усилия, обусловленного высоким кровяным давлением, или другого состояния), систолическую сердечную недостаточность (ухудшение работы желудочка во время систолического качающего действия, которое, как правило, связано со сниженной фракцией выброса) и диастолическую сердечную недостаточность (ухудшение работы желудочка во время расслабления диастолы, которое, как правило, связано с низким ударным объемом). Другие механизмы ухудшения работы сердца относятся к васкулатуре, обслуживающей сердце, например дегенерация клапана или образование бляшек, которые могут привести к стенозу. Соответствующее лечение зависит от того, какой из этих механизмов ухудшения работы сердца (или комбинация механизмов) имеет место. Многие из этих механизмов, если оставить их без внимания, могут привести к опасным для жизни или здоровья медицинским событиям, таким как остановка сердца, острый сердечный приступ, острая сердечная недостаточность, нарушение сердечного ритма, ишемическая болезнь сердца или т.п.
[004] Для диагностирования ухудшения работы сердца был разработан широкий ряд специализированных медицинских тестов. Однако на практике их часто не назначают конкретному пациенту до тех пор, пока ухудшение работы сердца не усилится и не станет явно выраженным. Кроме того, интерпретация различных тестов работы сердца затруднена, и зачастую, на ранних стадиях ухудшения работы сердца пациента лечит врач, являющийся не опытным кардиологом, а обычным врачом общеврачебной практики (ОП) и/или врачом, имеющим другую специализацию.
[005] Далее раскрыты новые и усовершенствованные системы и способы, которые направлены на решение вышеуказанных и других проблем.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[005] Согласно одному раскрытому аспекту описан монитор пациента, содержащий:
дисплейную часть,
множество датчиков, считывающих жизненные показатели обследуемого человека, в том числе по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы и по меньшей мере один параметр дыхания, и
микропроцессор или микроконтроллер, запрограммированный на выполнение способа определения количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы (англ. cardiovascular early warning scoring (cEWS), ОКПРПССС).
Способ ОКПРПССС включает следующие операции:
(i) классифицирование обследуемого человека с использованием множества классификаторов нарушения работы сердечно-сосудистой системы, каждый из которых обучен для классифицирования обследуемого человека в соответствии с различным типом нарушения работы сердечно-сосудистой системы, для генерирования количественных показателей раннего предупреждения для сердечнососудистой системы по различным типам нарушения работы сердечнососудистой системы, при этом множество классификаторов нарушения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащего указанный по меньшей мере один параметр сердечнососудистой системы и указанный по меньшей мере один параметр дыхания, считываемые множеством датчиков; и
(ii) вывод количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам нарушения работы сердечно-сосудистой системы на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента.
Набор входных данных может содержать указанный по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы, считываемый электродами электрокардиографа, и указанный по меньшей мере один параметр дыхания, включающий дыхательный объем, считываемый датчиком воздушного потока.
[006] Согласно одному раскрытому аспекту описан некратковременный носитель информации, хранящий инструкции, считываемые и исполняемые монитором пациента, содержащим множество датчиков, дисплейную часть и микропроцессор или микроконтроллер для выполнения способа раннего предупреждения ишемии миокарда следующим образом. Данные о жизненных показателях обследуемого человека, или субъекта, собирают с использованием множества датчиков. Обследуемого человека классифицируют для генерирования эмпирического количественного показателя ишемии миокарда с использованием эмпирического классификатора ишемии миокарда, обученного на меченом наборе данных, представляющих субъекты для обучения, при этом каждый субъект i для обучения представлен вектором 
признаков субъекта i для обучения и меткой yi, представляющей собой состояние ишемии миокарда у субъекта i для обучения. Классифицирование включает ввод вектора в эмпирический классификатор ишемии миокарда, который содержит признаки, сгенерированные из собранных данных о жизненных показателях по обследуемому человеку. Генерируют по меньшей мере один дополнительный количественный показатель ишемии миокарда путем применения набора правил или физиологической модели к набору входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащему входные данные, сгенерированные из собранных данных о жизненных показателях по обследуемому человеку. Генерируют комбинированный количественный показатель ишемии миокарда, содержащий взвешенную комбинацию эмпирического количественного показателя ишемии миокарда и указанного по меньшей мере одного дополнительного количественного показателя ишемии миокарда. Представление комбинированного количественного показателя ишемии миокарда отображают на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента.
[008] Одно преимущество заключается в упрощении раннего диагностирования ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, а также упрощении ранней идентификации типа ухудшения работы сердечно-сосудистой системы.
[009] Еще одно преимущество заключается в раннем диагностировании ишемии миокарда.
[010] Еще одно преимущество заключается в обеспечении вышеуказанного при максимальном использовании и обеспечении контекста диагноза, основанного на правилах и эвристического по своей природе.
[011] Еще одно преимущество заключается в синергетическом комбинировании множества автоматических путей для более точного диагностирования ухудшения работы сердечно-сосудистой системы.
[012] Данный вариант реализации может обеспечивать одно, два, больше или все вышеуказанные преимущества, или не обеспечивать их вовсе, и/или может обеспечивать другие преимущества, что станет понятно специалисту в данной области техники после прочтения и ознакомления с настоящим описанием.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[013] Настоящее изобретение может принимать форму различных компонентов и схем расположения компонентов, а также различных этапов и порядков выполнения этапов. Чертежи служат лишь в целях иллюстрации предпочтительных вариантов реализации, и их не следует рассматривать в качестве ограничения настоящего изобретения.
[014] На фиг.1 схематически изображена система медицинского мониторинга, содержащая систему раннего предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы.
[015] На фиг. 2 изображены таблицы частоты сердечных сокращений в состоянии покоя для мужчин и женщин.
[016] На фиг. 3 изображен график максимальных, средних и минимальных значений для систолического и диастолического кровяного давления в зависимости от возраста.
[017] На фиг. 4 схематически изображен комбинационный вариант системы раннего предупреждения об ухудшении работы сердечнососудистой системы по фиг. 1 для иллюстративного примера выдачи раннего предупреждения об ишемии миокарда.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[018] Ссылаясь на фиг. 1, мониторинг обследуемого человека или субъекта 10 (такого как стационарный пациент, поступивший в больницу, или пациент в центре сестринского ухода, или амбулаторный пациент или т.п.) выполняют монитором 12 пациента, содержащим устройство или дисплейную часть 14, микропроцессор или микроконтроллер (не показан, но, как правило, находящийся в корпусе 16 монитора) и множество физиологических датчиков 20, 22, 24 (т.е. датчиков жизненных показателей), таких как иллюстративный набор электродов 20 электрокардиографа, датчик 22 пульсового оксиметра (изображен не подсоединенным, но, как правило, прикреплен к пальцу или мочке уха субъекта 10) и датчик 24 воздушного потока. На иллюстративной фиг. 1 датчик 24 воздушного потока установлен в полнолицевой маске 26, используемой для искусственной вентиляции легких, лечения апноэ во сне, общем мониторинге дыхания или подобном. Еще в одних вариантах реализации датчик 24 воздушного потока может быть установлен вместе с назальной маской или назальной канюлей, или подобным. В целом, монитор 12 пациента может находиться в одном из широкого ряда известных условий, таких как установлены в палате для пациентов в больнице (если субъект 10 является стационарным пациентом, может быть предусмотрена специализированная больничная территория, такая как отделение хирургии, отделение посленаркозного наблюдения, отделение интенсивной терапии или т.п.) или в палате центра сестринского ухода (если субъект 10 является пациентом в центре сестринского ухода), в карете скорой помощи или другом транспортном средстве системы экстренного реагирования (СЭР) (если субъект 10 является субъектом вызова СЭР) или т.п.
[019] Датчики 20, 22, 24 собирают данные о жизненных показателях в режиме реального времени (т.е. непрерывно или путем выборки с относительно высокой частотой выборки), при этом данные о жизненных показателях, при необходимости, обрабатываются алгоритмами, запущенными на микропроцессоре или микроконтроллере монитора 12 пациента. Например, монитор 12 пациента может исполнять алгоритмы для генерирования кривых отведения ЭКГ из измеренных значений напряжения электродов 20 ЭКГ и для извлечения информации из кривых отведения ЭКГ, такой как частота сердечных сокращений и наличие/отсутствие связанных нарушений частоты (например, тахикардии, брадикардии, возможного использования специфических по возрасту и/или полу лимитов), вариабельность частоты сердечных сокращений, интервал QT, наличие/отсутствие различных аритмий, таких как атриальная (AFib), наджелудочковая тахикардия (НЖТ), увеличенный интервал QT (длинный скорректированный интервал QT) или т.п. Монитор 12 пациента может исполнять алгоритмы для обработки данных о воздушном потоке, собираемых датчиком 24 воздушного потока, для извлечения информации, такой как частота дыхания и дыхательный объем. В качестве еще одного примера, монитор 12 пациента может выполнять алгоритмы для обработки периферийной плетизмографической формы волны, собранной пульсовым оксиметром, для определения данных о насыщенности периферийным кислородом (SpO2) и о частоте сердечных сокращений.
[020] Датчики 20, 22, 24 жизненных показателей представлены лишь в качестве иллюстрации и предполагаются дополнительные или другие датчики жизненных показателей, такие как манжета для измерения кровяного давления, сфигмоманометр или другой(ие) датчик(и) кровяного давления. Монитор 12 пациента может обрабатывать данные о кровяном давлении для извлечения систолического и диастолического кровяного давления с заданными верхним и нижним лимитами кровяного давления, которые также могут быть специфическими относительно возраста и/или пола. Кроме того, если иллюстративная маска 26 является частью системы для искусственной вентиляции легких (то есть пациенту 10 выполняют искусственную вентиляцию легких), то могут быть доступны и подходящим образом введены в монитор 12 пациента другие данные в отношении устройства для искусственной вентиляции легких в дополнение к ранее указанной частоте дыхания и дыхательному объему.
[021] Кратко ссылаясь на фиг. 2 и 3, изображено влияние демографических данных на жизненные показатели. На фиг. 2 изображены таблицы частоты сердечных сокращений в состоянии покоя для мужчин и женщин, также классифицированные по возрасту и уровню физической подготовки. На фиг. 3 изображен график систолического и диастолического кровяного давления (максимального, среднего и минимального) в зависимости от возраста.
[022] Вновь ссылаясь на фиг. 1, монитор 12 пациента также выполнен с возможностью получения и хранения физиологических данных пациента, собранных при лабораторных тестах или т.п. Например, могут быть получены результаты тестов на определение газов крови, предоставляющие информацию, такую как парциальное давление кислорода (PaO2) и/или парциальное давление углекислого газа (PaCO2). Еще одним предполагающимся результатом лабораторного исследования является уровень тропонинов в крови. Такие данные могут быть введены в монитор 12 пациента вручную, например, с использованием физической клавиатуры 30 или виртуальных клавиш 32 на дисплее 14 (виртуальные клавиши 32 могут быть реализованы, если дисплей 14 является сенсорным дисплеем). В одном варианте реализации частоту дыхания определяют вручную, например медсестра производит визуальную оценку частоты дыхания, и частоту дыхания, определенную вручную, вводят в монитор 12 пациента с использованием устройства (устройств) 30, 32 ввода. Подобным образом, в монитор 12 пациента могут быть предоставлены другие данные о пациенте, такие как демографические данные (например, возраст, пол), медицинский анамнез, данные о периоперационном состоянии и т.п. Вместо введения вручную через интерфейс 30, 32 пользователя в мониторе 12 пациента, такая информация может быть введена в монитор 12 пациента из электронного медицинского архива (ЭМА), электронной медицинской карты (ЭМК) или т.п. 34 через больничную сеть передачи данных или другую электронную сеть 36 передачи данных, если монитор 12 пациента соединен с таким хранилищем данных о пациенте и инфраструктурой 34, 36 связи.
[023] Кроме того, иллюстративный монитор 12 пациента содержит (под-)систему 40 для определения количественных показателей раннего предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы (ОКПРПССС), которая схематически изображена на фиг.1 функциональными блоками, подходящим образом исполняемыми микропроцессором или микроконтроллером, содержащимся в мониторе 12 пациента. В качестве входных данных иллюстративная система 40 ОКПРПССС принимает показания пациента (т.е. показания жизненных показателей или показания датчика, возможно обработанные) параметров 42 сердечно-сосудистой системы, таких как данные, полученные с помощью ЭКГ, частота сердечных сокращений с пульсового оксиметра 22, данные о кровяном давлении или т.п. Такие параметры (или по меньшей мере их поднабор) просто определить, как относящиеся к оценке ухудшения работы сердечно-сосудистой системы.
[024] Кроме того, система 40 ОКПРПССС принимает по меньшей мере один параметр 44 дыхания, такой как частота дыхания, дыхательный объем или т.п. Кроме того, иллюстративная система 40 ОКПРПССС принимает по меньшей мере один параметр 46 газообмена, такой как SpO2, с пульсового оксиметра 22 или значения PaO2 и/или PaCO2 из анализа газов крови или т.п. В настоящем документе предполагается, что эти дополнительные параметры 44, 46, хотя и не характеризуют сердечно-сосудистую систему непосредственным образом, но играют важную роль при оценке ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, поскольку системы дыхания и газообмена характеризуют дыхательный круг кровообращения, который вместе с сердечно-сосудистой системой формирует общую легочно-сердечную систему.
[025] Система 40 ОКПРПССС содержит множество классификаторов 50 (т.е. механизмов логического вывода) ухудшения работы сердечнососудистой системы, по одному для каждого типа исследуемого ухудшения работы сердечно-сосудистой системы. Иллюстративная система 40 ОКПРПССС содержит классификатор 52 ишемии миокарда, классификатор 54 гипертрофии левого желудочка, классификатор 56 систолической сердечной недостаточности и классификатор 58 диастолической сердечной недостаточности. Это приведено лишь для иллюстрации, и в дополнение или в качестве альтернативы предполагается использование классификаторов, обученных для обнаружения других типов ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, таких как ухудшение работы сердечного клапана, низкий сердечный выброс, сердечный артериальный стеноз или т.п. Например, каждый классификатор 52, 54, 56, 58 может представлять собой нейронную сеть, машину опорных векторов, модель нелинейной регрессии (например, логистической или полиномиальной регрессии) или классификатор другого типа. Следует понимать, что классификаторы 52, 54, 56, 58 в целом могут быть классификаторами различных типов.
[026] В целом, каждый классификатор 52, 54, 56, 58 обучен с использованием меченого набора данных 
, содержащего N прошлых пациентов (для обучения), где каждый пациент i для обучения представлен вектором 
данных о пациенте (например, жизненных показателей, демографических данных, данных об анамнезе пациента) и меткой yi. Элементы вектора данных о пациенте для обучения называются в настоящем документе «признаками», в соответствии с общим употреблением в области обучения классификаторов. Метка yi обозначает, было ли у пациента i, используемого для обучения, диагностировано ухудшение работы сердца, для обнаружения которого обучается классификатор. Например, при обучении классификатора 52 ишемии метка yi может представлять собой двоичное значение, указывающее на то, была ли у пациента i для обучения диагностирована сердечная ишемия. В качестве альтернативы, метка может быть более информативной, например, метка уi для обучения классификатора 52 ишемии может представлять собой целое значение в диапазоне от 0 до 5, где значение 0 означает, что у пациента для обучения не была диагностирована поддающаяся обнаружению сердечная ишемия, значение 5 означает, что у пациента для обучения была диагностирована ишемия наивысшей степени тяжести, а значения 1, …, 4 означают ишемию у пациента для обучения умеренных степеней тяжести. Также предполагаются непрерывные выходные данные, например, в диапазоне [0, 1], где 0 означает не поддающуюся обнаружению ишемию, а 1 означает ишемию наивысшей степени тяжести. Классификатор обучают для минимизации показателя ошибки для его выходных данных (т.е. «прогнозов» 
) для ввода наборов 
данных о пациенте для обучения и соответствующих фактических (заведомо известных) меток yi. Например, может быть использован простой метод наименьших квадратов в виде 
. Обученный классификатор выводит прогнозы 
в формате (двоичном, многоуровневом или т.п.), который в целом может отличаться для каждого из различных классификаторов 52, 54, 56, 58.
[027] Обученные классификаторы 52, 54, 56, 58 применяют к пациенту 10, который не является одним из пациентов для обучения и чья степень ухудшения (если оно имеет место) работы сердца не известна заранее. При применении классификаторов 52, 54, 56, 58 к пациенту 10 данные 42, 44, 46 о пациенте формулируют таким же способом, что и векторы данных о пациенте для обучения. Следует отметить, что формат и/или содержание вектора могут отличаться для каждого различного классификатора 52, 54, 56, 58. Например, в некоторых обучающих подходах используется операция отбора признаков, или же некоторые признаки, которые не считают релевантными для характера ухудшения работы сердца при обучении, могут быть опущены, так что вектор для этого классификатора представляет собой некоторый поднабор доступных данных 42, 44, 46 о пациенте. Выходными данными каждого специфического к типу классификатора 52, 54, 56, 58 является прогноз 
того, имеется ли у субъекта 10 тип ухудшения работы сердца, или если выходные данные являются многоуровневыми или непрерывными, прогноз включает в себя степень тяжести этого типа ухудшения работы сердца у субъекта 10. Следует отметить, что прогнозы могут иметь формат, отличный от меток yi - например, метки могут быть двоичными значениями (0=у пациента не диагностирован этот тип ухудшения работы сердца; 1=у пациента он был диагностирован), при этом прогнозы могут представлять собой непрерывные значения в диапазоне [0, 1]. Преимущественно, прогноз с непрерывными значениями в диапазоне [0, 1] может быть интерпретирован как вероятность и, например, записан как процентное значение в диапазоне 0-100%.
[028] В некоторых вариантах реализации выходные данные в виде прогноза могут быть привязаны к клиническим протоколам, используемым пунктами первой помощи (ППП), экстренной медицинской помощью (ЭМП) или другим поставщиком медицинских услуг. Например, в случае вызова ЭМП, если количественный показатель ишемии миокарда достаточно высок, выходные данные могут (в дополнение к идентификации возможного состояния ишемии) представить назначаемое лечение ишемии в клинических протоколах по лечению ишемии.
[029] Предполагается, что классификаторы 52, 54, 56, 58 могут повторно обучаться на регулярной основе для более точного отражения текущих демографических данных пациента.
[030] Использованием классификаторов 52, 54, 56, 58 в системе 40 ОКПРПССС, по одному для каждого типа исследуемого ухудшения работы сердца, признается тот факт, что различные типы ухудшения работы сердца, несмотря на их некоторую взаимосвязь, обладают разными характеристиками, так что маловероятно, что один классификатор будет эффективен. Выходные прогнозы у из набора классификаторов 52, 54, 56, 58 могут быть различным образом скомбинированы и/или представлены в виде одного или более количественных показателей 60 раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы. В одном подходе представляют только наиболее вероятный (т.е. наиболее тяжелый) прогноз (количественный показатель), а затем - только если этот наиболее вероятный прогноз выше некоторого порогового значения. Данный подход особенно предпочтителен в случае вызова пункта первой помощи (ППП) или экстренной медицинской помощи (ЭМП), когда медицинский персонал сортирует пациентов и должен быть осведомлен только о наиболее тяжелом состоянии. В одном варианте также приемлем подход сортировки пациентов, при котором каждый количественный показатель классификатора представлен отдельно, но только если его значение (т.е. тяжесть) больше некоторого (возможно, специфического в отношении типа) порогового значения. Для уменьшения информации, которая должна быть обработана персоналом экстренной медицинской помощи, также предполагается представление прогнозов (количественных показателей) в некотором дискретизированном виде, например, значение «ВЫСОКАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ» или «СРЕДНЯЯ ВЕРОЯТНОСТЬ» в зависимости от количественного показателя. Предполагаются другие хорошо воспринимаемые форматы, такие как отображение каждого прогноза в виде ползунка или переменного количественного показателя (например), при этом нижний конец помечен для указания на отсутствие вероятности данного типа ухудшения работы сердца, а верхний конец помечен для указания на высокую вероятность данного типа ухудшения работы сердца. Кроме того, может быть использовано цветовое кодирование, например, отображение высоких количественных показателей красным цветом, умеренных количественных показателей желтым цветом и низких количественных показателей зеленым цветом. Количественные показатели подходящим образом отображаются на дисплее 14 монитора 12 пациента, хотя возможно использование других форм вывода, таких как речевое предупреждение в случае очень высокого количественного показателя. В вариантах реализации, предназначенных для неэкстренных ситуаций, предполагается представление всех значений ОКПРПССС, например, в виде процентных значений вероятности или других числовых значений. В более общем смысле, значения ОКПРПССС могут быть использованы для непрерывного мониторинга, например, отображены в виде линии тренда, числовых значений, обновляемых в режиме реального времени или т.п. в карете скорой помощи или других условиях мобильного экстренного реагирования, на койке в больничной палате, на сестринском посту или т.п.
[031] Система 40 ОКПРПССС, схематически изображенная на фиг. 1, представляет собой систему на основе данных, работа которой основана на механизмах 52, 54, 56, 58 логического вывода, обученных эмпирическим путем, для выдачи прогнозов (т.е. количественных показателей раннего предупреждения) различных типов ухудшения работы сердца. Подход дает количественные показатели для различных типов ухудшения работы сердца, тем самым обеспечивая медицинскому персоналу без специализации в области кардиологии возможность выполнения ранней оценки начинающейся дегенерации сердечнососудистой системы, так что может быть выполнена более подробная оценка работы сердечно-сосудистой системы. Следует отметить, что количественные показатели ухудшения работы сердца не являются медицинскими диагнозами, а индикаторами раннего предупреждения, которые могут быть учтены врачом вместе с другой информацией, такой как физикальное обследование, различные результаты лабораторных тестов или т.п.для предоставления руководства для исходной сортировки и/или содействия врачу при раннем обнаружении ухудшения работы сердечно-сосудистой системы. В целом, ожидается, что более подробная оценка работы сердечно-сосудистой системы будет инициирована ранним предупреждением, обеспеченным системой 40 ОКПРПССС для получения диагноза любого ухудшения работы сердца, которое в настоящий момент присутствует у пациента 10.
[032] Одна возможная сложность системы 40 ОКПРПССС по фиг. 1 заключается в том, что ее работа, как сугубо эмпирической системы, не прозрачна, как, например, эвристические правила постановки диагноза, на которые обычно полагаются врачи. Эмпирический подход также может быть сложен для корреляции с исходной физиологией. Это может вносить некоторые трудности. Отсутствие простой корреляции с эвристическими правилами постановки диагноза и исходной физиологией может вызывать сомнения у медицинского персонала в количественных показателях раннего предупреждения, сгенерированных системой 40 ОКПРПССС. Кроме того, могут иметь место недостатки при замене существующих эвристических правил постановки диагноза или физиологического анализа по основным принципам системой 40 ОКПРПССС. Например, на механизмы логического вывода может оказывать негативное влияние избыточная случайная ошибка, если набор данных для обучения слишком мал, или систематическая ошибка, если имеют место систематические отличия в данных для обучения, такие как систематическая предрасположенность к гипердиагностике (или недостаточной диагностике) конкретного типа ухудшения работы сердца, который захватывают в отмеченных метках yi для этого типа. Кроме того, эмпирическое обучение может захватывать ложные корреляции.
[033] Ссылаясь на фиг. 4, эти сложности разрешают в варианте реализации классификаторов 52, 54, 56, 58 ухудшения работы сердечно-сосудистой системы по специфическим типам. На иллюстративной фиг. 4 описан вариант 152 реализации классификатора 52 ишемии миокарда; однако модификации классификатора 52 ишемии миокарда, описанные в настоящем документе со ссылкой на фиг. 4, просто применимы к любому другому классификатору 54, 56, 58 ухудшения работы сердечно-сосудистой системы по специфическим типам. Как показано на фиг. 4, вариант классификатора 152 ишемии миокарда включает в себя классификатор 52 ишемии миокарда в качестве компонента, при этом данный компонент (как на фиг. 1) принимает, в качестве входных данных, параметры 42 сердечнососудистой системы, по меньшей мере один параметр 44 дыхания и, при необходимости, по меньшей мере один параметр 46 газообмена. Кроме того, классификатор 152 ишемии миокарда включает в себя два дополнительных компонента для обнаружения сердечной ишемии: детектор 160 сердечной ишемии, кодированный на основе правил, и компонент физиологической модели, который выполняет математическое моделирование 162 физиологии и прогрессирования ишемии миокарда. Объединитель 164 количественных показателей объединяет выходные данные из составных детекторов 52, 160, 162 ишемии миокарда, например, с использованием взвешенной суммы их выходных данных, для генерирования количественного показателя 166 ишемии, который может быть выведен сам по себе в качестве детектора ишемии миокарда, или может быть использован системой 40 ОКПРПССС по фиг.1 вместо выходных данных эмпирического классификатора 52 ишемии миокарда. (Иными словами, классификатор 52 ишемии по фиг. 1 может быть заменен модифицированным детектором 152 ишемии миокарда по фиг. 4).
[034] В подходе по фиг. 4, основанный на правилах детектор 160 ишемии предоставляет врачу понятный компонент. Различные эвристические правила используются различными кардиологами, различными больницы или т.п. Правила, используемые конкретным кардиологом, могут быть стандартным набором правил, таких как правила, опубликованные в руководстве АСС/АНА 2013 г. по оценке сердечно-сосудистого риска: отчет Американской коллегии кардиологов/целевой группы по практическим руководствам американской ассоциации кардиологов http://circ.ahajournals.orq/content/early/2013/11/11/01.cir.0000437741.48 606.98). С другой стороны, отдельный кардиолог или больница может использовать вариант стандартных правил или может предпочитать использование стандартного набора правил, опубликованных другим органом. Для учета таких предпочтений людей и/или учреждений, а также для убеждения кардиолога в отношении того, какие правила используются, иллюстративный детектор 160 ишемии, основанный на правилах, содержит графический интерфейс пользователя (ГИП) 168 с выбором правила, через который пользователь может делать выбор из одного, двух, трех или более наборов стандартных правил (например, руководство АСС/АНА 2013 г., ранняя редакция руководства АСС/АНА 2013 г. и/или руководство, опубликованное другим органом в области кардиологии). ГИП 168 подходящим образом реализован микропроцессором или микроконтроллером, содержащимся в мониторе 12 пациента, запрограммированным на реализацию ГИП 168 с использованием устройства или дисплейной части 14 и устройства (устройств) 30, 32 для ввода пользователя.
[035] В одном иллюстративном варианте реализации детектора ишемии миокарда по фиг. 4, набор 42, 44, 46 входных данных содержит уровни тропонинов, кровяное давление, историю болезни, пол, возраст и другую демографическую информацию, такую как индекс массы тела (ИМТ) и т.д. и т.п. При необходимости используется автоматизированный алгоритм выбора признака, в котором используется модель регрессионного типа, для идентификации наиболее доказательных признаков для обнаружения ишемии, который сравнивает его совпадающие результаты с данными для обучения. Для оценки качества совпадения может быть использован показатель совпадения, такой как коэффициент корреляции или коэффициент вариации. После этого, признаки, включенные в модель наилучшего совпадения, буду служить в качестве признаков или указаний для трех компонентов 52, 160, 162 детектора ишемии, которые, в свою очередь, описаны ниже.
[036] Классификатор 52 ишемии, уже описанный со ссылкой на фиг. 1, представляет собой компонент, основанный на данных. Алгоритм, основанный на данных, может, например, представлять собой интеллектуальный анализ данных, машинное обучение или модель корреляции статистического типа для обнаружения ишемии. Примеры таких алгоритмов включают нейронную сеть или классификаторы логистической регрессии.
[037] Детектор 160 ишемии, основанный на правилах, представляет собой кодировку эвристических правил, используемых врачом при выполнении обнаружения ишемии. Правила могут быть кодированы с использованием механизма нечеткого логического вывода, где эвристические правила переводятся в математическую формулировку с предоставлением возможности выбора хрупких признаков. Некоторые подходящие правила, которые могут быть реализованы в детекторе 160 ишемии, основанном на правилах, включают вышеуказанное руководство АСС/АНА 2013 г. и/или рекомендации AHA/ACCF/HRS по стандартизации и интерпретации электрокардиограмм, часть VI: острая ишемия/инфаркт («АНА/ACCF/HRS Recommendations for the Standardization and Interpretation of the Electrocardiogram Part VI: Acute Ischemia/Infarction») (Circulation. 2009;119:e262-e27). Обычные руководства, относящихся к ухудшению работы сердечно-сосудистой системы, полагаются на параметры сердечно-сосудистой системы, а не, как правило, на параметры дыхания или газообмена. Следовательно, проиллюстрированый детектор 160 ишемии, основанный на правилах, в качестве входных данных принимает параметры 42 сердечно-сосудистой системы, но не указанный по меньшей мере один параметр 44 дыхания и не указанный по меньшей мере один параметр 46 газообмена. (Однако также предполагается, что детектор ишемии, основанный на правилах, использует правила, которые дополнительно работают на параметре(ах) дыхания и/или газообмена).
[038] Компонент 162 физиологической модели содержит статические (алгебраические) и/или динамические (дифференциальные) уравнения, которые разделяют ишемическое истощение миокарда. Эти знания получают из понимания патофизиологии ишемии миокарда. После этого, знания выражают математически. Типичные физиологические модели ухудшения работы сердечно-сосудистой системы полагаются на параметры сердечно-сосудистой системы, но, как правило, не на параметры дыхания или газообмена. Следовательно, иллюстративный детектор 162, основанный на физиологической модели, принимает, в качестве входных данных, параметры 42 сердечнососудистой системы, но не указанный по меньшей мере один параметр 44 дыхания и не указанный по меньшей мере один параметр 46 газообмена. (Однако также предполагается, что детектор, основанный на физиологической модели, использует правила, которые дополнительно работают на параметре(ах) дыхания и/или газообмена).
[039] Выходные данные с трех детекторов 52, 160, 162 обновляют при каждом случае представления/обновления записи данных о пациенте. Каждый детектор 52, 160, 162 выводит результат оценки (т.е. количественный показатель), который оценивает исход ишемии. После этого, три элемента выходных данных агрегируют посредством объединителя 164 количественных показателей для генерирования значения количественного показателя 166 ишемии. В некоторых вариантах реализации, объединитель 164 количественных показателей нормализует входные и выходные данные для выдачи количественного показателя 166 ишемии в диапазоне [0%, 100%], где количественный показатель 0% является показательным в отношении наиболее низкой оцененной вероятности/тяжести сердечной ишемии, тогда как 100% представляет собой наиболее высокую вероятность/тяжесть сердечной ишемии. В целом, количественный показатель 166 ишемии может развиваться с течением времени ввиду обновления таких параметров, как частота сердечных сокращений, частота дыхания, дыхательный объем, кровяное давление и т.п., показаниями датчиков 20, 22, 24 и/или по мере ввода других входных данных, таких как результаты анализа газов крови, в систему.
[040] Весовые значения количественных показателей, выводимые соответствующими детекторами 52, 160, 162, подходящим образом определяют (или точно настраивают) во время фазы обучения путем оптимизации совпадения между выходными данными 166 и обозначенными метками yi, относящимися к сердечной ишемии. Объединитель 164 количественных показателей может использовать простое взвешенное среднее арифметическое или взвешенную сумму выходных данных содержащихся детекторов 62, 160, 162 ишемии. В других вариантах реализации объединитель 164 количественных показателей выполняет взвешенное агрегирование с использованием более сложной технологии, такой как анализ линейного дискриминатора (АЛД), для выдачи одного значения 166 обнаружения ишемии.
[041] Как уже было указано, выходные данные 166 могут быть использованы в контексте системы 40 ОКПРПССС по фиг. 1, заменяя выходные данные классификатора 52 ишемии в системе 40 ОКПРПССС. В других вариантах реализации, система по фиг. 4 работает, как независимый детектор ишемии миокарда, а степень тяжести обнаруженной ишемии может быть отображена в виде двоичного значения (например, указывая на возможную сердечную ишемию, если общий количественный показатель 166 превышает некоторое пороговое значение), или квантована на один из более чем двух уровней (многоуровневый дискретизированный вывод), например, представленный в виде «светофора», где зеленым цветом обозначена низкая вероятность/тяжесть ишемии, желтым цветом обозначена умеренная вероятность/тяжесть ишемии, а красным цветом обозначена высокая вероятность/тяжесть ишемии. В дополнение или в качестве альтернативы, количественный показатель 166 ишемии может быть представлен в виде численного значения (обновляемого в режиме реального времени) или в виде линии тренда.
[042] Несмотря на то, что ожидается, что общий количественный показатель 166 будет более точным, чем отдельные элементы выходных данных соответствующих компонентов 52, 160, 162 детектора ишемии, также предполагается отображение выходных данных отдельных компонентов 52, 160, 162 детектора ишемии, например, с использованием одного из вышеуказанных двоичных, кодированных цветом, численных представлений и/или представления в виде линии тренда.
[043] Несмотря на то, что на фиг. 4 скомбинированы эмпирический классификатор 52 ишемии, детектор 160 ишемии, основанный на правилах, и детектор 162, основанный на физиологической модели, в качестве альтернативы предполагается наличие только двух из этих компонентов 52, 160, 162. Например, детектор 162, основанный на физиологической модели, при необходимости, опущен. Кроме того, как уже было указано, следует понимать, что любой из других иллюстративных классификаторов 54, 56, 58 ухудшения работы сердечно-сосудистой системы подобным образом может быть модифицирован для дополнительного содержания компонента детектора, основанного на правилах, и/или компонента детектора, основанного на физиологической модели.
[044] Следует понимать, что описанная система 40 раннего предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы и/или содержащиеся в ней классификаторы 52, 54, 56, 58, 152 или независимый детектор 152 также могут быть реализованы в виде некратковременного носителя информации, хранящего инструкции, считываемые и исполняемые микропроцессором или микроконтроллером, содержащимся в мониторе 12 пациента, или другим электронным устройством для обработки данных, для выполнения описанных операций по обнаружению ухудшения работы сердечно-сосудистой системы. В качестве иллюстрации, такой некратковременный носитель информации может содержать: жесткий диск или другой магнитный носитель информации; оптический диск или другой оптический носитель информации; постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), электронно программируемое постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), флеш-накопитель или другой электронный носитель информации; различные их комбинации и т.п.
[045] Настоящее изобретение было описано со ссылкой на предпочтительные варианты реализации. Модификации и изменения могут быть понятны специалистам в данной области техники после прочтения и понимания представленного выше подробного описания. Настоящее изобретение следует понимать, как включающее все такие модификации и изменения в такой степени, в которой они входят в объем прилагаемой формулы изобретения и ее эквивалентов.
Claims (43)
1. Монитор пациента для медицинского мониторинга, содержащий:
дисплейную часть (14);
датчики (20, 22, 24), считывающие жизненные показатели обследуемого человека, в том числе по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы и по меньшей мере один параметр дыхания; и
микропроцессор или микроконтроллер, запрограммированный на выполнение способа определения количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы (ОКПРПССС), включающего следующие операции:
(i) классифицирование обследуемого человека с использованием классификаторов (52, 152, 54, 56, 58) ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, каждый из которых обучен для классифицирования обследуемого человека в соответствии с различным типом ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, для генерирования количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам ухудшения работы сердечно-сосудистой системы,
при этом классификаторы ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащего указанный по меньшей мере один параметр (42) сердечно-сосудистой системы и указанный по меньшей мере один параметр (44) дыхания, считываемые датчиками, и
(ii) вывод количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам ухудшения работы сердечно-сосудистой системы на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента, причем
классификатор ухудшения работы сердечно-сосудистой системы также содержит:
детектор (162), основанный на физиологической модели, моделирующий ухудшение работы сердечно-сосудистой системы с использованием алгебраических или дифференциальных уравнений для генерирования количественного показателя, основанного на модели ухудшения работы сердечно-сосудистой системы; и
объединитель количественных показателей, генерирующий взвешенную комбинацию количественных показателей для ухудшений работы сердечно-сосудистой системы, содержащую эмпирический количественный показатель, количественный показатель, основанный на правилах, и количественный показатель, основанный на модели.
2. Монитор пациента по п. 1, в котором классификаторы ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, содержащего указанный по меньшей мере один параметр (42) сердечно-сосудистой системы, считываемый электродами (20) электрокардиографа, и указанный по меньшей мере один параметр (44) дыхания, включающий дыхательный объем, считываемый датчиком (24) воздушного потока.
3. Монитор пациента по п. 2, в котором указанный по меньшей мере один параметр (44) дыхания содержит частоту дыхания.
4. Монитор пациента по любому из пп. 1-3, в котором набор входных данных, характеризующих обследуемого человека, также содержит по меньшей мере один параметр (46) газообмена, считываемый датчиками (20, 22, 24).
5. Монитор пациента по п. 4, в котором классификаторы ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, содержащего указанный по меньшей мере один параметр (46) газообмена, содержащий насыщение периферийным кислородом (
), считываемое датчиком (22) пульсового оксиметра.
6. Монитор пациента по любому из пп. 1-5, в котором классификаторы (52, 152, 54, 56, 58) ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека, также содержащего результаты анализа газов крови, содержащие по меньшей мере одно из парциального давления кислорода (
) и парциального давления углекислого газа 
),
причем результаты анализа газов крови вводят в монитор пациента посредством одного из устройства (30, 32) ввода пользователя и считывания электронного медицинского архива (ЭМА) или электронной медицинской карты (ЭМК) (34) через электронную сеть (36) передачи данных.
7. Монитор пациента по п. 6, в котором классификаторы (52, 152, 54, 56, 58) ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, содержащего указанные результаты анализа газов крови, а также содержащего информацию об уровне тропонинов в крови.
8. Монитор пациента по любому из пп. 1-7, в котором классификаторы (52, 152, 54, 56, 58) ухудшения работы сердечно-сосудистой системы содержат по меньшей мере два классификатора из группы классификаторов ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, состоящей из классификатора (52, 152) ишемии миокарда, классификатора (54) гипертрофии левого желудочка, классификатора (56) систолической сердечной недостаточности и классификатора (58) диастолической сердечной недостаточности.
9. Монитор пациента по любому из пп. 1-8, в котором классификаторы ухудшения работы сердечно-сосудистой системы содержат классификатор (152) ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, классифицирующий обследуемого человека для генерирования количественного показателя раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы,
причем классификатор ухудшения работы сердечно-сосудистой системы содержит:
эмпирический классификатор (52), обученный с использованием меченых данных для обучения, для генерирования эмпирического количественного показателя для ухудшения работы сердечно-сосудистой системы;
детектор (160) ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, основанный на правилах, применяющий набор правил для генерирования количественного показателя, основанного на правилах, для ухудшения работы сердечно-сосудистой системы; и
объединитель количественных показателей, генерирующий взвешенную комбинацию количественных показателей для ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, содержащую по меньшей мере указанные эмпирический количественный показатель и количественный показатель, основанный на правилах.
10. Некратковременный носитель для хранения инструкций с целью медицинского мониторинга, причем носитель содержит инструкции, считываемые и исполняемые монитором (12) пациента, содержащим датчики (20, 22, 24), дисплейную часть (14) и микропроцессор или микроконтроллер для выполнения способа раннего предупреждения ишемии миокарда, включающего следующие операции:
- сбор данных о жизненных показателях обследуемого человека с использованием датчиков (20, 22, 24);
- классифицирование обследуемого человека для генерирования эмпирического количественного показателя ишемии миокарда с использованием эмпирического классификатора (52) ишемии миокарда, обученного на меченом наборе данных, представляющих субъекты для обучения,
при этом каждый субъект i для обучения представлен вектором 
признаков субъекта i для обучения и меткой 
, представляющей собой состояние ишемии миокарда у субъекта i для обучения,
причем классифицирование включает ввод вектора в эмпирический классификатор ишемии миокарда, который содержит признаки, сгенерированные из собранных данных о жизненных показателях по обследуемому человеку;
причем классифицирование включает:
моделирование ухудшения работы сердечно-сосудистой системы с использованием алгебраических или дифференциальных уравнений для генерирования количественного показателя, основанного на модели ухудшений работы сердечно-сосудистой системы,
генерирование взвешенной комбинации количественных показателей для ухудшений работы сердечно-сосудистой системы, содержащей эмпирический количественный показатель, количественный показатель, основанный на правилах, и количественный показатель, основанный на модели;
- генерирование по меньшей мере одного дополнительного количественного показателя ишемии миокарда путем применения набора правил или физиологической модели к набору входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащему входные данные, сгенерированные из собранных данных о жизненных показателях по обследуемому человеку;
- генерирование комбинированного количественного показателя ишемии миокарда, содержащего взвешенную комбинацию эмпирического количественного показателя ишемии миокарда и указанного по меньшей мере одного дополнительного количественного показателя ишемии миокарда; и
- отображение представления комбинированного количественного показателя ишемии миокарда на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента.
11. Некратковременный носитель для хранения по п. 10, в котором операция генерирования по меньшей мере одного дополнительного количественного показателя ишемии миокарда включает:
генерирование количественного показателя ишемии миокарда, основанного на правилах, путем применения набора правил к набору входных данных, характеризующих обследуемого человека.
12. Некратковременный носитель для хранения по любому из пп. 10, 11, в котором операция генерирования по меньшей мере одного дополнительного количественного показателя ишемии миокарда включает:
генерирование количественного показателя ишемии миокарда, основанного на физиологической модели, с использованием физиологической модели ишемии миокарда, функционирующей на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека.
13. Некратковременный носитель для хранения по любому из пп. 10-12, в котором операция генерирования комбинированного количественного показателя ишемии миокарда включает:
генерирование комбинированного количественного показателя ишемии миокарда, в котором объединен эмпирический количественный показатель ишемии миокарда и указанный по меньшей мере один дополнительный количественный показатель ишемии миокарда, с использованием анализа линейного дискриминатора (АЛД).
14. Некратковременный носитель для хранения по любому из пп. 10-13, в котором операция отображения представления комбинированного количественного показателя ишемии миокарда на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента, включает:
дискретизацию комбинированного количественного показателя ишемии миокарда для генерирования дискретизированного комбинированного количественного показателя ишемии миокарда и
отображение представления дискретизированного комбинированного количественного показателя ишемии миокарда на дисплейной части (14), содержащейся в мониторе (12) пациента.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562144372P | 2015-04-08 | 2015-04-08 | |
| US62/144,372 | 2015-04-08 | ||
| PCT/IB2016/051997 WO2016162838A1 (en) | 2015-04-08 | 2016-04-08 | Cardiovascular deterioration warning score |
Publications (4)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2017138868A RU2017138868A (ru) | 2019-05-08 |
| RU2017138868A3 RU2017138868A3 (ru) | 2019-09-16 |
| RU2728855C2 RU2728855C2 (ru) | 2020-07-31 |
| RU2728855C9 true RU2728855C9 (ru) | 2020-10-15 |
Family
ID=55854761
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017138868A RU2728855C9 (ru) | 2015-04-08 | 2016-04-08 | Количественный показатель предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20180064400A1 (ru) |
| EP (1) | EP3280319B1 (ru) |
| JP (1) | JP6857612B2 (ru) |
| CN (1) | CN107438399B (ru) |
| BR (1) | BR112017021322A2 (ru) |
| MX (1) | MX2017012734A (ru) |
| RU (1) | RU2728855C9 (ru) |
| WO (1) | WO2016162838A1 (ru) |
Families Citing this family (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| PL2603138T3 (pl) * | 2010-08-13 | 2018-04-30 | Respiratory Motion Inc | Urządzenia i sposoby do monitorowania zmian oddechowych poprzez pomiar objętości oddechowej, ruchu i zmienności |
| EP3528694A4 (en) * | 2016-11-02 | 2020-10-14 | Respiratory Motion, Inc. | RESPIRATORY EARLY WARNING SCORING SYSTEMS AND PROCEDURES |
| EP3363351B1 (en) * | 2017-02-16 | 2023-08-16 | Tata Consultancy Services Limited | System for detection of coronary artery disease in a person using a fusion approach |
| GB2560339B (en) | 2017-03-07 | 2020-06-03 | Transf Ai Ltd | Prediction of cardiac events |
| CN110996785B (zh) | 2017-05-22 | 2023-06-23 | 吉尼泰西斯有限责任公司 | 生物电磁场中异常的机器判别 |
| US20200176114A1 (en) * | 2017-05-30 | 2020-06-04 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for providing a layer-based presentation of a model-generated patient-related prediction |
| US11134877B2 (en) | 2017-08-09 | 2021-10-05 | Genetesis, Inc. | Biomagnetic detection |
| US12262997B2 (en) | 2017-08-09 | 2025-04-01 | Genetesis, Inc. | Biomagnetic detection |
| JP7052379B2 (ja) * | 2018-01-29 | 2022-04-12 | 日本電信電話株式会社 | 筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラム |
| US11504071B2 (en) | 2018-04-10 | 2022-11-22 | Hill-Rom Services, Inc. | Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility |
| US11908581B2 (en) | 2018-04-10 | 2024-02-20 | Hill-Rom Services, Inc. | Patient risk assessment based on data from multiple sources in a healthcare facility |
| JP2022500767A (ja) * | 2018-09-18 | 2022-01-04 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 一般的及び個人的な患者のリスク予測 |
| EP3883457A4 (en) * | 2018-11-20 | 2022-07-06 | Genetesis, Inc. | SYSTEMS, DEVICES, SOFTWARE AND METHODS FOR THE DIAGNOSIS OF CARDIAC ISCHEMIA AND CORONAROPATHY |
| US10602940B1 (en) | 2018-11-20 | 2020-03-31 | Genetesis, Inc. | Systems, devices, software, and methods for diagnosis of cardiac ischemia and coronary artery disease |
| CN111317440A (zh) * | 2018-12-13 | 2020-06-23 | 通用电气公司 | 患者的预警方法、使用该方法的监护设备及可读存储介质 |
| WO2020133432A1 (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-02 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 早期预警评分的显示方法、监护设备及系统 |
| CN110090012A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-08-06 | 上海图灵医疗科技有限公司 | 一种基于机器学习的人体疾病检测方法及检测产品 |
| CN110495872B (zh) * | 2019-08-27 | 2022-03-15 | 中科麦迪人工智能研究院(苏州)有限公司 | 基于图片及心搏信息的心电分析方法、装置、设备及介质 |
| EP4157079A4 (en) | 2020-05-27 | 2024-06-26 | Genetesis, Inc. | CORONARY DISEASE DETECTION SYSTEMS AND DEVICES USING MAGNETIC FIELD CARDS |
| JP7480601B2 (ja) * | 2020-06-16 | 2024-05-10 | コニカミノルタ株式会社 | 医療診断支援装置、医療診断支援装置の制御方法、およびプログラム |
| CN111938607A (zh) * | 2020-08-20 | 2020-11-17 | 中国人民解放军总医院 | 基于多元参数融合的智能监护报警方法及其系统 |
| CN115137323B (zh) * | 2021-03-31 | 2024-10-11 | 华为技术有限公司 | 高血压风险检测方法及相关装置 |
| WO2023026153A1 (en) * | 2021-08-23 | 2023-03-02 | Analytics For Life Inc. | Methods and systems for engineering respiration rate-related features from biophysical signals for use in characterizing physiological systems |
| CN119724407B (zh) * | 2024-12-03 | 2025-10-10 | 中国海洋大学 | 一种tyk2抑制剂及其基于融合深度学习打分与传统分子对接打分的筛选方法和应用 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080004904A1 (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-03 | Tran Bao Q | Systems and methods for providing interoperability among healthcare devices |
| US20080157980A1 (en) * | 2006-12-27 | 2008-07-03 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Within-patient algorithm to predict heart failure decompensation |
| WO2014042942A1 (en) * | 2012-09-13 | 2014-03-20 | Parkland Health & Hospital System | Clinical dashboard user interface system and method |
| US20140257122A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Singapore Health Services Pte Ltd | System and method of determining a risk score for triage |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070191697A1 (en) * | 2006-02-10 | 2007-08-16 | Lynn Lawrence A | System and method for SPO2 instability detection and quantification |
| US6450942B1 (en) * | 1999-08-20 | 2002-09-17 | Cardiorest International Ltd. | Method for reducing heart loads in mammals |
| US6368284B1 (en) * | 1999-11-16 | 2002-04-09 | Cardiac Intelligence Corporation | Automated collection and analysis patient care system and method for diagnosing and monitoring myocardial ischemia and outcomes thereof |
| US7447543B2 (en) * | 2005-02-15 | 2008-11-04 | Regents Of The University Of Minnesota | Pathology assessment with impedance measurements using convergent bioelectric lead fields |
| US7487134B2 (en) * | 2005-10-25 | 2009-02-03 | Caterpillar Inc. | Medical risk stratifying method and system |
| CN100415159C (zh) * | 2006-07-17 | 2008-09-03 | 浙江大学 | 心脏状态的实时趋势动力学特征分析方法 |
| EP2170155A4 (en) * | 2007-06-28 | 2012-01-25 | Cardiosoft Llp | DIAGNOSTIC AND PREDICTION SYSTEM AND METHODOLOGY USING SUPERSCORE MULTI-PARAMETER ELECTROCARDIOGRAPHY TECHNIQUE |
| US20090093686A1 (en) * | 2007-10-08 | 2009-04-09 | Xiao Hu | Multi Automated Severity Scoring |
| EP2356579B1 (en) * | 2008-10-29 | 2015-05-20 | The Regents of the University of Colorado, a body corporate | Long term active learning from large continually changing data sets |
| US20110224565A1 (en) * | 2010-03-15 | 2011-09-15 | Singapore Health Services Pte Ltd. | Method of predicting acute cardiopulmonary events and survivability of a patient |
| US10893824B2 (en) * | 2010-12-20 | 2021-01-19 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Heart failure detection with a sequential classifier |
| CN103578239B (zh) * | 2012-07-24 | 2016-03-23 | 北京大学人民医院 | 严重创伤救治远程信息联动院内预警呼叫系统 |
| CN202976084U (zh) * | 2012-10-17 | 2013-06-05 | 黄金龙 | 健康管理系统及其健康管理装置 |
| WO2015084563A1 (en) * | 2013-12-06 | 2015-06-11 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Heart failure event prediction using classifier fusion |
-
2016
- 2016-04-08 BR BR112017021322A patent/BR112017021322A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2016-04-08 MX MX2017012734A patent/MX2017012734A/es unknown
- 2016-04-08 EP EP16718911.7A patent/EP3280319B1/en active Active
- 2016-04-08 WO PCT/IB2016/051997 patent/WO2016162838A1/en not_active Ceased
- 2016-04-08 CN CN201680020327.2A patent/CN107438399B/zh active Active
- 2016-04-08 JP JP2017550688A patent/JP6857612B2/ja active Active
- 2016-04-08 US US15/559,608 patent/US20180064400A1/en active Pending
- 2016-04-08 RU RU2017138868A patent/RU2728855C9/ru active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080004904A1 (en) * | 2006-06-30 | 2008-01-03 | Tran Bao Q | Systems and methods for providing interoperability among healthcare devices |
| US20080157980A1 (en) * | 2006-12-27 | 2008-07-03 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Within-patient algorithm to predict heart failure decompensation |
| WO2014042942A1 (en) * | 2012-09-13 | 2014-03-20 | Parkland Health & Hospital System | Clinical dashboard user interface system and method |
| US20140257122A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Singapore Health Services Pte Ltd | System and method of determining a risk score for triage |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6857612B2 (ja) | 2021-04-14 |
| RU2017138868A (ru) | 2019-05-08 |
| MX2017012734A (es) | 2017-11-30 |
| RU2017138868A3 (ru) | 2019-09-16 |
| CN107438399A (zh) | 2017-12-05 |
| EP3280319B1 (en) | 2024-09-25 |
| RU2728855C2 (ru) | 2020-07-31 |
| EP3280319A1 (en) | 2018-02-14 |
| CN107438399B (zh) | 2021-07-20 |
| JP2018513727A (ja) | 2018-05-31 |
| BR112017021322A2 (pt) | 2018-06-26 |
| US20180064400A1 (en) | 2018-03-08 |
| WO2016162838A1 (en) | 2016-10-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2728855C9 (ru) | Количественный показатель предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы | |
| JP7662739B2 (ja) | 脳症／せん妄のスクリーニングおよびモニタリングのための装置、システムおよび方法 | |
| JP6541738B2 (ja) | 急性肺損傷（ａｌｉ）について患者をモニタする装置及びその作動方法 | |
| CN105228508B (zh) | 一种测定用于分类的危险评分的系统 | |
| JP5584413B2 (ja) | 患者監視システム及び監視する方法 | |
| JP5841196B2 (ja) | ヒトの健康に関する残差ベースの管理 | |
| Ganesh et al. | An IoT Enabled Computational Model and Application Development for Monitoring Cardiovascular Risks | |
| KR20220104144A (ko) | Ecg 기반 미래 심방세동 예측기 시스템들 및 방법들 | |
| US20140257058A1 (en) | Automated personal medical diagnostic system, method, and arrangement | |
| US12402839B2 (en) | System and method for determining a cardiac health status | |
| RU2657384C2 (ru) | Способ и система неинвазивной скрининговой оценки физиологических параметров и патологий | |
| JP2025172895A (ja) | 死亡およびその他の状態の予測、スクリーニングおよびモニタリングのための装置、システムおよび方法 | |
| JP7563459B2 (ja) | 分析装置 | |
| EP4332986A1 (en) | Method and system for assessing a patient's medical condition | |
| KR101653502B1 (ko) | 미병 분류를 보조하는 컴퓨팅 장치 및 방법 | |
| US20220254502A1 (en) | System, method and apparatus for non-invasive & non-contact monitoring of health racterstics using artificial intelligence (ai) | |
| Thilagam et al. | Exploring the Experimental Possibilities of an Intelligent Blood Pressure Prediction Scheme using IoT enabled Machine Learning Principles | |
| EP4185937A1 (en) | Systems and methods for rapidly screening for signs and symptoms of disorders | |
| Jana et al. | 18 Photoplethysmograph based biomedical signal analysis using machine learning and vital sign monitoring using a web application | |
| Zhang et al. | Prediction of Deterioration in Critically Ill Patients with Heart Failure Based on Vital Signs Monitoring | |
| Tomlinson | Non-invasive vital-sign monitoring and data fusion in acute care | |
| Jana et al. | Photoplethysmograph based biomedical signal analysis using machine learning and vital sign monitoring using a web application |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| TH4A | Reissue of patent specification |