Обнаружение ошибок в машине логического вывода системы поддержки принятия клинического решения

Изобретение относится к областям медицины, диагностики, программного обеспечения. Технический результат заключается в упрощении обновления электронной системы поддержки принятия клинического решения. Электронная система (10, 12) поддержки принятия клинического решения (CDSS) содержит: машину (20, 22) логического вывода, выполненную с возможностью генерирования рекомендаций клинического решения для пациента на основании информации, относящейся к пациенту, причем машина логического вывода содержит правила (16), разработанные рядом медицинских экспертов (14) и закодированные в программное обеспечение; электронный детектор (52) отклонений, выполненный с возможностью выявления случаев отклонения, которые свидетельствуют о потенциальном изъяне в машине логического вывода; базу (60) данных отклонений, выполненную с возможностью сбора информации, относящейся к случаям отклонения, выявленным электронным детектором отклонений; и генератор (62) отчетов об отклонениях, выполненный с возможностью генерирования отчета (64) о случаях отклонений, выявленных электронным детектором отклонений, причем сгенерированный отчет содержит, по меньшей мере, некоторую информацию, собранную в базе данных отклонений. 3 н. и 4 з.п. ф-лы, 2 ил.

 

Изобретение относится к областям медицины, диагностики, программного обеспечения и т.д.

Врачам ежедневно приходится принимать клинические решения. Эти решения предусматривают сбор информации о пациенте, определение диагноза и выбор метода лечения пациента. Врачи обучаются годами, чтобы приобрести опыт в принятии таких клинических решений, и, в основном, опираются на прежний опыт, образование и собранную информацию. Когда врач затрудняется с принятием клинического решения, он может проконсультироваться с коллегами-профессионалами, медицинскими трактатами, опубликованными медицинскими исследованиями, и т.д. Тем не менее, даже при всех этих ресурсах, сложность некоторых клинических решений и суматошные условия работы госпиталей и некоторые другие внешние условия могут затруднять принятие клинических решений. Это представляет проблему, поскольку ошибочное клиническое решение может привести к неблагоприятным последствиям для пациента, например, длительному дискомфорту, временной или постоянной нетрудоспособности или даже смерти.

Электронные системы поддержки принятия клинического решения (CDSS) были разработаны для обеспечения поддержки принятия клинического решения. Более развитые электронные системы CDSS принимают медицинскую информацию пациента, например, измеренные физиологические параметры, результаты анализов пациента и т.д., и включают в себя машину логического вывода, которая применяет заранее определенные правила диагностики и лечения к измеренным физиологическим параметрам, результатам анализов пациента и т.д., для определения диагноза или диагнозов или для рекомендации одного или нескольких курсов лечения. Заранее определенные правила формулируются консилиумом медицинских экспертов и кодируются компьютерными программистами для построения машины логического вывода. Таким образом, машина логического вывода воплощает совокупную медицинскую экспертизу широкого круга опытных врачей в различных областях медицины, и может обеспечивать диагноз и/или курс лечения, который может не быть известен, или понятен, лечащим врачам.

Предполагается, что во многих случаях CDSS обеспечивает адекватные рекомендации по лечению. Однако, понятно, что лечащие врачи располагают дополнительной информацией, недоступной для CDSS, и пользуются дополнительным преимуществом непосредственного обследования лечимого пациента. Соответственно, в обозримом будущем системы CDSS будут играть консультативную роль - лечащие врачи будут по-прежнему опираться на собственное суждение и смогут по своему выбору принимать, модифицировать или полностью отвергать рекомендации CDSS.

Электронные системы CDSS с функцией логического вывода являются сложными системами. Ввиду взаимосвязанного характера клинического диагноза и лечения, правила, реализованные машиной логического вывода, иногда воплощают сложные взаимодействия между разными правилами, и правило может иметь множественные точки ветвления или иную сложную структуру. Такая взаимосвязанность и сложность делает трудным или невозможным выделение и идентификацию изъяна в конкретном правиле или части правила. Ввиду этих и других сложностей, CDSS, в общем случае, нелегко приспособить к продолжающемуся возрастающему обновлению.

Вместо этого, существующие системы CDSS, в общем случае, обновляются на периодической основе, например, каждый год или каждые шесть месяцев, путем разработки и развертывания обновленных версий, которые включают в себя вновь развитое медицинское знание и стандарты. При каждом обновлении, консилиум медицинских экспертов рассматривают существующие правила, реализованные CDSS, чтобы выявить правила, которые следует отменить, заменить, отредактировать или добавить. Консилиум медицинских экспертов опирается на свою совместную экспертизу, усиленную опубликованными медицинскими исследованиями и пр. для принятия решений при изменении правила. После того, как консилиумом медицинских экспертов установит пересмотренный набор правил, в дело вступают программисты для построения машины логического вывода в виде программы, воплощающей пересмотренные правила. Это приводит к выпуску редакции CDSS, который используется для обновления CDSS до новой версии.

Этот подход к обновлению CDSS имеет определенные недостатки. Во-первых, он опирается на экспертизу профессиональных медиков, которые образуют консилиум медицинских экспертов. Хотя эти персоны выбираются, чтобы иметь обширные знания в соответствующих областях экспертизы, такие знания не могут быть исчерпывающими, и, соответственно, остается некоторая вероятность того, что могут быть сформулированы ошибочные правила. Взаимосвязанность некоторых правил повышает эту вероятность, поскольку, например, медицинский эксперт, специализирующийся в одной области, может не иметь знаний о возможных неблагоприятных последствиях плана лечения в другой области.

Кроме того, даже если правило или свод взаимосвязанных правил адекватно с медицинской точки зрения, ошибка может вкрасться в процессе разработки программного обеспечения. Если правило верно, и ошибка привносится компьютерными программистами, кодирующими правило, эта ошибка войдет в следующую версию CDSS. Что еще хуже, поскольку консилиум медицинских экспертов пересматривает правила, а не сгенерированный программный код, любое верное, но ошибочно кодированное правило не будет выявлено при последующем рассмотрении консилиумом, и останется в CDSS, пока процесс отладки программного обеспечения не выявит ошибочный кодирование. Но, в зависимости от характера ошибки кодирования, выявление ошибочно кодированного правила может оказаться трудным или невозможным в процессах отладки программного обеспечения. Компьютерные программисты обычно не являются профессиональными медиками, что может затруднять распознавание ошибочных с медицинской точки зрения результатов, порожденных ошибочным кодированием.

Ниже представлены усовершенствования, позволяющие преодолеть вышеупомянутые и другие проблемы.

В, по меньшей мере, одном иллюстративном варианте осуществления раскрыта электронная система поддержки принятия клинического решения (CDSS), содержащая: машину логического вывода, выполненную с возможностью генерирования рекомендаций клинического решения для пациента на основании информации, относящейся к пациенту, причем машина логического вывода содержит правила, разработанные рядом медицинских экспертов и закодированные в программное обеспечение; электронный детектор отклонений, выполненный с возможностью выявления случаев отклонения, которые свидетельствуют о потенциальном изъяне в машине логического вывода; базу данных отклонений, выполненную с возможностью сбора информации, относящейся к случаям отклонения, выявленным электронным детектором отклонений; и генератор отчетов об отклонениях, выполненный с возможностью генерирования отчета о случаях отклонения, выявленных электронным детектором отклонений, причем сгенерированный отчет содержит, по меньшей мере, некоторую информацию, собранную в базе данных отклонений.

В, по меньшей мере, одном варианте осуществления, описанном здесь в качестве иллюстративного примера, раскрыт способ эксплуатации электронной системы поддержки принятия клинического решения (CDSS), включающей в себя машину логического вывода, содержащую программное обеспечение, выполненное с возможностью генерирования рекомендаций клинического решения в соответствии с правилами принятия клинического решения, при этом способ содержит этапы, на которых: генерируют рекомендации клинического решения для случаев пациентов с использованием машины логического вывода; выявляют случаи отклонения, содержащие подмножество случаев пациентов, для которых рекомендации клинического решения, сгенерированные машиной логического вывода, скорее всего, свидетельствуют об одном или нескольких потенциальных изъянах в машине логического вывода; и собирают информацию, относящуюся к случаям отклонения.

В, по меньшей мере, одном варианте осуществления, описанном здесь в качестве иллюстративного примера, раскрыт машиночитаемый носитель информации, содержащий машинный код, предназначенный для управления процессором для осуществления способа, описанного в предыдущем абзаце.

В, по меньшей мере, одном варианте осуществления, описанном здесь в качестве иллюстративного примера, раскрыта система мониторинга для мониторинга электронной системы поддержки принятия клинического решения (CDSS), включающая в себя машину логического вывода, содержащую программное обеспечение, выполненное с возможностью генерирования рекомендаций клинического решения в соответствии с правилами принятия клинического решения, при этом система мониторинга содержит: электронный детектор отклонений, выполненный с возможностью выявления случаев отклонения, содержащих подмножество случаев пациентов, для которых выполняется, по меньшей мере, одно из следующих условий: (i) машина логического вывода генерирует рекомендацию клинического решения, которой не следуют, и (ii) машина логического вывода генерирует рекомендацию клинического решения, и результат пациента является неудовлетворительным; и базу данных отклонений, выполненную с возможностью сбора информации, относящейся к случаям отклонения, выявленным электронным детектором отклонений.

Одно преимущество заключается в более экономичном обновлении CDSS.

Еще одно преимущество заключается в обнаружении ошибок кодирования программного обеспечения в операционной системе CDSS.

Еще одно преимущество заключается более эффективном обновлении CDSS за счет обеспечения компактного набора ценных данных медицинским экспертам, ревизующим CDSS.

Другие преимущества станут понятны специалистам в данной области техники по ознакомлении с нижеследующим подробным описанием.

Чертежи призваны лишь иллюстрировать предпочтительные варианты осуществления, и не подлежат рассмотрению как ограничивающие.

На фиг. 1 показана схема электронной системы поддержки принятия клинического решения (CDSS), включающей в себя машину логического вывода и компоненты обновления.

На фиг. 2 схематически показана страница иллюстративного формата отчета об отклонениях, сгенерированных генератором отчетов об отклонениях электронной CDSS, показанной на фиг. 1.

Согласно фиг. 1, электронная система 10, 12 поддержки принятия клинического решения включает в себя главный операционный модуль 10 и модуль 12 обновления. Операционный модуль 10 действует на непрерывной ежедневной основе для обеспечения поддержки для клинических решений. Модуль 12 обновления применяется от случая к случаю, например, каждые шесть месяцев, каждый год, каждые два года и т.д., чтобы поддерживать операционный модуль 10 на уровне последних достижений в соответствующих областях диагностики и лечения, и исправлять ошибки, выявленные на основании анализа отклонений, выявленных операционным модулем 10. Операционный модуль 10 электронной CDSS 10, 12 действует, по существу, автоматически, но также может предусматривать то или иное ручное взаимодействие, например ручной ввод данных пациента, ручное взаимодействие с процессом поддержки принятия решения (например, ручной выбор из ограниченного множества вариантов, представленных CDSS) и т.д. Такое ручное взаимодействие также позволяет лечащему врачу по своему выбору не обращать внимания на некоторые или все рекомендации, обеспеченные операционным модулем CDSS 10, и, в необязательном порядке, обеспечивать письменное или иначе сформулированное объяснение причин своего решения. Модуль 12 обновления электронной CDSS 10, 12 действует полуавтоматически, но включает в себя существенный ручной ввод и обработку, обеспечиваемую консилиумом 14 медицинских экспертов (где этот термин следует, в широком смысле, понимать как охватывающий любую группу, собрание, или иную совокупность медицинских экспертов, причем эксперты обычно являются лицензированными врачами, но, в необязательном порядке, также включают в себя лицензированных медсестер, нелицензированных практикующих врачей, инженеров или ученых, работающих в областях, связанных с медициной, экспертов, привлеченных из академии, экспертов в области радиологии, и т.д.), которые генерируют и время от времени оценивают или редактируют базу 16 данных правил CDSS, содержащую совокупность правил. Дополнительно, модуль 12 обновления включает в себя существенный ручной ввод из отдела 18 программного обеспечения (где этот термин следует, в широком смысле, понимать как охватывающий любое собрание из одного или нескольких компьютерных программистов, компьютерных ученых, компьютерных аналитиков, экспертов по базам данных и пр., любой организации, включающей в себя таких лиц, любую компанию, корпорацию, или другую сущность, включающую в себя таких лиц), который кодирует базу 16 данных правил CDSS в программное обеспечение.

Заметим также, что консилиум 14 медицинских экспертов и/или отдел 18 программного обеспечения могут иметь состав или идентичность, который/ая изменяется со временем, например, некоторые медицинские эксперты вступают в консилиум 14, тогда как медицинские эксперты выходят или иным образом покидают консилиум 14. В порядке другого примера, отдел 18 программного обеспечения может изменять идентичность, если, например, организация, применяющая электронную CDSS 10, 12 прекращает контракт на разработку программного обеспечения с одной компанией по производству программного обеспечения и, вместо этого, нанимает другую компанию по производству программного обеспечения для осуществления следующего обновления, или осуществляет следующее обновление с использованием собственной экспертизы программного обеспечения. Кроме того, хотя консилиум 14 медицинских экспертов и отдел 18 программного обеспечения включают в себя работников, обеспечивающих обработку, допустимо также, чтобы консилиум 14 и/или отдел 18 программного обеспечения включал в себя автоматические или полуавтоматические компоненты, например, электронные медицинские базы данных, электронные поисковые машины, выполненные с возможностью поиска в медицинских журналах, компиляторы, преобразующие программирование высокого уровня в код низкого уровня, и т.д. Допустимо также, что автоматический или полуавтоматический компонент включает в себя технологию машинного обучения для автоматического редактирования правил для улучшения поведения системы CDSS.

Главным компонентом операционного модуля 10 является машина 20 логического вывода, выполненная с возможностью генерирования рекомендаций клинического решения для пациента на основании информации, относящейся к пациенту. Машина 20 логического вывода генерируется отделом 18 программного обеспечения, и включает в себя правила базы 16 данных правил CDSS (сформулированные консилиумом 14 медицинских экспертов), в кодированной или программной форме. Машина 20 логического вывода также включает в себя программное обеспечение, обеспечивающее пользовательские взаимодействие и обработку, позволяющее вводить данные пациента и применять кодированные правила к данным пациента для вычисления или получения выводов, связанных с медициной, из данных пациента. Термин "программное обеспечение" следует, в широком смысле, понимать как охватывающий любой свод или набор инструкций, выполняемых на компьютере, процессоре, контроллере, карманном персональном компьютере, или другом цифровом устройстве, и призван охватывать такие инструкции, хранящиеся на любом цифровом носителе данных, например, магнитном диске, оптическом диске, магнитной ленте, в полупроводниковой памяти с возможностью чтения/записи, например, флэш-памяти, постоянной памяти (ПЗУ), оперативной памяти (ОЗУ), и т.д., или любой комбинации носителей. Кодирование базы 16 данных правил CDSS, включенное в машину 20 логического вывода, может предусматривать традиционное программирование или может предусматривать любую другую операцию, которая приводит к выполняемым инструкциям, например, разработку интерактивной реляционной или другой базы данных, языка логического программирования на основе правил, например, Пролога, и т.д. Кроме того, выполняемые инструкции машины 20 логического вывода могут представлять собой непосредственно выполняемый машинный код, промежуточный двоичный код, например, байтовые коды Java, программные инструкции, хранящиеся в интерпретируемом языке более высокого уровня, например, Бейсик, англоподобные инструкции которого компилируются "на ходу" программным обеспечением интерпретатора, выполняющимся на компьютере или другом цифровом устройстве, и т.д. Кроме того, следует понимать, что физическое положение машины 20 логического вывода не играет роли. Машина 20 логического вывода может работать на компьютере, находящемся в госпитале или другом медицинском учреждении, или может работать на удаленном сервере, доступ к которому медицинский персонал в госпитале или другом медицинском учреждении осуществляет через Интернет, и т.д. Помимо машины 20 логического вывода, операционный модуль 10 электронной CDSS 10, 12 в необязательном порядке включает в себя другие компоненты, например, базу 22 данных CDSS, в которой хранятся поисковые таблицы, физические константы, анатомические модели или другие данные, к которым может обращаться и которые может использовать машина 20 логического вывода при реализации базы 16 данных правил CDSS.

В ходе работы, лечащий врач или врачи (где термин "лечащий врач" следует рассматривать, в широком смысле, как охватывающий любое лицо или группу лиц, принимающих клиническое решение, причем такие лица обычно являются лицензированными врачами, но также как охватывающий лицензированных или нелицензированных медсестер, школьных медсестер, спортивных тренеров, клинических радиологов и т.д.) сталкивается с клиническим решением в отношении пациента. Некоторые типичные условия, где это может происходить, включают в себя кабинеты неотложной помощи в госпитале, кабинет врача, спортивное сооружение, где игрок получил травму, школьную медсестру, лечащую студента, жалующегося на недомогание, и т.д. Согласно варианту осуществления, на фиг. 1 схематически изображены иллюстративное госпитальное оборудование, которое включает в себя госпитальную базу 24 данных. В госпитальной базе 24 данных хранится, например, информация, связанная с медициной и связанная с пациентом, например, истории 26 болезни пациентов (некоторые из которых, в необязательном порядке, автоматически принимаются и сохраняются из мониторов 28 пациента по проводным, беспроводным или комбинированным локальным сетям) и лабораторные записи 30, имеющие информацию, полученную диагностическими лабораториями, например, лабораториями анализа крови, рентгеновскими лабораториями и т.д. Такая сохраненная информация, в необязательном порядке, связывается с или копируется в соответствующие истории 26 болезни пациента, записи 32 при выписке, соответствующие выписанным (или, в некоторых вариантах осуществления, умершим) пациентам, службу 34 архивирования и передачи изображений (PACS), где хранятся медицинские изображения, полученные методами ядерного магнитного резонанса (МРТ), компьютерной томографии (КТ), позитронной эмиссионной томографии (ПЭТ, и т.д. Эта госпитальная база 24 данных приведена в качестве примера, и другие госпитальные базы данных могут включать в себя больше, меньше или другую информацию, чем в проиллюстрированном случае, или могут иначе организовывать информацию, или могут включать в себя множественные отдельные базы данных, и т.д. Как и в системе, где выполняется машина 20 логического вывода, госпитальная база 24 данных может располагаться на месте или располагаться удаленно, например, с возможностью доступа через Интернет. Кроме того, в некоторых вариантах осуществления, госпитальная база 24 данных и операционный модуль 10 CDSS 10, 12 хранятся и выполняются в одной и той же компьютерной системе или другом цифровом устройстве или системе.

Лечащий врач или врачи, сталкивающиеся с клиническим решением, могут предпочесть использовать операционный модуль 10 CDSS 10, 12. Однако, вместо того, чтобы использовать CDSS, возможно, что, в некоторых вариантах осуществления, лечащему врачу или врачам придется использовать CDSS согласно госпитальным установлениям, законам юрисдикции и пр. Для этого, данные пациента собираются и сохраняются в буфере 40 данных пациента, что позволяет передавать их машине 20 логического вывода. Эти данные пациента собираются разными способами. Например, операционный модуль 10 CDSS 10, 12 может автоматически извлекать соответствующие данные пациента из госпитальной базы 24 данных через цифровую сеть, например, госпитальную сеть или Интернет, или посредством прямого доступа, если госпитальная база 24 данных и операционный модуль 10 CDSS хранятся и выполняются на одном и том же компьютере или другом общем цифровом устройстве, и процесс CDSS имеет разрешение на доступ для чтения относительно госпитальной базы 24 данных. Дополнительно, лечащий врач или врачи, или другой оператор-человек, может вводить данные пациента непосредственно в операционный модуль 10 CDSS госпитальной базы данных с использованием пользовательского интерфейса 42. (Пользовательский интерфейс 42 может представлять собой стационарный или портативный компьютер, неинтеллектуальный терминал, карманный персональный компьютер и т.д., и хотя на фиг. 1 изображен единичный иллюстративный пользовательский интерфейс 42, очевидно, что типичный госпиталь или другое медицинское учреждение может включать в себя несколько, дюжины, сотни или более пользовательских интерфейсов в различных местах в госпитале, а также, что пользовательский интерфейс может, в необязательном порядке, располагаться вне госпиталя). Данные пациента также можно собирать из других источников, например, считывать с оптического диска, извлекать из удаленной базы данных через Интернет, копировать с компьютера или устройства, установленного в машине скорой помощи, считывать непосредственно с мониторов 28 пациента по проводной или беспроводной линии связи и т.д.

Информация, содержащаяся в буфере 40 данных пациента, анализируется машиной 20 логического вывода. Если дополнительная информация нужна или была бы полезна машине 20 логического вывода для выдачи рекомендации клинического решения, машина 20 логического вывода может пытаться получать такую информацию, либо автоматически (например, обращаясь к госпитальной базе 24 данных или считывая данные непосредственно с мониторов 28 пациента) или делая запрос такой дополнительной информации через пользовательский интерфейс 42. Машина 20 логического вывода выполнена с возможностью обеспечения рекомендаций в выбранном объеме экспертизы, который определяется объемом правил базы 16 данных правил CDSS, которые включены в машину 20 логического вывода. Например, машина 20 логического вывода может иметь объем операций, охватывающий только кардиологические проблемы, или только кардиопульмональные или сосудистые проблемы. Альтернативно, машина 20 логического вывода может иметь объем операций, охватывающий, по существу, всю область клинической медицины. Объем машины 20 логического вывода определяется объемом базы 16 данных правил CDSS, который можно сделать сколь угодно широким или узким, на основании совместной экспертизы консилиума медицинских экспертов 14. Лечащий врач или врачи могут альтернативно ограничивать работу машины 20 логического вывода, вводя некоторые ограничения на принимаемое клиническое решение. Например, в некоторых вариантах осуществления, лечащий врач или врачи могут выбирать общую область принимаемого клинического решения из меню вариантов решения, отображаемого на пользовательском интерфейсе 42. Например, меню может обеспечивать список, включающий в себя: "боль или дискомфорт в туловище"; "боль или дискомфорт в брюшной полости"; "проблемы дыхания", и т.д. Альтернативно или дополнительно, общую область принимаемого клинического решения можно выводить из данных пациента.

Если обеспечено недостаточно данных, или если область принимаемого клинического решения лежит вне объема машины 20 логического вывода, то машина 20 логического вывода надлежащим образом сообщает об этом лечащему врачу или врачам через пользовательский интерфейс 42. С другой стороны, если машина 20 логического вывода принимает достаточно данных пациента, и клиническое решение находится в объеме базы 16 данных правил CDSS, то машина 20 логического вывода применяет соответствующие правила базы 16 данных правил CDSS (в кодированной программной форме) к данным пациента для генерирования рекомендации клинического решения (обычно содержащей рекомендованный диагноз или диагнозы и один или несколько рекомендованных курсов лечения), которая сохраняется в буфере 44 диагноза и лечения CDSS и, предпочтительно, форматируется и формулируется на пользовательском интерфейсе 42 в форме легко понятного текста на английском или ином естественном языке, в необязательном порядке, снабженного изображениями, диаграммами, моделями или другой графикой, упрощенным речевым описанием, или другим выводом, который может быть полезен при формулировании рекомендации клинического решения.

База 16 данных правил CDSS может принимать различные формы. Например, правило для постановки диагноза и лечения обнаруженных узелков рака легких можно сформулировать следующим образом. Рассматривая морфологические и текстурные признаки подозрительного узелка, изображенного методом компьютерной томографии, можно сделать оценку правдоподобия того, что подозрительный узелок является раковым. Например, это правдоподобие можно выразить как вероятность, лежащую в диапазоне [0,1], где более высокие значения указывают более высокое правдоподобие злокачественности. На основании этого правдоподобия, диагноз легко представить лечащему врачу, возможно, совместно с мерой доверительности, вычисленной на основании правдоподобия. Рекомендация по лечению, надлежащим образом выбранная на основании расчета ожидания успеха конкретных медицинских действий, которые использовались в прошлом для таких случаев. Нечеткая логика является одним способом вычисления ожиданий успеха. Например, можно задать функции фамильного членства, например, “предположение упорядочения биопсии будет ВЫСОКИМ, если P(злокачественный) >0,85, УМЕРЕННЫМ, если P(злокачественный) >0,65, и НИЗКИМ, если P(злокачественный) <0,65”. Подобные предположения можно задавать для других клинических вариантов, например, предписания катамнестического компьютерно-томографического исследования через шесть месяцев и т.д. Рекомендованный курс лечения выбирается как одно или комбинация этих медицинских действий.

В другом подходе, база 16 данных правил CDSS может содержать правила для идентификации сходных случаев из госпитальной базы 24 данных. Такое правило можно построить, например, присваивая весовые коэффициенты важности разным данным пациента, и определяя сходство как сумму значений сходства всех характеристик, взвешенных соответствующими весовыми коэффициентами важности для этих характеристик. Некоторые данные пациента, которые могут быть надлежащим образом включены в такую весовую комбинацию, могут включать в себя, например: характеристики, описывающие пациента, например, возраст, вес, этническую принадлежность или пол; данные мониторинга, например, пульс, кровяное давление или частоту дыхания; симптомы, например, боль в груди (и, возможно, меру ее остроты), затрудненность дыхания или нарушение сна; и т.д. Некоторые такие весовые коэффициенты могут быть двоичными параметрами, например, наличие или отсутствие у пациента подозрительных легочных узелков. Некоторые такие двоичные весовые коэффициенты можно использовать как фильтры, а не как весовые коэффициенты - например, если взять пациента, имеющего подозрительный легочный узелок, имеет смысл исключить из рассмотрения в качестве "сходного случая" любого другого пациента, у которого не было обнаружено подозрительных легочных узелков. Используя такое правило для идентификации сходных случаев, можно давать рекомендацию по лечению в качестве лечения, используемого в наиболее сходном случае, которое дало успешный результат, или в качестве некоторой комбинации лечений в N наиболее сходных случаев, давших успешные результаты.

Рекомендация клинического решения сообщается лечащему врачу или врачам через пользовательский интерфейс 42, и также сохраняется в лечебной базе 50 данных CDSS, которая отслеживает рекомендации клинического решения, данные операционным модулем 10 CDSS. Операционный модуль 10 дополнительно включает в себя детектор 52 отклонений, целью которого является идентификация случаев "отклонения", которые составляют подмножество случаев пациентов, обрабатываемых операционным модулем 10 CDSS, в отношении которых определено, что они имеют существенную возможность являться свидетельством возможных изъянов в машине 20 логического вывода.

Термин "изъян в машине логического вывода" следует рассматривать, в широком смысле, как охватывающий любую ошибку в базе 16 данных правил CDSS, любую ошибку в кодировании этих правил в программное обеспечение, а также любую ошибку в поисковых таблицах или другой ссылочной информации, содержащейся в базе 22 данных CDSS и машине 20 логического вывода при генерировании рекомендации клинического решения. Термин "изъян в машине логического вывода" не охватывает ошибки в данных пациента, передаваемых машине 20 логического вывода через буфер 40 данных пациента (хотя очевидно, что некоторые правила CDSS можно формулировать для гарантии обоснованности вводимых данных пациента, например, правило может помечать любое введенное сердцебиение пациента свыше 250 ударов в минуту как ввод, имеющий высокую вероятность ошибки, и в таких случаях "изъян" может содержать не вполне идеальное правило, которое запрашивает корректные данные пациента или которому не удается запрашивать явно некорректные данные пациента), и также не охватывает любую ошибку врача при выполнении рекомендации клинического решения, выработанной операционным модулем 10 CDSS (хотя, опять же, очевидно, что некоторые правила CDSS можно формулировать для распознавания и предупреждения банальных ошибок при осуществлении лечения на основании входных данных пациента, полученных после начала лечения пациента, и "изъян" в таких случаях может содержать не вполне идеальное правило, которое поднимает несерьезные вопросы об осуществлении лечения или которому не удается распознавать явно неверное осуществление лечения).

Кроме того, решение врача не принимать во внимание или игнорировать рекомендацию клинического решения, выработанную операционным модулем 10 CDSS, не следует рассматривать как изъян в машине логического вывода, за исключением случаев, когда решение не принимать во внимание или игнорировать мотивировано или обусловлено недостаточно четкой формулировкой рекомендации операционным модулем 10 CDSS, причем формулировка рекомендации считается частью кодированных правил логического вывода. Недостаточно четкая формулировка, квалифицируемая как изъян в машине логического вывода, может являться ошибочной формулировкой (например, формулировка рекомендации не точно представляет рекомендацию) или может являться верной, но неубедительной формулировкой (например, формулировка рекомендации фактически корректна, но представлена настолько невнятно, что врач не может оценить адекватность рекомендации). Например, рекомендация, начинающаяся просто с "применить охлаждение тела, чтобы вызвать умеренную гипотермию", можно рассматривать как изъян в машине логического вывода, поскольку разумный лечащий врач может принять решение не следовать этой лаконичной и потенциально опасной рекомендации. С другой стороны, рекомендация, исправляющая этот изъян, может гласить: "Симптомы свидетельствуют о спинномозговой травме, которая с высокой степенью вероятности может привести опасной опухоли, которая, скорее всего, вызовет постоянный частичный паралич или смерть. Рекомендуется применить охлаждение тела, чтобы вызвать умеренную гипотермию для уменьшения опухоли. См. …", где "…" представляет собой ссылку на соответствующее медицинское исследование.

Детектор 52 отклонений сканирует лечебную базу 50 данных CDSS для выявления случаев отклонения, которые могут свидетельствовать об изъяне в машине 20 логического вывода, которые, в этом контексте, включают в себя базу 22 данных CDSS. Случаи отклонения можно выявлять с использованием, по существу, любого критерия или критериев обнаружения отклонений, которые идентифицируют потенциально доказательные случаи. Поскольку медицина является неточной наукой, выявление случая отклонения не является тривиальным. Могут существовать случаи пациентов, для которых CDSS предоставила адекватную рекомендацию по лечению, и всё же имеющие неблагоприятный результат. Напротив, могут существовать случаи пациентов, для которых CDSS предоставила неадекватную рекомендацию по лечению, и всё же пациент имел хороший результат. Кроме того, определение результата может быть неоднозначным - например, если пациент поступает в госпиталь в критическом состоянии, и остается в критическом состоянии несколько недель, но, в конце концов, восстанавливается, определение, был ли это "хороший" результат или "неудовлетворительный" результат, зависит от широкого диапазона факторов и соображений.

В качестве одного примера, детектор 52 отклонений использует следующий набор правил для выявления случаев отклонения. Случай отклонения это случай, который удовлетворяет одному из следующих трех условий:

A. CDSS предоставила рекомендацию, которой не последовали, и всё же результат оказался хорошим.

B. CDSS предоставила рекомендацию, которой не последовали, и результат был неудовлетворительным.

C. CDSS предоставила рекомендацию, которой последовали, но результат оказался неудовлетворительным.

Этот критерий отклонений имеет следующее логическое обоснование. В любом случае, удовлетворяющем условию A, существует вероятность того, что лечащий врач, выявит изъян в рекомендации по лечению, сгенерированной CDSS, и по этой причине врач отклоняет рекомендацию по лечению, сгенерированную CDSS. Тот факт, что фактическое лечение увенчалось успехом, дополнительно подтверждает, что лечащий врач проявил значительную проницательность. Таким образом, случаи пациентов, удовлетворяющие условию A, надлежащим образом выявляются как случаи отклонения.

В любом случае, удовлетворяющем условию B, лечащий врач, опять же, заранее уверен в наличии некоторого изъяна в рекомендации CDSS. Поскольку фактическое лечение привело к неудовлетворительному результату, существует более высокая вероятность того, что лечащий врач был неправ, принимая решение на отклонение рекомендации CDSS, по сравнению со случаями, удовлетворяющими условию A. Однако остается существенная возможность того, что врач в случае, удовлетворяющем условию B, проявил проницательность или распознал изъян в рекомендации по лечению, сгенерированной CDSS. Кроме того, даже если рекомендация по лечению, сгенерированная CDSS, была адекватна, и лечащий врач принял неверное решение, отклонив её, рассмотрение случая пациента, удовлетворяющего условию B, может быть полезно при определении, допустила ли машина 20 логического вывода изъян в своей формулировке рекомендации по лечению, сгенерированной CDSS. Другими словами, возможно, что рекомендацию по лечению, генерируемую CDSS, можно сформулировать более четко, чтобы лечащий врач мог оценить адекватность рекомендации.

Любой случай, удовлетворяющий условию C, является отклонением, поскольку неудовлетворительный результат, несмотря на то, что лечащий врач следовал рекомендации по лечению, сгенерированной CDSS, уверенно свидетельствует о возможном изъяне в рекомендации по лечению.

Три условия A, B, C можно свести к двум более простым условиям:

1. CDSS предоставила рекомендацию, которой не последовали.

2. CDSS предоставила рекомендацию, которой последовали, но результат оказался неудовлетворительным.

Преимущественно, переформулировав критерий отклонений с использованием условий (1), (2), условие (1) можно использовать для идентификации некоторых случаев отклонения без учета результата пациента. Это может обеспечивать преимущество, поскольку лечащий врач или его коллеги могут быть не склонны характеризовать результат как неудовлетворительный, в особенности потому, что лечащий врач действовал утвердительно и независимо, отклоняя рекомендацию по лечению, сгенерированную CDSS. Таким образом, может случиться так, что в ряде случаев доступна только фактическая рекомендация по лечению, но никакой полезной меры результата пациента не существует.

Условие (2) зависит от результата. Однако, условие (2) может выполняться только, когда лечащий врач следует рекомендации по лечению, сгенерированной CDSS. В результате, лечащий врач действует согласно рекомендации по лечению, сгенерированной CDSS, и поэтому может более охотно оценивать результат пациента как неудовлетворительный, если применимо.

В ряде случаев, результат пациента может быть недоступен. Например, госпиталь может не желать характеризовать какой-либо результат как неудовлетворительный, чтобы не нести ответственность за халатность. Дополнительно, как отмечено выше, может быть трудно оценить, является ли результат хорошим или неудовлетворительным. В таких случаях, предполагается использовать критерий отклонений, который включает в себя только условие (1).

В других рассматриваемых вариантах осуществления, можно использовать критерий отклонений, который включает в себя только одно условие: любой случай пациента, для которого CDSS предоставила рекомендацию по лечению, результат которого был неудовлетворительным, выявляется в качестве случая отклонения. Этот критерий преимущественно не зависит от фактического лечения, и может быть полезен в сочетании с системой CDSS, имеющей машины логического вывода, которые генерируют комплексный рекомендованный курс лечения, например, включающий в себя два или более различных и отдельных лечебных действия (например, рекомендованное обеспечение жидкости для внутривенного введения и назначение пациенту лекарства "X"). В таких системах, определение выполнялся ли комплексный многокомпонентный план лечения, может быть неоднозначным (например, если лечащий врач назначил пациенту внутривенное введение, но выбрал не прописывать лекарство "X", то рекомендованное лечение было проведено лишь частично).

Другим допустимым критерием отклонений является заданный пользователем критерий отклонений, согласно которому детектор 52 отклонений должен идентифицировать случаи пациентов с определенными интересующими характеристиками. Например, консилиум медицинских экспертов 14 может запрашивать критерий отклонений, который объединяет случаи, которые активируют определенные правила, которые могут быть умозрительными, или собирать статистику об определенных редких условиях для обеспечения данных для формулирования новых правил, реализуемых в более поздней редакции базы 16 данных правил CDSS. Например, критерий отклонений может выявлять в качестве случая отклонения любого пациента, страдающего серповидно-клеточную анемию, или может выявлять в качестве случая отклонения любого пациента, для которого CDSS применяет определенное правило или свод правил, диагностирующее на основании конкретного симптома.

Выше приведены иллюстративные примеры критериев отклонений, и другие критерии отклонений можно применять в зависимости от доступной информации. Для иллюстративного критерия, использующего условия (1) и (2), операционный модуль 10 CDSS надлежащим образом включает в себя базу 54 данных предписанных методов лечения, обеспечивающую информацию фактического лечения, используемую при оценивании условия (1), и базу 56 данных результатов пациента, обеспечивающую информацию результата, используемую при оценивании условия (2). В некоторых вариантах осуществления, результат пациента можно определять в более, чем один момент времени, например, через двадцать четыре часа после поступления пациента в госпиталь; через неделю после поступления пациента; и при выписке пациента (в широком смысле, включая смерть пациента). В таком варианте осуществления, условие (2) можно считать выполненным, если результат пациента является неудовлетворительным в любой один или несколько из этих множественных моментов определения.

Информация, относящаяся к случаям отклонения, выявленным детектором 52 отклонений, собирается в базе 60 данных отклонений, для рассмотрения консилиумом медицинских экспертов 14 в ходе следующего процесса редактирования CDSS. Например, если новая редакция CDSS выпускается на ежегодной основе, то база 60 данных отклонений может собирать информацию, относящуюся к случаям отклонения за девять месяцев. Используемый здесь термин «информация, собранная в базе 60 данных отклонений», следует рассматривать как включающий в себя информацию, хранящуюся в базе 60 данных, а также информацию, которая может храниться в другом месте, но включенную в базу 60 данных отклонений посредством указателя или другой ссылки. Например, база 60 данных отклонений может включать в себя ссылку или указатель на историю 26 болезни пациента, вместо того, чтобы содержать копию содержания истории болезни - в таком случае, ссылки на содержание истории 26 болезни пациента рассматриваются как контент, собранный и сохраненный в базе 60 данных отклонений. В выбранное время, генератор 62 отчетов об отклонениях вызывается для генерирования отчета 64 об отклонениях. В некоторых вариантах осуществления, фильтр 66 личных данных вставляется между базой 60 данных отклонений и генератором 62 отчетов об отклонениях (или в другом месте на пути обработки форматирования отчета) для отфильтровывания любой информации, которая может нарушать право защиты частной жизни пациента. Например, в установке США фильтр 66 личных данных может представлять собой фильтр личных данных, согласующийся с HIPAA, который удаляет любую информацию, которая позволяет идентифицировать конкретного пациента (например, имя, информацию адреса, информацию места работы и т.д.), гарантируя, что отчет 64 об отклонениях согласуется с требованиями права защиты частной жизни пациента Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). В других вариантах осуществления, отчет 64 об отклонениях включает в себя некоторую информацию, идентифицирующую пациента, но поддерживается конфиденциальным консилиумом медицинских экспертов 14.

Совокупность операционных модулей 10 CDSS можно развертывать в разных госпиталях или других медицинских учреждениях, и модуль 12 обновления может представлять собой единую установку. Например, модуль 12 обновления может быть воплощен на предприятии поставщика программного обеспечения, и операционные модули 10 CDSS могут представлять собой установки, развертываемые в совокупности госпиталей или других медицинских учреждений, которые могут приобретать, брать в аренду или иначе получать операционные модули 10 CDSS у поставщика. В таком случае, отчет 64 об отклонениях, в необязательном порядке, сгенерированный с использованием объединенного накопленного контента баз 60 данных отклонений совокупности операционных модулей 10 CDSS, каждый из которых надлежащим образом передает собранные им данные случаев отклонения на единый модуль 12 обновления через защищенное Интернет-соединение или другое защищенное соединение, в необязательном порядке, после фильтрации фильтром 66 личных данных. Таким образом, отчет 64 об отклонениях включает в себя накопленный контент совокупности установленных баз 60 данных отклонений.

Процесс редактирования осуществляется модулем 12 обновления CDSS 10, 12. В ходе процесса редактирования CDSS, консилиум медицинских экспертов 14 пересматривает правила базы 16 данных правил CDSS на основании отчета 64 об отклонениях и другой доступной информации, например, последних статей в медицинских журналах, нового знания, накопленного членами консилиума, информации о вновь полученном или вновь доступном медицинском оборудовании, и т.д. На основании отчета 64 об отклонениях, консилиум медицинских экспертов 14 может идентифицировать правило, не адекватное с медицинской точки зрения, о чем свидетельствуют определенные случаи отклонения, в которых правило было правильно реализовано машиной 20 логического вывода, для генерирования рекомендации по лечению в соответствии с правилом, но врач предписал другое и (предложенное консилиумом 14) лучшее лечение, чем то, которое рекомендовано правилом. На основании отчета 64 об отклонениях, консилиум медицинских экспертов 14 также может идентифицировать правило, не адекватное с медицинской точки зрения, о чем свидетельствуют определенные случаи отклонения, в которых правило было правильно реализовано машиной 20 логического вывода для выработки рекомендации по лечению в соответствии с правилом, и врач последовал рекомендованному лечению, но результат пациента, тем не менее, оказался неудовлетворительным.

Дополнительно, консилиум медицинских экспертов 14 может идентифицировать, на основании отчета 64 об отклонениях, правило, адекватное с медицинской точки зрения, но не корректно закодированной отделом 18 программного обеспечения. О такой ситуации могут свидетельствовать определенные случаи отклонения в отчете 64 об отклонениях, в которых машина 20 логического вывода выработала рекомендацию по лечению, которая либо не была одобрена врачом, либо была одобрена врачом, но привела к неудовлетворительному результату пациента. Пересмотрев информацию пациента, обеспеченную в отчете 64 об отклонениях, консилиум может определить, что рекомендация по лечению, сгенерированная CDSS, не соответствует правилам 16. Это свидетельствует об ошибке кодирования, которая должна быть исправлена отделом 18 программного обеспечения в следующей редакции.

Результатом процесса редактирования является выпуск 70 редакции CDSS, в котором воплощены изменения правил, разработанные консилиумом медицинских экспертов 14, а также любые коррекции кодирования, которые исправляют ошибочное кодирование адекватных с медицинской точки зрения правил. Выпуск 70 редакции CDSS используется для обновления базы данных правил CDSS, закодированной в программное обеспечение машины 20 логического вывода и базы 22 данных CDSS для коррекции неадекватных правил или ошибок кодирования. Выпуск 70 редакции CDSS также может включать в себя другие изменения, например, обновленные диалоги пользовательского интерфейса, усовершенствованное кодирование для увеличения скорости, переход к новой аппаратной платформе и т.д.

Выпуск 70 редакции CDSS можно, в необязательном порядке, аттестовать до развертывания с использованием некоторых или всех случаев отклонения базы 60 данных отклонений. Случаи отклонения, накапливающиеся в базе 60 данных отклонений, обеспечивают подходящую базу данных для аттестации выпуска 70 новой редакции. Такая аттестация надлежащим образом автоматизируется с использованием реализации испытательного стенда CDSS (например, на госпитальном компьютере или на специализированных вычислительных мощностях испытательного стенда, на предприятии поставщика). Операционный модуль CDSS испытательного стенда обновляется выпуском 70 новой редакции и принимает в качестве ввода случаи отклонения, накопленные в базе 60 данных отклонений. Интересующие результаты, сгенерированные реализацией испытательного стенда CDSS, например, выходы, которые отличаются от выходов предыдущей редакции, или выходы которые отличаются от тех, которые ожидают медицинские эксперты на основании пересмотренных правил, помечаются для редактирования вручную консилиумом медицинских экспертов 14 и, в необязательном порядке, отделом 18 программного обеспечения. Этот процесс аттестации может осуществляться итерационно для регулировки правил и коррекции ошибок кодирования, пока аттестованный выпуск 70 редакции CDSS не обеспечит адекватную диагностику и рекомендации по лечению для большинства или всех случаев отклонения, накопленных в базе 60 данных отклонений. Затем аттестованный выпуск 70 редакции CDSS развертывается для использования при обеспечении поддержки клинического решения для новых случаев пациентов. Использование базы 60 данных отклонений в качестве базы данных аттестации для каждого нового выпуска 70 редакции CDSS выгодно усиливает накопление случаев отклонения для обеспечения постоянного совершенствования CDSS, благодаря чему способность CDSS к обеспечению адекватного диагноза для случаев отклонения все время повышается.

Критерий обнаружения отклонений призван быть, в общем случае, чрезмерно включительным. Такой чрезмерно включительный критерий может пропускать некоторые случаи, которые свидетельствуют о потенциальных изъянах в машине логического вывода. Например, иллюстративный критерий на основании условий (1) и (2) будет пропускать любой случай, в котором рекомендованный курс лечения был неадекватен с медицинской точки зрения и был выполнен, но результат пациента, тем не менее, оказался удовлетворительным. Однако, более общая ситуация заключается в том, что случай пациента может удовлетворять, в общем случае, чрезмерно включительному критерию обнаружения отклонений, но не свидетельствовать ни о каком изъяне в машине логического вывода. Например, условие (1) будет выявлять в качестве случая отклонения любой случай пациента, в котором лечащий врач не принимает адекватную и четко сформулированную рекомендацию по лечению, сгенерированную CDSS, несмотря на то, что такие случаи не свидетельствуют ни о каком изъяне в машине логического вывода.

Благодаря использованию, в общем случае, чрезмерно включительных правил выявления отклонения, процесс редактирования CDSS опирается на экспертизу консилиума медицинских экспертов 14 при осуществлении окончательного определения, какие случаи пациентов фактически свидетельствуют об изъянах в машине логического вывода. Это имеет преимущество в том, что эти медицинские эксперты могут учитывать многочисленные факторы, которые не может учитывать алгоритм выявления отклонений, и могут учитывать информацию, которую нелегко выразить формулой, например, интервью с лечащими врачами. Кроме того, консилиум медицинских экспертов 14 имеет возможность получить больше информации в случае неудовлетворительного результата, чем можно получить только путем автосообщения, без поощрения. Целью отчета 64 об отклонениях является эффективное представление компактного набора ценных данных на рассмотрение консилиуму 14 при рассмотрении и ревизии текущей версии CDSS. Кроме того, обеспеченные отклонения полезны при выявлении ошибок кодирования, поскольку консилиум медицинских экспертов 14 достаточно квалифицирован, чтобы распознать, когда рекомендация, обеспеченная CDSS, противоречит правилам, составленным консилиумом 14.

На фиг. 2 в качестве примера представлен подходящий иллюстративный формат для отчета 64 об отклонениях. Отчет включает в себя идентификационный номер 80 пациента, который представляет собой номер слежения, который позволяет отслеживать пациента, в то же время, поддерживая право пациента на личную жизнь. Альтернативно, если консилиум медицинских экспертов 14 имеет существенно ограниченный доступ, можно обеспечивать действительное имя пациента или другую информацию идентификации пациента. Формат иллюстративного отчета об отклонениях также обеспечивает имя или имена лечащего врача или врачей 82 и/или другую подходящую контактную информацию медицинского персонала.

Благодаря обеспечению идентификации 80 пациента и идентификации медицинского персонала 82, консилиум медицинских экспертов 14 может по своему выбору продолжать исследовать случай, если он выглядит соответствующим процессу редактирования CDSS. Например, консилиум 14 может по своему выбору интервьюировать лечащих врачей для получения мнения врачей о случае отклонения, и/или может по своему выбору связываться с пациентом для получения дополнительной информации от пациента, или просить разрешения просматривать записи пациента на предмет, возможно, ценной информации.

Иллюстративный формат для отчета 64 об отклонениях дополнительно обеспечивает информацию 84 даты о случае отклонения, включающую в себя, в проиллюстрированном примере, даты начала и окончания лечения (например, даты поступления и выписки из госпиталя, для стационарных больных) и версию CDSS. Последнюю информацию можно использовать для фильтрации более старых случаев отклонения, хранящихся в базе 60 данных отклонений из отчета 64 об отклонениях. Альтернативно, случаи отклонения в последних двух или трех редакциях можно включить в отчет 64 об отклонениях для предоставления консилиуму 14 большего объема данных. Случаи отклонения из предыдущих редакций можно оставлять в базе 60 данных отклонений для использования при тестировании выпуска 70 новой редакции с использованием реализации испытательного стенда CDSS. Сохранение, по меньшей мере, некоторых случаев отклонения по редакциям обеспечивает контроль качества более новых редакций, а также более обширную базу данных для испытательного стенда. Включение информации версии CDSS в отчет 64 об отклонениях также позволяет консилиуму 14 распознавать случаи "переноса", которые могут переноситься из обновления предыдущей версии для обеспечения более долгосрочного мониторинга определенных классов отклонений, которые можно наблюдать.

Насколько возможно из соображений защиты личной жизни и законности, отчет 64 об отклонениях предпочтительно обеспечивает сводку 86 данных пациента, которая может включать в себя данные классификации (например, пол, возраст, национальность и т.д.), данные физиологического мониторинга (например, показания пульса, показания SpO₂ и т.д.), результаты лабораторных исследований для пациента, или другую, по существу, объективную информацию о пациенте. Хотя на фиг. 2 данные 86 пациента обозначены несколькими иллюстративными строками, предполагается, что секция 86 данных пациента для каждого случая отклонения занимает много страниц отчета, поскольку эта информация может быть объемистой, и может иметь существенную ценность для консилиума медицинских экспертов 14 при осуществлении определения доказательной природы, если существует, случая отклонения, касающейся потенциальных изъянов в машине логического вывода CDSS. Кроме того, следует понимать, что отчет 64 об отклонениях можно просматривать в напечатанной или электронной форме; в последнем случае, предполагается, что отчет 64 об отклонениях отображается на мониторе компьютера или другом электронном устройстве отображения без печати, и может извлекаться для электронного отображения из подходящего электронного хранилища, например, госпитальной базы 24 данных, или локального носителя данных, например, жестком диске персонального компьютера просматривающего медицинского эксперта. Отображение или печать отчета 64 об отклонениях может, в необязательном порядке, также предусматривать вызов и использование библиотечных программ, программ "помощников" и пр. - например, программное обеспечение формирования изображений PACS 34 можно использовать для отображения изображений, относящихся к случаю отклонения.

Отчет 64 об отклонениях также обеспечивает рекомендацию 90 клинического решения, сгенерированную машиной 20 логического вывода для пациента. В проиллюстрированном примере, рекомендация 90 клинического решения включает в себя диагноз CDSS и рекомендацию по лечению, сгенерированную CDSS. Также обеспечивается фактически предписанный курс лечения 92. В необязательном порядке, обеспечивается также сводка 94 изменений диагноза/лечения CDSS, которая, если задана, идентифицирует различия (если существуют) между предписанным лечением и рекомендациями CDSS. Эта необязательная сводка изменений считается полезной консилиуму медицинских экспертов 14, которые могут рассматривать дюжины или даже сотни, или более, случаев отклонения. В таких условиях напряженной работы, сводка 94 изменений может быть полезна, чтобы консилиум 14 мог быстро установить, является ли рассматриваемый в данный момент случай отклонения тем, в котором лечащие врачи следовали рекомендации CDSS, или тем, в котором лечащие врачи отклонили рекомендацию CDSS. В порядке дополнительной помощи, отчет 64 об отклонениях в необязательном порядке включает в себя секцию 96 комментариев врача по поводу лечения (в примере, показанном на фиг. 2, врач не оставил комментариев, поэтому в данном разделе отчета указано "N/A"). Комментарии лечащего врача, если имеются, могут быть ценны для консилиума 14, чтобы понять мнение медицинского персонала, который фактически обследовал пациента. С другой стороны, как указано выше, в ряде случаев лечащий врач может неохотно обеспечивать комментарии в письменном виде, и поэтому в секции 96 комментариев врача по поводу лечения может стоять "N/A" и пр., как показано. Если применимо, консилиум 14 может, по своему выбору, непосредственно контактировать с лечащим врачом (при условии, что имя врача и необязательная контактная информация указаны в секции 82), и проводить устное интервью (добровольно или, в некоторых вариантах осуществления, в обязательном порядке, например, по согласованию с руководством госпиталя, где служит врач), чтобы узнать мнение лечащих врачей.

Отчет 64 об отклонениях также обеспечивает информацию 100 результатов пациента, если имеется. Эта информация может иметь различные формы и различное содержание, в зависимости от того, какая информация о результате пациента (если вообще) доступна. В некоторых вариантах осуществления, информация результатов пациента получается электронным способом из существенных элементов в электронной истории болезни при выписке пациента. В некоторых вариантах осуществления, информация результатов пациента получается электронным способом из других частей истории 26 болезни пациента. В некоторых вариантах осуществления, информация результатов пациента получается вручную, например, из формы автосообщения, заполненной лечащим врачом. В некоторых вариантах осуществления, можно получать или сообщать некоторую комбинацию этой или другой информации результатов пациента. В показанном варианте осуществления, сообщаются множественные результаты 100 пациента, соответствующие разным моментам времени, например 24 часа после поступления пациента в госпиталь, одна неделя после поступления пациента в госпиталь, и при выписке. В ряде случаев, только один или несколько из этих различных результатов пациента являются соответствующими и/или доступными. Это может быть полезно, поскольку результат пациента может различаться в разные моменты времени (например, в первые 24 часа может не наблюдаться улучшения, или наблюдаться ухудшение, состояния пациента, но спустя неделю может наблюдаться существенное улучшение). Также может быть обеспечен элемент 102 для катамнестических комментариев лечащего врача по поводу результата пациента, если имеются (в проиллюстрированном примере на фиг. 2, комментарии отсутствуют, отсюда "N/A"). Как и комментарии лечащего врача по поводу предписанного диагноза, комментарии врачей по поводу результата 102 пациента представляют ценность для консилиума 14, но в ряде случаев их может быть трудно получить.

Отчет 64 об отклонениях в необязательном порядке может включать в себя другую, дополнительную, или иную информацию, выбранную за ее потенциальную ценность для консилиума 14 медицинских экспертов при оценивании значимости случая отклонения в отношении потенциальных изъянов в машине 20 логического вывода, включающей в себя базу 22 данных CDSS. В проиллюстрированном примере, другая обеспеченная информация включает в себя секцию 104 перекрестных ссылок, обеспечивающую перекрестное индексирование с другими сходными случаями. В некоторых вариантах осуществления, "сходные случаи" могут ограничиваться сходными случаями отклонения, тогда как в других вариантах осуществления "сходные случаи" могут включать в себя другие случаи пациентов, для которых CDSS предоставила рекомендации, но которые не были квалифицированы как случаи отклонения. Секция 104 перекрестных ссылок может быть полезна при идентификации других случаев, которые могут соответствовать определению потенциальных изъянов в машине логического вывода.

Выше описаны предпочтительные варианты осуществления. На основе предыдущего подробного описания можно предложить модификации и изменения. Изобретение следует рассматривать как включающее в себя все подобные модификации и изменения при условии, что они подпадают под объем формулы изобретения или ее эквивалентов.

1. Электронная система (10, 12) поддержки принятия клинического решения (CDSS), содержащая:
машину (20, 22) логического вывода, содержащую компьютер и цифровой носитель данных, содержащий сохраненные на нем инструкции, выполняемые компьютером для генерирования рекомендаций клинического решения для пациента на основании информации, относящейся к пациенту, причем машина логического вывода содержит правила (16), разработанные рядом медицинских экспертов (14) и закодированные в программное обеспечение, сохраненное на цифровом носителе данных, причем машина логического вывода включает в себя программную ошибку, содержащую адекватное правило, неверно закодированное в программное обеспечение;
электронный детектор (52) отклонений, содержащий компьютер и цифровой носитель данных, содержащий сохраненные на нем инструкции, выполняемые компьютером для выявления случаев отклонения, которые свидетельствуют о потенциальном изъяне в машине логического вывода, причем электронный детектор отклонений выполнен с возможностью извлечения данных пациента из госпитальной базы данных через цифровую сеть и идентификации в качестве случая отклонения любого случая, удовлетворяющего, по меньшей мере, одному из следующих критериев: (i) рекомендация клинического решения была сгенерирована машиной логического вывода и не была применена; или (ii) рекомендация клинического решения была сгенерирована машиной логического вывода, и пациент имел неудовлетворительный результат;
и электронный детектор отклонений выполнен с возможностью сохранения информации, относящейся к случаям отклонения, выявленным электронным детектором отклонений, в базе (60) данных отклонений, и
генератор (62) отчетов об отклонениях, выполненный с возможностью генерирования отчета (64) о случаях отклонений, выявленных электронным детектором отклонений, причем сгенерированный отчет содержит, по меньшей мере, некоторую информацию, сохраненную в базе данных отклонений; и
выпуск (70) редакции, выполненный с возможностью обновления, по меньшей мере, машины логического вывода, причем выпуск редакции содержит программное обеспечение обновления, сгенерированное путем (i) идентификации программной ошибки на основании обзора отчета (64) о случаях отклонений, и (ii) конфигурирования программного обеспечения обновления для устранения программной ошибки из машины логического вывода.

2. Электронная CDSS (10, 12) по п.1, в которой электронный детектор (52) отклонений выполнен с возможностью извлечения совокупности результатов пациента, записанных в совокупности последовательных моментов времени, из госпитальной базы данных через цифровую сеть и идентификации любого случая, для которого записан, по меньшей мере, один неудовлетворительный результат пациента, в качестве случая отклонения.

3. Электронная CDSS (10, 12) по любому из пп.1 и 2, в которой электронный детектор отклонений выполнен с возможностью сохранения информации, относящейся к случаям отклонения, выявленным электронным детектором отклонений, в базе (60) данных отклонений, включая для каждого пациента:
рекомендации клинического решения, сгенерированные машиной (20, 22) логического вывода для пациента,
методов лечения пациента, предписанных для пациента, и
результата для пациента.

4. Способ эксплуатации электронной системы (10, 12) поддержки принятия клинического решения (CDSS), включающей в себя машину (20, 22) логического вывода, содержащую программное обеспечение, выполненное с возможностью генерирования рекомендаций клинического решения в соответствии с правилами (16) принятия клинического решения, при этом способ содержит этапы, на которых:
генерируют рекомендации клинического решения для случаев пациентов с использованием машины логического вывода,
выявляют случаи отклонения, содержащие подмножество случаев пациентов, для которых рекомендации клинического решения, сгенерированные машиной логического вывода, скорее всего, свидетельствуют об одном или нескольких потенциальных изъянах в машине логического вывода, причем случаи отклонения выявляют, когда история (26, 30) болезни пациента в госпитальной базе (24) данных удовлетворяет, по меньшей мере, одному следующих критериев:
(i) рекомендация клинического решения была сгенерирована машиной логического вывода и не была применена, или
(ii) рекомендация клинического решения была сгенерирована машиной логического вывода, и пациент имел неудовлетворительный результат;
собирают информацию, относящуюся к случаям отклонения; и
обновляют машину логического вывода для исправления, по меньшей мере, одного изъяна, выявленного на основании собранной информации, относящейся к случаям отклонения, причем обновление включает в себя этапы, на которых:
идентифицируют программную ошибку в машине (20, 22) логического вывода на основании информации, относящейся к случаям отклонения, причем программная ошибка приводит к тому, что машина логического вывода генерирует рекомендации клинического решения, которые не соответствуют одному или нескольким из правил (16) принятия клинического решения, и
удаляют идентифицированную программную ошибку из машины логического вывода.

5. Способ по п.4, дополнительно содержащий этап, на котором:
аттестуют обновленную машину логического вывода на основании собранной информации, относящейся к случаям отклонения.

6. Способ по п.4, в котором на этапе обновления
обновляют правило принятия клинического решения на основании информации, относящейся к случаям отклонения, и
перенастраивают машину (20, 22) логического вывода для генерирования рекомендаций клинического решения в соответствии с обновленным правилом принятия клинического решения.

7. Машиночитаемый носитель информации, содержащий машинный код, предназначенный для управления процессором для осуществления способа по любому из пп.4-6.