Компьютерно-реализованный способ и система оценки вероятности развития онкологических заболеваний

Группа изобретений относится к медицине и может быть использована для оценки вероятности развития онкологических заболеваний. Группа изобретений представлена способом и системой. Задают локализацию вероятного онкологического процесса. Получают данные из электронной медицинской карты пациента: перенесенные заболевания, возрастную группу, внешние факторы риска, жалобы общие и по органам и системам. Определяют онкологический риск для каждой локализации. Определяют наследственную отягощенность к развитию онкологических заболеваний пациента на основании количества кровных родственников пациента с перенесенными онкологическими заболеваниями. После чего для каждой локализации определяют повышенный риск развития онкологического заболевания для каждой локализации, учитывающий наследственную отягощенность пациента. Группа изобретений обеспечивает повышение точности и скорости определения вероятности развития онкологических заболеваний за счет оценки комплекса наиболее значимых показателей, а также учета наследственной отягощенности с онкологическим риском по заданным локализациям. 2 н. и 3 з.п. ф-лы, 4 ил., 1 пр.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[0001] Данное техническое решение относится к вычислительным системам и способам в медицине, а в частности к способам и системам для диагностики онкологических заболеваний.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0002] Несмотря на все достижения современной медицины, внедрение новых методов диагностики и лечения, заболеваемость и смертность от онкологических заболеваний во всем мире продолжает неуклонно расти. Хорошо известно, что онкологические заболевания являются ведущей причиной смерти после болезней сердечно-сосудистой системы. Многочисленными исследованиями доказано, что прогноз заболевания в значительной степени зависит от своевременности постановки диагноза, что придает огромное значение ранней диагностике злокачественных новообразований. При этом особую значимость имеет раннее выявление изменений в состоянии здоровья человека, которое может служить основанием для направления на специализированное медицинское обследование, что позволяет установить диагноз злокачественного новообразования на ранней стадии и тем самым назначить своевременное лечение, снизив инвалидизацию и смертность от онкологических заболеваний. Создание и внедрение в практику способов и систем донозологической диагностики злокачественных новообразований представляется перспективным и эффективным, однако в существующем уровне технических решений точность оценки достаточно низкая.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[0003] Данное техническое решение направлено на устранение недостатков, свойственных решениям, известным из уровня техники.

[0004] Технической задачей, решаемой в данном изобретении, является своевременное выявление развития онкологических заболеваний и оценка риска развития онкологических заболеваний.

[0005] Достигаемым техническим результатом является повышение точности и скорости определения вероятности развития онкологических заболеваний, за счет оригинального обсчета и учета наследственной отягощенности с онкологическим риском по заданным локализациям.

[0006] Также техническим результатом является повышение скорости оценки риска развития онкологических заболеваний за счет отсутствия необходимости проведения многочисленных клинических и лабораторных исследований.

[0007] Указанный технический результат достигается благодаря осуществлению компьютерно-реализованного способа оценки вероятности развития онкологических заболеваний, в котором задают локализации вероятного онкологического процесса для по меньшей мере одного пациента; из электронной медицинской карты от по меньшей мере одного пациента получают данные пациента по параметрам: соответствующие заданным локализациям перенесенные заболевания, возрастная группа, внешние факторы риска, жалобы общие и по органам и системам; на основании полученных данных определяют онкологический риск для каждой локализации; определяют наследственную отягощенность по онкологическим заболеваниям пациента на основании количества кровных родственников первой линии родства пациента с перенесенными онкологическими заболеваниями; на основании совокупности значений наследственной отягощенности и онкологического риска судят о повышенном риске развития онкологического заболевания для каждой локализации у пациента.

[0008] В некоторых вариантах осуществления технического решения данные получают из электронной медицинской карты по проводному или беспроводному каналу передачи данных.

[0009] В некоторых вариантах осуществления технического решения данные в электронную медицинскую карту поступают из опросников и/или персональных медицинских приборов, и/или результатов врачебного осмотра, и/или результатов лабораторных анализов, и/или заключений врачей-консультантов.

[00010] В некоторых вариантах осуществления технического решения каждый параметр данных пациента имеет вес, который определяет степень его влияния на риск развития онкологического заболевания

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[00011] Признаки и преимущества настоящего технического решения станут очевидными из приводимого ниже подробного описания и прилагаемых чертежей, на которых:

[00012] На Фиг. 1 показан пример осуществления способа оценки вероятности развития онкологических заболеваний.

[00013] На Фиг. 2 показан пример осуществления системы оценки вероятности развития онкологических заболеваний.

[00014] На Фиг. 3 показан пример отображения возникновения риска развития онкологического заболевания по локализациям в процентах.

[00015] На Фиг. 4 показан пример отображения возникновения риска развития онкологического заболевания.

ПОДРОБНОЕ РАСКРЫТИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

[00016] Ниже будут описаны понятия и определения, необходимые для подробного раскрытия осуществляемого технического решения.

[00017] Техническое решение может быть реализовано в виде распределенной компьютерной системы или автоматизированной системы.

[00018] В данном решении под системой подразумевается автоматизированная система (АС), ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ЧПУ (числовое программное управление), ПЛК (программируемый логический контроллер), компьютеризированные системы управления и любые другие устройства, способные выполнять заданную, четко определенную последовательность операций (действий, инструкций).

[00019] Под устройством обработки команд подразумевается электронный блок либо интегральная схема (микропроцессор), исполняющая машинные инструкции (программы).

[00020] Устройство обработки команд считывает и выполняет машинные инструкции (программы) с одного или более устройства хранения данных. В роли устройства хранения данных могут выступать, но, не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флеш-память, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), твердотельные накопители (SSD), оптические носители (CD, DVD и т.п.).

[00021] Программа - последовательность инструкций, предназначенных для исполнения устройством управления вычислительной машины или устройством обработки команд.

[00022] Электронная медицинская карта (ЭМК) - совокупность электронных персональных медицинских записей (ЭПМЗ), относящихся к одному человеку, собираемых, хранящихся и используемых в рамках одной медицинской организации. Правила сбора, хранения и использования ЭМК, а также права доступа к ней устанавливаются медицинской организацией на основе национального стандарта ГОСТ Р 52636-2006 "Электронная история болезни. Общие положения", а также в соответствии с требованиями законодательства и нормативными документами МЗСР РФ. Термин ЭМК является аналогом международного термина Electronic Medical Record (EMR).

[00023] Локализация - (лат. localis - местный, от locus - место), отнесение чего-либо к определенному месту, ограничение распространения какого-либо явления, процесса возможно более тесными границами, территориальными пределами (например, Л. пожара, Л. эпидемии, воспалительного процесса); связанность с определенным местом.

[00024] Онкология - медико-биологическая наука, изучающая причины возникновения, механизмы развития и проявления опухолей и разрабатывающая методы их диагностики, лечения и профилактики.

[00025] Наследственная предрасположенность - унаследованная готовность к развитию определенного свойства, качества, функции, структуры. Чаще всего термин обозначает в медицине предрасположенность к заболеванию, дисфункции, недостатку.

[00026] На Фиг. 1, согласно компьютеризированному способу оценки вероятности развития онкологических заболеваний, показан примерный вариант осуществления.

[00027] Шаг 101: задают локализации вероятного онкологического процесса для по меньшей мере одного пациента.

[00028] Локализациями могут быть, не ограничиваясь, кожа, полость рта, щитовидная железа, органы дыхания, пищевод и желудок, печень и поджелудочная железа, кишечник, мочевыделительная система, женская репродуктивная система, молочная железа, центральная нервная система, кости и мягкие ткани, гемобластозы и т.д. Таким образом, локализациями могут быть отдельные органы и/или их системы в зависимости варианта осуществления.

[00029] В некоторых вариантах реализации изобретения выставляют приоритет локализаций по тендерному признаку для более подробного анализа локализации и диагностирования риска развития онкологического заболевания. Например, у мужчин такими локализациями могут быть легкие, желудок, предстательная железа, толстая и прямая кишка, кожа. У женщин на первом месте - молочные железы, желудок, матка, легкие, прямая и толстая кишка, кожа.

[00030] Шаг 102: из электронной медицинской карты от по меньшей мере одного пациента получают данные пациента по параметрам: соответствующие заданным локализациям перенесенные заболевания, возрастная группа, внешние факторы риска, жалобы общие и по органам и системам.

[00031] Электронную медицинскую карту получают предварительно по каналу передачи данных, который может быть беспроводным или проводным, не ограничиваясь. Данные пациента могут содержать количество перенесенных онкологических заболеваний по локализациям, количество перенесенных неонкологических заболеваний, возрастную группу, внешние факторы риска, жалобы общие, жалобы по локализациям органов, количество кровных родственников с перенесенными онкологическими заболеваниями, данные лабораторных и инструментальных исследований и т.д., не ограничиваясь.

[00032] Внешние факторы риска зависят от внешней среды, природно-климатических условий. К ним могут относиться загрязнение воздуха и воды канцерогенами, другие загрязнения воздуха и воды, загрязнения почвы, резкие смены атмосферных явлений, повышенные гелиокосмические, магнитные и другие излучения.

[00033] Все данные из электронной медицинской карты могут поступать из различных источников информации: опросников (анкеты, дневники), персональных медицинских приборов, результатов врачебного осмотра, результатов лабораторных анализов, заключений врачей-консультантов.

[00034] Дополнительно электронная медицинская карта может хранить различные направления и сведения об оказанных услугах, справки, больничные листы, рецепты и т.д. Например, раздел «Заболевания и осложнения» может содержать такие поля, как «Тип диагноза», «Статус лечения», «Вид заболевания», «Характер заболевания» и т.п.

[00035] Данные пациента по параметрам имеют различные показатели, каждый из которых соответствует определенному дискретному значению. Все данные пациента представляют собой соответствующие численные значения, и характеризуют влияние на риск развития того или иного онкологического заболевания, причем и на отдельные локализации, и на общий риск развития онкологического заболевания. В некоторых вариантах осуществления изобретения диапазону численных значений параметра данных пациента соответствует соответствующее численное значение (например, возрасту пациента от 0 до 5 лет соответствует численное значение 0), определенное эмпирическим путем в рамках научных исследований. Необходимо учитывать, что в данном техническом решении предусмотрена модификация выше описываемых числовых значений и набора параметров на основании научно-обоснованной информации о степени влияния того или иного параметра данных пациента на риск развития того или иного онкологического заболевания.

[00036] Дискретное численное значение каждого параметра данных пациента может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от влияния на риск развития онкологического заболевания в локализации или на повышенный риск развития онкологического заболевания.

[00037] В некоторых вариантах реализации помимо численного значения, каждый параметр данных пациента имеет вес, который определяет степень влияния на риск развития онкологического заболевания.

[00038] Ниже приведены примерные варианты реализации дискретных значений по параметрам данных пациентов, определенные вследствие научных исследований.

[00039] Возрастные группы пациента, задаваемые количеством лет, могут делиться следующим образом и иметь соответствующие числовые значения:

[00040] Жалобы общие могут иметь следующие соответствующие числовые значения:

[00041] Жалобы по органам и системам (или локализациям) могут иметь следующие соответствующие числовые значения:

[00042] Числовые значения по перенесенным онкологическим заболеваниям могут иметь следующие значения.

[00043] Наличие того или иного перенесенного онкологического заболевания может соответствовать значению «3», не ограничиваясь, а отсутствие - значению «0». При этом при формировании данных пациента учитывается локализация ранее перенесенного онкологического заболевания.

[00044] Числовые значения по внешним факторам риска (экологические, профессиональные и т.д.), которые могут влиять на онкологический риск развития заболевания, могут иметь следующие значения.

[00045] Числовые значения по перенесенным и/или хроническим неонкологическим заболеваниям могут иметь следующие значения

[00046] В некоторых вариантах реализации числовые значения проставляют автоматически или врачом на основании данных из медицинской карты или из заполненного пациентом опросника состояния здоровья.

[00047] Все данные пациента из электронной медицинской карты связаны с заданными локализациями с учетом их влияния на возможный риск развития злокачественной опухоли в этой локализации.

[00048] Полученные значения параметров пациента из медицинской карты автоматически ставят в соответствие локализациям, т.е. они распределяются по локализациям, на которые они влияют по принципу принадлежности. Например, данные о наличии или отсутствии изжоги ставятся в соответствие к локализации пищеварительного тракта, данные о курении ставят к локализации легких, употребление жирной пищи к локализации толстой кишки, употребление в больших количествах алкоголя к локализации печени и т.д., не ограничиваясь, что очевидно для любого эксперта в данном уровне техники. В некоторых вариантах реализации один параметр данных пациента может относиться к нескольких локализациям.

[00049] Для определения риска развития онкологического заболевания для каждой локализации получают максимально возможные значения данных пациента из памяти системы 200, которое может считаться максимальным баллом по параметру данных пациента.

[00050] Для параметра «возраст пациента» максимально возможное значение определяется максимальным значением из матрицы значений этого параметра, в частности в выше представленном примере он будет равен «9». Для остальных параметров максимально возможное значение может определяться арифметическим сложением всех баллов внутри одного параметра за исключением параметров «жалобы по органам и системам (локализациям)» и «перенесенные и/или хронические неонкологические заболевания», где максимальный балл «не общий», а отдельный для каждой локализации. Аналогично, данная схема арифметического сложения не подходит для параметра «внешние факторы риска», где значения параметра данных пациента не складываются в случае возможности выбора только одного значения подпараметра, а определяются максимальным возможным значением для матрицы значений этого подпараметра. Например, пациент не может одновременно находиться в статусе «курит» и «бросил», физическая активность не может быть одновременно и «низкой», и «высокой», но при этом пациент может одновременно контактировать с «продуктами химической промышленности» и подвергаться воздействию «ионизирующего излучения».

[00051] Максимальные значения параметров данных пациентов могут принимать следующие значения, не ограничиваясь:

[00052] Максимально возможные значения данных пациента получают по каналу передачи данных, который может быть беспроводным или проводным, не ограничиваясь. Любому специалисту в уровне техники очевидно, что значения максимального значения каждого из параметров данных пациента может быть изменено после проведения дополнительных исследований и/или после добавления нового параметра данных пациента.

[00053] Шаг 103: на основании полученных данных определяют онкологический риск для каждой локализации.

[00054] На данном шаге определяется онкологический риск для каждой локализации по следующей формуле (на примере локализации «кожа») на основании полученных данных пациента из медицинской карты и ранее имеющихся максимальных значений каждого параметра, которые одинаковы для всех пациентов по следующей формуле.

[00055] RISKкожа=(PEOZкожа/PEOZкожа(max)+PENZкожа/PENZкожа(maz)+VOZG/VOZGmax+ЕСОР/ЕСОРmах+ZHOB/ZHOBmax+ZHLOкожа(max)/ZHLOкожа(max))*100%/6.

[00056] где,

[00057] В общем случае в медицине всегда риск - это вероятность появления определенного исхода, например, болезни или травмы. Риск может принимать значения от 0 (вероятность наступления исхода отсутствует) до 1 (во всех случаях ожидается неблагоприятный исход) и он называется абсолютным риском. В медицинской статистике, как правило, изучаются изменения риска наступления исхода в зависимости от какого-либо фактора, внутреннего или внешнего. Абсолютный риск отражает фактическую цифру и вероятность развития рака в течение определенного периода времени. В некоторых вариантах осуществления изобретения риск развития онкологического заболевания для каждой локации может быть выражен в процентах.

[00058] В некоторых вариантах осуществления в формуле могут дополнительно использовать коэффициент при каждом параметре, который устанавливается заранее на основании статистических данных корреляции определенных симптомов или данных медицинского обследования со случаями возникновения онкологического заболевания. Например, курение табака является системным канцерогеном, т.е. оказывает влияние на риск развития злокачественных опухолей всех локализаций, но влияние на дыхательную систему более выражено ввиду прямого контакта продуктов горения табака с тканями дыхательных путей, в результате чего в качестве примера данный коэффициент для курящего пациента для локализации «Органы дыхания» может быть удвоен, а для локализации «Мочевыделительная система» будет равен единице.

[00059] На Фиг. 3 показан примерный вариант отображения риска возникновения онкологического заболевания по локализациям в процентах.

[00060] Шаг 104: определяют наследственную отягощенность по онкологическим заболеваниям пациента на основании количества кровных родственников первой линии родства пациента с перенесенными онкологическими заболеваниями, для чего каждый случай наличия перенесенного онкологического заболевания у родственника умножают на коэффициент, причем указанный коэффициент определяется следующим образом: каждый случай наличия перенесенного онкологического заболевания у родственника соответствует дискретному значению, равному единице, при этом к дискретному значению прибавляется по единице за каждое совпадение в случае совпадения пола пациента с полом этого родственника с перенесенным онкологическим заболеванием и в случае совпадения линии родства по полу, к которой принадлежит этот родственник, с полом пациента.

[00061] Наследственная отягощенность определяется следующим образом: каждый случай наличия перенесенного онкологического заболевания соответствует дискретному значению равному единице, при совпадении пола пациента с полом кровного родственника с перенесенным онкологическим заболеванием и при совпадении линии родства по полу, к которой принадлежит этот родственник, с полом пациента, к дискретному значению прибавляется по единице за каждое совпадение.

[00062] Например, если у женщины пациента мать страдала раком молочной железы и дедушка по отцовской линии страдал раком прямой кишки, наследственную отягощенность определяют следующим образом. Для данного пациента наследственную отягощенность по раку молочной железы определяют следующим образом: к значению 1 (кровный родственник) прибавляют значение 1 (совпадение по полу) и значение 1 (совпадение по полу по линии родства). Для данного пациента наследственная отягощенность риска по раку кишечника будет определяться следующим образом: 1 (кровный родственник) + 0 (нет совпадения по полу) + 0 (нет совпадения по полу по линии родства). Таким образом, наследственная отягощенность по характеристике наследственного риска для данного примера равна: для рака молочной железы - значению 3, для рака кишечника - значению 1.

[00063] В некоторых вариантах реализации на основании генетических данных пациента выделяют набор генетических маркеров, которые указывают на предрасположенность данного пациента к тому или иному онкологическому заболеванию.

[00064] Наследственная отягощенность может явиться сильным фактором риска развития рака молочной железы, простаты, кожи, толстой кишки. Из уровня техники известно, что наследственная отягощенность также связана с возрастом: если у мужчины диагностирован рак простаты в возрасте 70 лет, то риск развития рака у его родственников возрастает в 4 раза, если в 60 лет - то в 5 раз, а если в 50 лет - то в 7.

[00065] Специалисту в уровне техники очевидно, что представленный в данном техническом решении подход суммирования критериев для определения наследственной отягощенности не является ограничивающим и может быть заменен другими арифметическими операциями и подходами определения.

[00066] Шаг 105: на основании совокупности значений наследственной отягощенности и онкологического риска судят о повышенном риске развития онкологического заболевания для каждой локализации у пациента.

[00067] В случае локализации кожи, учитываются перенесенные онкологические заболевания кожи, перенесенные неонкологические заболевания кожи, жалобы по локализации «кожа», заболевания, отягощенная наследственность по раку кожи и так далее.

[00068] Повышенный риск развития онкологического заболевания (POVB) определяют для каждой локализации следующим образом (на примере локализации «сu» - «Кожа»).

[00069] Предварительно определяют количество совпадений ненулевых значений (параметр SOVP здесь и ниже) по всем параметрам данных пациента внутри одной локализации. Предварительно перед определением данного параметра присваивают ему нулевое значение.

[00070] Для определения количества ненулевых совпадений значений по всем параметрам используют следующий принцип:

[00071] «Если» NASLcu>0 «и» PEOZcu>0, «то» увеличивают значение SOVP на единицу;

[00072] «Если» NASLcu>0 «и» PENZcu>0, «то» увеличивают значение SOVP на единицу;

[00073] «Если» NASLcu>0 «и» ZHLOcu>0, «то» увеличивают значение SOVP на единицу;

[00074] «Если» PEOZcu>0 «и» PENZcu>0, «то» увеличивают значение SOVP на единицу;

[00075] «Если» PEOZcu>0 «и» ZHLOcu>0, «то» увеличивают значение SOVP на единицу;

[00076] «Если» PENZcu>0 «и» ZHLOcu>0, «то» увеличивают значение SOVP на единицу.

[00077] Специалисту в данном уровне техники очевидно, что подходы по определению количества ненулевых совпадений значений по всем параметрам данных пациента могут быть различны, не ограничиваясь.

[00078] В итоге повышенный риск развития онкологического заболевания по локализации определяют по следующей формуле для каждой локализации:

РОVBcu=NASLcu+SOVP

[00079] Вышеуказанный повышенный риск развития онкологического заболевания акцентирует локализацию с повышенным риском развития онкологического заболевания для пользователя, который осуществляют интерпретацию полученных значений. В качестве данного пользователя может выступать высококвалифицированный врач или например пациент.

[00080] Осуществление вышеуказанного акцентирования может быть выполнено в виде выделения ярким или принципиально другим цветом выявленной ненулевой локализации в графическом интерфейсе квалифицированного врача или направления определенного тревожного звукового/графического сигнала.

[00081] Затем выводят на устройство ввода/вывода данных значения онкологического риска для каждой локализации, наследственную отягощенность и повышенный риск развития онкологического заболевания.

[00082] Устройство ввода/вывода данных, описанное выше в способе, может быть компонентом мультимедиа, сенсорным компонентом, аудио компонентом в зависимости от шага способа и его реализации, что очевидно для специалиста в уровне техники.

[00083] Вышеописанный способ может быть реализован на системе 200, показанной на Фиг. 2.

[00084] Система 200 может быть реализована с помощью мобильного телефона, персонального или портативного компьютера, или с помощью иного вычислительного средства, пригодного для выполнения необходимых программно-логических функций.

[00085] Система 200 может включать один или более следующих компонент: процессор 218, управляемую видеокамеру 203, память 204, компонент 206 питания, компонент 208 мультимедиа, интерфейс 212 ввода/вывода (I/О), сенсорный компонент 214, аудио компонент 210, компонент 216 передачи данных.

[00086] В некоторых вариантах, компонент обработки, который содержит процессор 218, в основном управляет всеми операциями системы 200, например, дисплеем, передачей данных, работой видеокамеры и операцией записи. Компонент обработки может включать в себя один или более процессоров, реализующих инструкции для завершения всех или части шагов из указанных выше способов. Кроме того, компонент обработки может включать в себя один или более модулей для удобного процесса взаимодействия между компонентом обработки и другими компонентами. Например, компонент обработки может включать в себя мультимедийный модуль для удобного облегченного взаимодействия между компонентом 208 мультимедиа и компонентом обработки. В указанной системе 200 посредством процессора 218 формируют набор локализаций вероятного онкологического процесса для по меньшей мере одного пациента. Затем определяют онкологический риск для каждой локализации из сформированного набора посредством суммирования отношений полученных на предыдущем шаге значений данных пациента и их максимальных значений, полученных из памяти 204, после чего определяют характеристику наследственной предрасположенности к развитию онкологических заболеваний на основании количества кровных родственников пациента с перенесенными онкологическими заболеваниями.

[00087] Память 204 выполнена с возможностью хранения различных типов данных для поддержки работы системы 200. Примеры таких данных включают в себя инструкции из любого приложения или способа, изображения, видео, и т.д. В системе 200 память хранит электронную медицинскую карту с данными пациента, а также сформированные в дальнейшем локализации. Память 204 может быть реализована в виде любого типа энергозависимого запоминающего устройства, энергонезависимого запоминающего устройства или их комбинации, например, Статического Оперативного Запоминающего Устройства (СОЗУ), Электрически Стираемого Программируемого Постоянного Запоминающего Устройства (ЭСППЗУ), Стираемого Программируемого Постоянного Запоминающего Устройства (СНИЗУ), Программируемого Постоянного Запоминающего Устройства (ППЗУ), Постоянного Запоминающего Устройства (ПЗУ), магнитной памяти, флэш-памяти, магнитного или оптического диска.

[00088] В некоторых вариантах, компонент 206 питания обеспечивает электричеством различные компоненты системы 200. Компонент 206 питания может включать систему управления электропитанием, один или более источник питания, и другие узлы для генерации, управления и распределения электроэнергии к системе 200.

[00089] В некоторых вариантах, компонент 208 мультимедиа включает в себя экран, обеспечивающий выходной интерфейс между системой и пользователем. В некоторых вариантах осуществления, экран может быть жидкокристаллическим дисплеем (ЖКД) или сенсорной панелью (СП). Если экран включает в себя сенсорную панель, экран может быть реализован в виде сенсорного экрана для приема входного сигнала от пользователя. Сенсорная панель включает один или более сенсорных датчиков в смысле жестов, прикосновения и скольжения сенсорной панели. Сенсорный датчик может не только чувствовать прикосновение или жест перелистывания, но и определять длительность времени и давления, связанных с режимом работы прикосновения и скольжения. После определения риска развития онкологического заболевания на основании значений онкологического риска для каждой локализации на компонент 208 мультимедиа отображают риск развития онкологического заболевания, онкологический риск для каждой локализации, дополнительный параметр, характеризующий повышенный риск развития онкологического заболевания для каждой локализации, характеристику наследственной предрасположенности к развитию онкологических заболеваний для каждой локализации на устройстве ввода/вывода данных.

[00090] Интерфейс 212 ввода/вывода обеспечивает интерфейс между компонентом обработки и периферийным интерфейсным модулем.

[00091] Сенсорный компонент 214 содержит один или более сенсоров и выполнен с возможностью обеспечения различных аспектов оценки состояния системы 200. Например, сенсорный компонент 214 может обнаружить состояния вкл/выкл системы 200, относительное расположение компонентов, например, дисплея и кнопочной панели системы, изменение положения системы или одного компонента системы, наличие или отсутствие контакта между пользователем и системой, а также ориентацию или ускорение/замедление системы. Сенсорный компонент 214 содержит бесконтактный датчик, выполненный с возможностью обнаружения присутствия объекта, находящегося поблизости, когда нет физического контакта. Сенсорный компонент 214 содержит оптический датчик (например, КМОП или ПЗС-датчик изображения) выполненный с возможностью использования в визуализации приложения. В некоторых вариантах осуществления сенсорный компонент содержит датчик ускорения, гироскоп, магнитный датчик, датчик давления или датчик температуры.

[00092] Коммуникационный компонент 216 (компонент передачи данных) выполнен с возможностью облегчения проводной или беспроводной связи между системой и другими устройствами. Система может получить доступ к беспроводной сети на основе стандартов связи, но не ограничиваясь, таких как WiFi, 2G или 3G, или их комбинации. В одном примерном варианте осуществления компонент 216 передачи данных получает широковещательный сигнал или трансляцию, связанную с ними информацию из внешней широковещательной системы управления через широковещательный канал. В одном варианте осуществления компонент 216 передачи данных содержит модуль коммуникации ближнего поля (NFC), чтобы облегчить ближнюю связь, или модуль для радиочастотной идентификации (RFID), модуль передачи данных в инфракрасном диапазоне (IrDA), или сверхширокополосной (UWB) технологии, либо модуль Bluetooth (ВТ) или иное средство, пригодное для беспроводной передачи данных.

[00093] В примерном варианте осуществления, память 204 включает инструкции, которые выполняются процессором 218 системы 200 для реализации описанных выше способов повышения надежности обнаружения целевого объекта наблюдения. Например, энергонезависимым компьютерно-читаемым носителем может быть ПЗУ, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), компакт-диск, магнитная лента, дискеты, оптические устройства хранения данных и тому подобное.

ПРИМЕР ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

[00094] На первом шаге получают от пациента М., 32 лет, электронную медицинскую карту, включающую информацию о его состоянии здоровья (данные опроса о перенесенных ранее заболеваниях; жалобах на настоящее состояние здоровья; кровных родственниках, перенесших онкологические заболевания; внешние факторы риска; данные имеющихся у пациента заключениях по результатам лабораторных и инструментальных обследованиях), в которой он отразил, что страдает хроническим бронхитом, периодически бывает одышка, и его дед со стороны отца умер от рака легких. По данным инструментальных и лабораторных исследований имеются результаты фиброгастродуоденоскопии, отражающие наличие признаков хронического атрофического гастрита, по остальным данным все соответствует норме, либо референсным значениям. Также пациент не отмечает пристрастия к жирной, сильно прожаренной, острой пище, алкоголь не употребляет, потребляет в основном натуральную пищу. Вся информация о данных пациента отражена в электронной медицинской карте.

[00095] Таким образом, получаем входные качественные данные, которые соответствуют следующим дискретным значениям:

[00096] Возрастная группа находится в диапазоне «31-35 лет», что соответствует 1 баллу риска по возрасту. При этом максимальное значение возрастного риска - 9 баллов. С увеличением возрастной группы повышается риск по возрасту, который определяется посредством проведения эмпирических исследований по возрастным пикам заболеваемости в том или ином возрасте. Риск развития рака повышается согласно эмпирическим данным, что объясняется накапливаемым дисбалансом биологической системы (накопление хронических заболеваний, спонтанных мутаций, истощением иммунитета).

[0001] Перенесенное заболевание «Хронический бронхит» соответствует 1 баллу риска по перенесенным заболеваниям в локализации «Органы дыхания». При этом максимальный балл по перенесенным заболеваниям в локализации «Органы дыхания» - 15 баллов.

[0002] Перенесенное заболевание «Хронический атрофический гастрит» соответствует 2 баллам риска по перенесенным заболеваниям в локализации «Пищевод и желудок». При этом максимальный балл по перенесенным заболеваниям в локализации «Пищевод и желудок» - 17 баллов.

[0003] Наследственная отягощенность в данном случае в локализации «Органы дыхания» будет равна 3 и вычисляется следующим образом: 1×3 (где значение 3 - коэффициент умножения, полученный сложением 1 (наличие у кровного родственника онкологического заболевания) + 1 (совпадение по полу у пациента и родственника) + 1 (совпадение по полу по линии родства, кровный родственник с онкологическим заболеванием со стороны отца)). При этом максимальный балл для наследственной отягощенности не предусмотрен. Это обусловлено тем, что максимальное количество родственников с онкологическими заболеваниями не может быть задано как фиксированная величина.

[0004] По общим жалобам имеется периодическая одышка, что соответствует 1 баллу риска по общим жалобам. При этом максимальный балл по общим жалобам - 18 баллов.

[0005] Таблица входных данных со значениями параметров пациента может быть представлена в следующем виде:

[0006] Далее определяется риск по локализациям для каждой локализации по следующей формуле (на примере локализации «сu» - «Кожа»), приведенной в общем виде выше:

[0007] RISKcu=(PEOZcu/PEOZcu(max)+PENZcu/PENZcu(max)+VOZG/VOZGmax+ЕСОР/ECOPmax+ZHOB/ZHOBmax+ZHLOcu(max)/ZHLOcu(max))*100%/6.

[0008] Таким образом, на основании вышеприведенных входных данных онкологический риск для локализации кожа будет равен

RISKcu=(0/3+0/14+1/9+0/63+1/18+0/13)*100%/6=2,78%

[0009] В итоге получаются следующие значения онкологического риска по формуле для каждой локализации:

[00010] Таким образом, в примерном варианте осуществления получают на выходе 14 значений риска развития онкологического заболевания по локализациям (по количеству локализаций) в процентах.

[00011] В некоторых вариантах осуществления полученные значения иска развития онкологического заболевания по локализациям могут быть сравнены с эталонными значениями (референсные интервалы риска), в результате чего принимается решение о дальнейших шагах по диагностике и наблюдению за пациентом.

[00012] Далее определяют количество совпадений ненулевых значений (SOVP) по всем параметрам данных для каждой локализации по следующему принципу (на примере локализации «ds» - «Органы дыхания»):

[00013] Предварительно значению SOVP присваивают ноль.

[00014] POVBds=NASLds+SOVP, где для определения SOVP применяется следующий принцип:

[00015] «Если» NASLds>0 «и» PEOZds>0, «то» SOVP присвоить значение «SOVP+1»

[00016] «Если» NASLds>0 «и» PENZds>0, «то» SOVP присвоить значение «SOVP+1»

[00017] «Если» NASLds>0 «и» ZHLOds>0, «то» SOVP присвоить значение «SOVP+1»

[00018] «Если» PEOZds>0 «и» PENZds>0, «то» SOVP присвоить значение «SOVP+1»

[00019] «Если» PEOZds>0 «и» ZHLOds>0, «то» SOVP присвоить значение «SOVP+1»

[00020] «Если» PENZds>0 «и» ZHLOds>0, «то» SOVP присвоить значение «SOVP+1»

[00021] Получается, что в данном примере осуществления у пациента имеется наследственная отягощенность, которая равна значению NASLds=1, однако значение SOVP=0, так как не выполняется ни одно из вышеуказанных условий для повышения SOVP.

[00022] Таким образом, повышенный риск развития онкологического заболевания по локализации «Органы дыхания» POVBds=1+0=1

[00023] Таким образом, в примерном варианте осуществления на выходе помимо 14 значений риска развития онкологического заболевания (по количеству локализаций) в процентах получают 14 значений повышенных рисков POVB (по количеству локализаций) в дискретных величинах, которые выводят на устройство ввода/вывода данных.

[00024] Для специалиста в уровне техники очевидно, что количество заданных локализации может быть увеличено или уменьшено, не ограничиваясь.

[00025] Данное дискретное значение повышенного риска развития онкологического заболевания может указывать в зависимости от своего значения на приоритет в диагностике, который необходим пациенту. На основании этого получается чем большее значение повышенного риска, тем оперативнее нужна диагностика, а также интерпретация других полученных результатов.

[00026] Некоторые части описания предпочтительных вариантов реализации представлены в виде алгоритмов и символического представления операций с фрагментами данных в памяти компьютера. Такие описания и представления алгоритмов представляют собой средства, используемые специалистами в области обработки данных, чтобы наиболее эффективно передавать сущность своей работы другим специалистам в данной области. В настоящем документе и в целом алгоритмом называется последовательность вычислительных операций, приводящих к требуемому результату. Данные операции требуют физических манипуляций с физическими величинами. Обычно, хотя и не обязательно, эти величины принимают форму электрических или магнитных сигналов, которые можно хранить, передавать, комбинировать, сравнивать и подвергать другим манипуляциям. Оказалось, что прежде всего для обычного использования удобно описывать эти сигналы в виде битов, значений, элементов, символов, членов, цифр и т.д.

[00027] Однако следует иметь в виду, что все эти и подобные термины должны быть связаны с соответствующими физическими величинами, и что они представляют собой просто удобные метки, применяемые к этим величинам. Если иное специально и недвусмысленно не указано в нижеследующем обсуждении, следует принимать, что везде по тексту такие термины как "определение", "вычисление", "расчет", "получение", "установление", "изменение" и т.п., относятся к действиям и процессам вычислительного устройства или аналогичного электронного вычислительного устройства, которое работает с данными и преобразует данные, представленные в виде физических (например, электронных) величин в регистрах и памяти вычислительного устройства, в другие данные, аналогичным образом представленные в виде физических величин в памяти или регистрах вычислительного устройства, либо других подобных устройствах хранения, передачи или отображения информации.

[00028] Данное изобретение может быть осуществлено в других конкретных формах в рамках конструкций, способов или других существенных характеристик изобретения в соответствии с приведенным в данном документе подробным описанием и нижеследующей формулой изобретения. Описанные варианты осуществления изобретения должны рассматриваться во всех отношениях только как иллюстративные и не ограничительные. Таким образом, объем правовой охраны изобретения определен в независимых пунктах прилагаемой формулы изобретения, а не предыдущим описанием. Все изменения в рамках значений и диапазона эквивалентности пунктов формулы изобретения подпадают под объем правовой охраны, определяемый данными пунктами.

1. Компьютерно-реализованный способ оценки вероятности развития онкологических заболеваний, включающий следующие шаги:

задают локализации вероятного онкологического процесса для по меньшей мере одного пациента;

из электронной медицинской карты от по меньшей мере одного пациента получают данные пациента по параметрам: соответствующие заданным локализациям перенесенные заболевания, возрастная группа, внешние факторы риска, жалобы общие и по органам и системам;

на основании полученных данных определяют онкологический риск для каждой локализации;

определяют наследственную отягощенность по онкологическим заболеваниям пациента на основании количества кровных родственников первой линии родства пациента с перенесенными онкологическими заболеваниями,

для чего каждый случай наличия перенесенного онкологического заболевания у родственника умножают на коэффициент, причем указанный коэффициент определяется следующим образом: каждый случай наличия перенесенного онкологического заболевания у родственника соответствует дискретному значению, равному единице, при этом к дискретному значению прибавляется по единице за каждое совпадение в случае совпадения пола пациента с полом этого родственника с перенесенным онкологическим заболеванием, и в случае совпадения линии родства по полу, к которой принадлежит этот родственник, с полом пациента;

на основании совокупности значений наследственной отягощенности и онкологического риска судят о повышенном риске развития онкологического заболевания для каждой локализации у пациента.

2. Компьютерно-реализованный способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные получают из электронной медицинской карты по проводному или беспроводному каналу передачи данных.

3. Компьютерно-реализованный способ по п. 1, характеризующийся тем, что данные в электронную медицинскую карту поступают из опросников, и/или персональных медицинских приборов, и/или результатов врачебного осмотра, и/или результатов лабораторных анализов, и/или заключений врачей-консультантов.

4. Компьютерно-реализованный способ по п. 1, характеризующийся тем, что каждый параметр данных пациента имеет вес, который определяет степень его влияния на риск развития онкологического заболевания.

5. Система оценки вероятности развития онкологических заболеваний, содержащая:

по меньшей мере одну память;

по меньшей мере одно устройство отображения данных;

по меньшей мере одно устройство обработки, выполняющее шаги, описанные в п. 1.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области добычи природного газа, а именно к способу контроля за разработкой многопластовых месторождений газа, при расчете пластового давления, как по отдельным пластам, так и по месторождению в целом.

Изобретение относится к области геолого-гидродинамического моделирования и может быть использовано при решении задач поиска, разведки и проектирования разработки нефтяных месторождений в условиях сложного строения коллекторов.

Данное изобретение относится к биоинформатике. Предложены устройство и способ имитационного моделирования для прогнозирования поведения многоатомной системы, включающей биологическую макромолекулу, а также компьютерно-считываемый носитель.

Группа изобретений относится к медицине. Способ отображения рабочего состояния дефибриллятора осуществляют с помощью дефибриллятора, содержащего визуальный индикатор готовности для медицинского устройства.

Устройство аэродинамическое крыло с адаптивно изменяющейся поверхностью для компенсации турбулентности содержит подвижные пластины, которые имеют две оси вращения, опирающиеся на элементы каркаса крыла.

Изобретение относится к области медицины, в частности к онкологии, и предназначено для прогнозирования пятилетней безметастатической выживаемости у больных раком молочной железы.

Изобретение относится к области автоматизации информационно-управляющих систем управления и контроля за состоянием удаленных объектов, функционирующих в реальном масштабе времени.

Изобретение относится к способу определения оптимальной периодичности контроля состояния технических средств и систем при минимальном времени получения результата.

Предложенная группа изобретений относится к области медицины. Предложены способ определения, с какой вероятностью пациент с раком реагирует на лечение антагонистом VEGF, и способ выбора терапии для конкретного пациента с раком в популяции пациентов с раком, для которых предполагают проведение терапии.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования информации. Технический результат - повышение эффективности помехоустойчивого кодирования/декодирования информации за счет увеличения объема передачи/приема информации при уменьшении количества используемых элементов.
Изобретение относится к области медицины и представляет собой способ прогнозирования делирия после проведения обширных абдоминальных операций, включающий определение уровня постоянного потенциала (ПП), отличающийся тем, что уровень ПП определяют в послеоперационном периоде непосредственно после окончания центрального действия анестетиков, восстановления сознания и нейромышечной проводимости, и при его значении от -15,0 мВ до -29,9 мВ определяют низкий риск частоты возникновения послеоперационного гипо- или гиперактивного делирия; при уровне ПП -30 мВ и ниже прогнозируют средний риск гиперактивного делирия; а при значениях ПП от -14,9 мВ и выше – высокий риск возникновения гипоактивного делирия.

Изобретение относится к обнаружению аналитов в биологических жидкостях. Способ определения концентрации глюкозы в крови с помощью системы измерения глюкозы включает вставку тест-полоски в разъем порта полоски измерительного прибора; инициирование последовательности измерения после нанесения образца, при этом инициирование содержит: приложение первого напряжения, близкого к потенциалу земли, к измерительной камере в течение первого промежутка времени; приложение второго напряжения к измерительной камере в течение второго промежутка времени; изменение второго напряжения на третье напряжение, отличное от второго напряжения, на третий промежуток времени; переключение третьего напряжения на четвертое напряжение, отличное от третьего напряжения, на четвертый промежуток времени; смену четвертого напряжения на пятое напряжение, отличное от четвертого напряжения, на пятый промежуток времени; модифицирование пятого напряжения на шестое напряжение, отличное от пятого напряжения, на шестой промежуток времени; изменение шестого напряжения на седьмое напряжение, отличное от шестого напряжения, на седьмой промежуток времени, причем второе напряжение представляет собой напряжение, противоположное по полярности третьему, пятому и седьмому напряжениям и одинаковое по полярности с четвертым и шестым напряжениями, измерение по меньшей мере одного из: первого выходного переходного сигнала тока от измерительной камеры во время первого интервала, проксимального второму и третьему промежуткам времени; второго выходного переходного сигнала тока во время второго интервала, проксимального четвертому и пятому промежуткам времени; третьего выходного переходного сигнала тока во время третьего интервала, проксимального пятому и шестому промежуткам времени; четвертого выходного переходного сигнала тока во время четвертого интервала, проксимального шестому и седьмому промежуткам времени; и пятого выходного переходного сигнала тока во время пятого интервала, близкого к концу седьмого промежутка времени; вычисление концентрации глюкозы в образце исходя из по меньшей мере одного из первого, второго, третьего, четвертого или пятого выходных сигналов тока.

Изобретение относится к беспроводной связи. Технический результат – обеспечение работы сетей MBAN (62) с высокой скоростью передачи данных в пределах предельного значения для рабочего цикла.

Изобретение относится к области медицины, а именно к диагностике. Для установления европеоидно-монголоидной принадлежности индивида по внешне-опознавательным признакам головы проводят фиксацию значений внешне-опознавательных признаков головы в установленном порядке: эпикантус, цвет глаз, горизонтальная профилировка лица, цвет волос, складка верхнего века, высота переносья, толщина верхней губы, рост бороды, поперечный профиль спинки носа, толщина нижней губы, выступание скул, положение основания носа, профиль верхней губы, положение кончика носа, высота верхней губы, профиль спинки носа, высота крыльев носа, выраженность крыльевых борозд, с последовательным пошаговым вычислением вероятности (Р) принадлежности индивида к конкретной расе по формулам Байеса до исчерпания всех признаков или до достижения значения вероятности, равной 1,0.

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для прогнозирования артериального тромбоза у пациента с неспецифическим аортоартериитом. Выявляют у пациента предикторы: курение, возраст старше 44 лет, артериальную гипертензию, поражение более 3 артерий, подтвержденных инструментально.

Изобретение относится к психофизиологии, в частности к тестированию профессиональной пригодности человека. Для выявления склонностей человека к основным типам профессий определяют порог тепловой чувствительности, количественно характеризующий уровень общей неспецифической реактивности организма: высокий, средний, низкий.

Изобретение относится к медицине, а именно к ревматологии, и может быть использовано для прогнозирования эффективности лечения ревматоидного артрита. Определяют оптическую плотность тканей коленного сустава в сумке латерального заворота коленного сустава.

Группа изобретений относится к области медицины и медицинской техники. Офтальмологическое устройство содержит: источник энергии; источник света; биомаркерный датчик, выполненный с возможностью обнаруживать изменения в биомолекулах слезной жидкости и генерировать сигналы; а также процессор, находящийся в логической связи с биомаркерным датчиком, выполненный с возможностью получения и обработки данных сигналов и преобразования их в выходные данные.

Изобретение касается способа контроля концентраций нескольких аналитов в пробе жидкости с использованием тест-элемента, выполненного для анализа пробы в отношении первого и второго аналитов, и портативного измерительного прибора, содержащего дисплей, процессор и запоминающее устройство и взаимодействующего с одним или несколькими тест-элементами для определения концентрации по меньшей мере первого и второго аналитов в пробе жидкости, нанесенной на указанный один или несколько тест-элементов, где первый аналит представляет собой гидроксибутират, а второй аналит представляет собой глюкозу.
Изобретение относится к медицине, в частности к кардиологии, терапии, общей практике, неврологии, и может быть использовано для выявления скрытой неэффективности лечения артериальной гипертонии (АГ).

Изобретение относится к области медицины, в частности к медицинским приборам для лечения сахарного диабета с помощью внешней подкожной инъекции инсулина в организм больного, и может быть использовано для автоматической идентификации и коррекции состояния больных сахарным диабетом. Устройство содержит модуль приема сообщений сенсоров глюкозы, модуль селекции опорных адресов сенсоров глюкозы в сервере базы данных и опорных адресов вызова серверных процедур обработки сообщений сенсоров глюкозы, модуль памяти, первый, второй и третий модули адресации сообщений сенсоров глюкозы в сервере базы данных и адресации вызова серверных процедур обработки сообщений сенсоров глюкозы, модуль установки общего числа сообщений сенсоров глюкозы и общего числа вызовов серверных процедур обработки сообщений сенсоров глюкозы, модуль контроля числа принятых сообщений сенсоров глюкозы и числа вызовов серверных процедур обработки сообщений сенсоров глюкозы и модуль интеграции адресных сигналов. Изобретение позволяет осуществить существенное повышение точности устройства. 5 ил.
Наверх