ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТОЯНИЯ ПАЦИЕНТА И СМЕРТНОСТЬ

1. Система (100), которая облегчает прогнозирование наступления медицинского состояния у пациента, включающая в себя:
множество баз (118, 122, 126, 130, 132) данных медицинской информации, и
процессор (102), который выполняет машиноисполняемые инструкции, которые хранятся в памяти (104), причем инструкции состоят в том, чтобы:
объединять медицинскую информацию, вводимую (112) из множества информационных баз данных,
вводить объединенную медицинскую информацию в каждый из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
выполнять каждый из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
объединять выходную информацию (116) из каждого из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
определять, имеет ли пациент медицинское состояние, по меньшей мере, частично, на основании объединенной выходной информации (116), и
управлять устройством отображения для отображения пользователю определения, имеет ли пациент медицинское состояние, на устройстве (110) отображения.
2. Система по п.1, дополнительно включающая в себя:
модуль (120) генерации правил, который генерирует правила на основании клинического знания в базе (118) данных клинических знаний для ввода в алгоритм (134) логического вывода,
модуль (124) генерации вероятностей, который генерирует вероятности на основании информации клинических исследований в базе (122) данных клинических исследований для ввода в байесову сеть (136), и
модуль (128) генерации последовательностей логических операций, который генерирует последовательности логических операций из клинических определений в базе (126) данных клинических определений для ввода в конечный автомат (138).
3. Система по п.1, в которой алгоритм логического вывода принимает в качестве ввода:
правила, основанные на клинических знаниях, из модуля (120) генерации правил,
информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ), и
данные ОИТ.
4. Система по п.1, в которой байесова сеть принимает в качестве ввода:
вероятностную информацию, основанную на клинических исследованиях, из модуля (124) генерации вероятностей,
информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ), и
данные ОИТ.
5. Система по п.1, в которой конечный автомат принимает в качестве ввода:
информацию последовательности логических операций, основанную на клинических определениях, из модуля (128) генерации последовательностей логических операций,
информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ), и
данные ОИТ.
6. Система по п.1, в которой данные до поступления в ОИТ включают в себя одну или более из демографической информации пациента, информации хронического состояния пациента и информации истории событий пациента, и данные ОИТ включают в себя одну или более из информации жизненных показателей пациента и информации истории приема лекарств пациента.
7. Система по п.1, в которой выходная информация (116) включает в себя одну или более из:
информации (140) наступления состояния, которая генерируется из выходной информации из каждого из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
информации (142) шоковой и иммунной реакции, которая генерируется из выхода конечного автомата (138),
графической информации (144) пациента, которая генерируется из данных (132) ОИТ.
8. Способ прогнозирования наступления медицинского состояния у пациента, включающий в себя этапы, на которых
объединяют медицинскую информацию, вводимую (112) из множества информационных баз (118, 122, 126, 130, 132) данных,
вводят объединенную медицинскую информацию в каждый из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
выполняют каждый из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
объединяют выходную информацию (116) из каждого из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
определяют, имеет ли пациент медицинское состояние, по меньшей мере, частично, на основании объединенной выходной информации (116), и
управляют устройством отображения для отображения пользователю определения, имеет ли пациент медицинское состояние, на устройстве (110) отображения.
9. Способ по п.8, дополнительно включающий в себя этапы, на которых
генерируют правила на основании клинического знания в базе (118) данных клинических знаний для ввода в алгоритм (134) логического вывода,
генерируют вероятности на основании информации клинических исследований в базе (122) данных клинических исследований для ввода в байесову сеть (136), и
генерируют последовательности логических операций из клинических определений в базе (126) данных клинических определений для ввода в конечный автомат (138).
10. Способ по п.8, дополнительно включающий в себя этапы, на которых
принимают в качестве ввода в алгоритм логического вывода:
правила, основанные на клинических знаниях, из модуля (120) генерации правил,
информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ), и
данные ОИТ,
принимают в качестве ввода в байесову сеть:
вероятностную информацию, основанную на клинических исследованиях, из модуля (124) генерации вероятностей,
информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ), и
данные ОИТ, и
принимают в качестве ввода в конечный автомат:
информацию последовательности логических операций, основанную на клинических определениях, из модуля (128) генерации последовательностей логических операций,
информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ), и
данные ОИТ.
11. Способ по п.10, в котором данные до поступления в ОИТ включают в себя одну или более из демографической информации пациента, информации хронического состояния пациента и информации истории событий пациента, и данные ОИТ включают в себя одну или более из информации жизненных показателей пациента и информации истории приема лекарств пациента.
12. Способ по п.8, в котором выходная информация (116) включает в себя одну или более из:
информации (140) наступления состояния, которая генерируется из выходной информации из каждого из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138),
информации (142) шоковой и иммунной реакции, которая генерируется из выхода конечного автомата (138),
графической информации (144) пациента, которая генерируется из данных (132) ОИТ.
13. Процессор (104) или машиночитаемый носитель (106), хранящий компьютерную программу, которая управляет одним или более процессорами для осуществления способа по любому из пп.8-12.
14. Способ прогнозирования, имеет ли пациент указанное медицинское состояние, включающий в себя этапы, на которых:
объединяют множество источников медицинских знаний,
вводят правила, основанные на клинических знаниях, информацию до поступления в отделение интенсивной терапии (ОИТ) и данные ОИТ в алгоритм (134) логического вывода,
вводят вероятностную информацию, основанную на клинических исследованиях, информацию до поступления в ОИТ и данные ОИТ в байесову сеть (136),
вводят последовательности логических операций, основанные на клинических определениях, информацию до поступления в ОИТ и данные ОИТ в конечный автомат (138),
объединяют выходную информацию из каждого из алгоритма (134) логического вывода, байесовой сети (136) и конечного автомата (138) для определения, имеет ли пациент указанное медицинское состояние, и
выводят пользователю определение, имеет ли пациент указанное состояние.
15. Способ по п.14, дополнительно содержащий этапы, на которых
генерируют популяцию виртуальных пациентов из правил, основанных на знаниях, вероятностной информации, основанной на исследованиях, и последовательностей логических операций, и определяют показатели смертности для виртуальной популяции как функцию одной или более переменных, связанных с указанным медицинским состоянием.