Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов

1. Способ поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов, выполняемый на сервере, включает следующие шаги:
- формируют обучающую выборку, содержащую электронную историю болезни пациентов, сгруппированных по пациенту;
- производят предварительную обработку данных, содержащихся в истории болезней пациентов, выбранных из обучающей выборки;
- преобразовывают обработанные данные в последовательность медицинских фактов по каждому пациенту с использованием медицинских онтологий;
- производят автоматическую разметку полученной последовательности медицинских фактов по каждому пациенту, используя извлеченные из истории болезни пациента диагнозы или другие интересующие факты;
- производят обучение первичных репрезентаций независимо для каждой из модальностей;
- осуществляют обучение совместных репрезентаций;
- производят обучение финальных моделей и параметров агрегации;
- получают историю болезни пациента, не входящую в обучающую выборку;
- производят предварительную обработку данных полученной истории болезни пациента;
- преобразовывают предварительно обработанные данные в последовательность медицинских фактов с использованием медицинских онтологий;
- полученный набор фактов отправляют на вход сформированным моделям;
- определяют диагноз, а также проводят анализ и прогноз развития заболеваний пациента с наибольшей вероятностью, соответствующей предъявленному набору фактов.
2. Способ по п. 1, в котором электронная история болезни пациента включает, по крайней мере, следующие данные: состояние пациента, способы лечения пациента, средства, используемыми при лечении пациента, результаты анализов.
3. Система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов включает, по крайней мере, один процессор, оперативную память, запоминающее устройство, содержащее инструкции, загружаемые в оперативную память и выполняемые, по крайней мере, одним процессором, инструкции содержат следующие шаги:
- формирование обучающей выборки, содержащую электронную историю болезни пациентов, сгруппированных по пациенту;
- предварительную обработку данных, содержащихся в истории болезней пациентов, выбранных из обучающей выборки;
- преобразование обработанных данные в последовательность медицинских фактов по каждому пациенту с использованием медицинских онтологий;
- автоматическую разметку полученной последовательности медицинских фактов по каждому пациенту, используя извлеченные из истории болезни пациента диагнозы или другие интересующие факты;
- обучение первичных репрезентаций независимо для каждой из модальностей;
- обучение совместных репрезентаций;
- обучение финальных моделей и параметров агрегации;
- получение истории болезни пациента, не входящей в обучающую выборку;
- предварительную обработку данных полученной истории болезни пациента;
- преобразование предварительно обработанных данных в последовательность медицинских фактов с использованием медицинских онтологий;
- отправку полученного набора фактов на вход сформированным моделям;
- определение диагноза, а также анализа и прогноза развития заболеваний пациента с наибольшей вероятностью, соответствующей предъявленному набору фактов.