СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ КРИТИЧНЫХ ТРЕНДОВ ПРИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОМ КОНТРОЛЕ ЗА ПАЦИЕНТОМ И КЛИНИЧЕСКИХ ДАННЫХ, ИСПОЛЬЗУЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЮ

1. Устройство (10) анализа физиологических данных для определения состояния отдельного пациента, содержащее:
блок (12) ввода, обеспечивающий прием множества различных физиологических параметров отдельного пациента;
блок (20) классификации для сопоставления множества физиологических параметров с многомерным пространством, имеющим множество областей, соответствующих двум или более состояниям, и определяющим состояние отдельного пациента в области физиологических параметров, сопоставленных в ней; и
блок (24) вывода, обеспечивающий передачу состояния пользователю устройства (10).
2. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что блок (20) классификации выполнен с возможностью сопоставления двух или более наборов из физиологических параметров, получаемых в разные временные интервалы, и прогнозирования будущего состояния отдельного пациента на основе тренда (тенденции), извлекаемого из сопоставлений.
3. Устройство (10) анализа по п.2, отличающееся тем, что блок (20) классификации выполнен с возможностью выполнения анализа временных рядов для определения тренда.
4. Устройство (10) анализа по п.2, отличающееся тем, что блок (20) классификации выполнен с возможностью формирования тренда, соединяя два или более сопоставлений с помощью вектора и экстраполируя последующее сопоставление.
5. Устройство (10) анализа по п.2, отличающееся тем, что физиологические параметры, сопоставленные с многомерным пространством, содержат один или более параметров из группы, состоящей из температуры; частоты пульса; частоты дыхания; систолического кровяного давления; и уровня лейкоцитов в крови.
6. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что блок (20) классификации выполнен с возможностью сопоставления физиологических параметров с многомерным пространством с помощью одной или более методик, выбранных из группы, состоящей из: кластеризации, к-средние, алгоритма к-медианы, минимизации математического ожидания (EM), нейронных сетей, иерархических способов, вероятностного анализа, статистического анализа, априорного знания, классификаторов, вспомогательных вычислительных машин для обработки векторных данных, оценки расстояний, экспертных систем, байесовских доверительных сетей, нечеткой логики, распознавания образов, интерполяции, экстраполяции, механизмов слияния данных, проверочных таблиц и разложения полиномов.
7. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что физиологические данные содержат два или более параметров из группы, состоящей из сердечного ритма, кровяного давления, содержания кислорода в крови, температуры внутренней части, электрической активности сердца, количества лейкоцитов и уровня гормонов.
8. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что блок (20) классификации выполнен с возможностью определения одной или более областей стабильности в многомерном пространстве путем сопоставления физиологических параметров, указывающих на стабильное состояние в многомерном пространстве, и обозначения этих областей как стабильных.
9. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что блок (20) классификации выполнен с возможностью определения одной или более областей нестабильности в многомерном пространстве путем сопоставления физиологических параметров, указывающих на нестабильное состояние в многомерном пространстве, и обозначения этих областей на основе нестабильного состояния.
10. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что области нестабильного состояния заранее определены для пациентов, которым предварительно был поставлен диагноз для каждого нестабильного состояния.
11. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что дополнительно содержит блок (22) работы с сообщениями, выполненный с возможностью передачи уведомления, когда прогнозируется, что состояние отдельного пациента изменится.
12. Устройство (10) анализа по п.1, отличающееся тем, что дополнительно содержит блок (26) вывода для передачи, по меньшей мере, одного из накопленных данных, обработанных данных и результатов.
13. Способ определения состояния отдельного пациента, заключающийся в том, что:
принимают множество физиологических параметров отдельного пациента; и
определяют состояние отдельного пациента путем сопоставления множества физиологических параметров с областью в многомерном пространстве, которая сопоставляется с конкретным состоянием.
14. Способ по п.13, отличающийся тем, что дополнительно
сопоставляют, по меньшей мере, один другой набор физиологических параметров, полученных в другой временной интервал; и
прогнозируют будущее состояние отдельного пациента на основе изменения между сопоставлениями.
15. Способ по п.14, отличающийся тем, что изменение представляют в виде вектора, переходящего в будущее состояние.
16. Способ по п.13, отличающийся тем, что дополнительно
используют многомерный кластерный анализ для формирования вектора на основе множества принятых физиологических параметров.
17. Способ по п.13, отличающийся тем, что дополнительно
определяют одну или более областей в многомерном пространстве путем сопоставления физиологических параметров, указывающих на одно или более состояний в многомерном пространстве, и обозначают эти области.
18. Способ по п.13, отличающийся тем, что дополнительно
передают, по меньшей мере, одно сообщение, указывающее на состояние отдельного пациента, сообщение, которое указывает на будущее состояние отдельного пациента и физиологические параметры.
19. Компьютер, запрограммированный для выполнения способа по п.13.
20. Способ определения текущего и будущего состояния отдельного пациента, заключающийся в том, что
определяют области стабильности и нестабильности в многомерном пространстве,
принимают набор физиологических параметров отдельного пациента,
определяют текущее состояние отдельного пациента путем сопоставления набора физиологических параметров в многомерном пространстве, в котором состояние отдельного пациента характеризуется областью физиологических параметров, сопоставленных в ней,
принимают один или более дополнительных наборов физиологических параметров отдельного пациента, причем каждый набор получен в различное время,
сопоставляют один или более дополнительных наборов физиологических параметров в многомерном пространстве,
формируют тренд (тенденцию) на основе сопоставленных наборов физиологических параметров, и
прогнозируют будущее состояние отдельного пациента на основе тренда.