СИСТЕМА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ЛАБОРАТОРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ОПОВЕЩЕНИЯ О РИСКЕ В ОТДЕЛЕНИИ ИНТЕНСИВНОЙ ТЕРАПИИ
SYSTEM FOR AUTOMATED ANALYSIS OF LABORATORY TEST RESULTS AND RISK NOTIFICATION IN INTENSIVE CARE UNIT

Настоящее изобретение в целом относится к лечению критических состояний, медицинскому лабораторному тестированию и к смежным областям техники.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
2
2

Лабораторные исследования выполняют на пробах тканей (например, крови, мочи и т.д.) для получения клинически полезных результатов, таких как содержание газов в крови (РаО, PaCO и т.д.), полный анализ состава крови (лейкоцитов, эритроцитов, гемоглобина, гематокрита, тромбоцитов и т.д.), значения измерения различных электролитов, креатинина, изоферментов киназ и т.д. В отделении интенсивной терапии у пациента через определенные промежутки времени берут пробы крови, которые исследуют, и результаты исследований записывают в медицинскую карту пациента. В последнее время предпринимаются попытки стандартизации записи и передачи электронных данных, например, с использованием аккредитированного ANSI стандарта обмена HL7, в результате чего такие данные могут быть автоматически записаны в персональной электронной карте здоровья пациента или электронной карте медицинской организации (ПЭКЗ/ЭКЗ) и электронным путем переданы врачу, медицинской сестре или другим уполномоченным лицам или организациям (в соответствии с Законом о праве сохранения и защите данных медицинского страхования (HIPAA) или другими применимыми стандартами защиты персональных данных).
Однако указанные усовершенствования в области записи и обмена данными не привели в полной мере к более эффективному использованию лабораторных исследований для мониторинга/лечения пациентов, и по-прежнему существует множество ограничений. Врачи склонны рассматривать результаты отдельных лабораторных исследований без привязки к другим данным, и многие не способны распознать клинически доказательные закономерности в результатах разнообразных лабораторных исследований, в особенности в случаях, если клинически доказательная закономерность указывает на клиническое состояние, не относящееся к области специализации врача. Указанную тенденцию усугубляет разобщенная сущность лабораторных исследований: врач обычно получает доступ к результатам различных лабораторных исследований, даже в случае записи и распределения электронным путем, в разные моменты времени вследствие разрозненного/ частично ручного характера сбора и обработки проб. Врач оказывает помощь множеству пациентов, а лабораторные исследования обычно передают на исполнение сторонней испытательной лаборатории, которая в некоторых случаях может быть размещена вне медицинского учреждения (например, сторонняя лаборатория, работающая на контрактной основе). Подобные факторы могут осложнять сопоставление врачом результатов различных лабораторных исследований и получение полезной общей картины закономерностей. Кроме того, в случае определения закономерности, основанной на результатах лабораторных исследований, полученных в течение длительного временного периода, значимое датирование медицинского заключения, полученного на основании указанной закономерности, может быть затруднено.
В нижеприведенном описании раскрыты новые и усовершенствованные системы и способы, позволяющие решить вышеуказанные и другие проблемы.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Согласно одному из аспектов настоящего изобретения раскрыт компьютер, запрограммированный для выполнения способа оценки уровня риска для множества клинических состояний нижеприведенным образом. Группу результатов лабораторных исследований с временными метками, содержащую по меньшей мере один результат гематологического исследования и по меньшей мере один результат исследования газов артериальной крови (ГАК), сохраняют на некратковременном носителе для хранения данных. Для каждого клинического состояния определяют уровень риска для клинического состояния на основании специфической для клинического состояния подгруппы из сохраненной группы результатов лабораторных исследований. Указанное определение выполняют при условии, что сохраненная специфическая для клинического состояния подгруппа результатов лабораторных исследований достаточна для определения уровня риска. Каждому определенному уровню риска присваивают временную метку на основании временных меток результатов лабораторных исследований специфической для клинического состояния подгруппы результатов лабораторных исследований. Для вызова отображения определенного уровня риска и присвоенной временной метки для каждого клинического состояния, определенный уровень риска которого соответствует критерию отображения, используют устройство отображения.
Согласно другому аспекту настоящего изобретения раскрыт некратковременный носитель для хранения данных, на котором сохранены инструкции, читаемые и выполнимые электронным устройством обработки данных для выполнения способа оценки уровня риска для множества клинических состояний. Способ оценки уровня риска включает следующие операции. Для каждого клинического состояния определяют, сохранены ли достаточные результаты лабораторных исследований в структуре данных результатов лабораторных исследований, для выполнения оценки уровня риска для указанного клинического состояния. В случае если достаточные результаты лабораторных исследований доступны, определяют уровень риска для указанного клинического состояния на основании специфической для клинического состояния подгруппы из группы результатов лабораторных исследований, и определенному уровню риска присваивают временную метку на основании временных меток для результатов лабораторных исследований указанной подгруппы результатов лабораторных исследований. Для вызова отображения определенных уровней риска клинических состояний, уровень риска которых соответствует критерию отображения, а также для отображения присвоенной временной метки для каждого отображенного уровня риска, используют устройство отображения.
Согласно другому аспекту настоящего изобретения раскрыт способ, включающий:
сохранение группы результатов лабораторных исследований, содержащей по меньшей мере один результат гематологического исследования и по меньшей мере один результат исследования газов артериальной крови (ГАК), посредством компьютерочитаемого некратковременного носителя для хранения данных;
определение уровня риска для клинического состояния на основании специфической для клинического состояния подгруппы из группы результатов лабораторных исследований;
присвоение определенному уровню риска временной метки на основании временных меток для результатов лабораторных исследований указанной подгруппы результатов лабораторных исследований и
отображение на устройстве отображения определенного уровня риска и присвоенной временной метки.
Одно из преимуществ настоящего изобретения заключается в обеспечении автоматизированного обнаружения клинически доказательных закономерностей в разнообразных результатах лабораторных исследований.
Другое преимущество заключается в обеспечении автоматизированного присвоения временных меток для клинически доказательной закономерности результатов лабораторных исследований.
Еще одно преимущество заключается в обеспечении автоматизированных идентификации и оповещения о количественных показателях риска для различных клинических состояний на основании комбинаций результатов лабораторных исследований.
Еще одно преимущество заключается в обеспечении указаний, касающихся планирования лабораторных исследований для обеспечения получения синергической информации о пациенте.
Любой конкретный вариант реализации может обеспечивать одно, два, более двух, все или ни одного из настоящих преимуществ, и/или может обеспечивать другие преимущества, очевидные специалисту при прочтении и понимании настоящего описания.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Настоящее изобретение может быть реализовано посредством различных компонентов и конфигураций компонентов, а также посредством различных этапов и последовательностей этапов. Настоящие чертежи приведены исключительно в целях иллюстрации предпочтительных вариантов реализации и не предназначены для ограничения настоящего изобретения.
На фиг. 1 схематично показана система для автоматизированной идентификации и оповещения о количественных показателях риска различных клинических состояний на основании комбинаций результатов лабораторных исследований.
На фиг. 2 схематично показан процесс обработки, надлежащим образом выполняемый одним из механизмов вывода риска клинического состояния системы по фиг. 1.
На фиг. 3 и 4 схематично показаны два примерных подхода к присвоению временной метки риску клинического состояния, оцененному на основании четырех результатов лабораторных исследований, соответственно обозначенных "T1", "Т2", "Т3" и "Т4".
На фиг. 5 схематично показан подходящий вариант реализации компонента оповещения о риске системы по фиг. 1.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Со ссылкой на фиг. 1 раскрыта система для автоматизированной идентификации и оповещения о количественных показателях риска, касающихся различных клинических состояний, на основании комбинаций результатов лабораторных исследований. Система содержит три основных компонента: блок 8 сбора данных, анализатор 10 данных и компонент 12 оповещения о риске. Указанные компоненты 8, 10, 12 надлежащим образом реализованы в примерном компьютере-сервере 14 или в другом электронном устройстве обработки данных (например, в стационарном компьютере, электронном устройстве-мониторе пациента и т.п., или в различных совокупностях устройств, например, в облачной вычислительной сети, кластере серверов и т.п.). Также следует понимать, что раскрытые подходы к автоматической идентификации и оповещении о количественных показателях риска, касающихся различных клинических состояний, на основании комбинаций результатов лабораторных исследований могут также быть реализованы в виде некратковременного носителя для хранения данных, на котором сохранены инструкции, читаемые и исполняемые компьютером 14 или другим электронным устройством обработки данных, для выполнения раскрытых способов. Например, некратковременный носитель для хранения данных может, например, содержать: жесткий диск или другой магнитный носитель данных; оптический диск или другой оптический носитель данных; флэш-память или другой электронный носитель данных; различные комбинации указанных носителей данных и т.п.
2
2
3

Блок 8 сбора данных функционально связан с различными источниками данных, такими как различные медицинские лаборатории, схематично обозначенные на фиг. 1 в виде примерной гематологической лаборатории 20, примерной гистопатологической лаборатории 22 и примерной лаборатории 24 исследования газов артериальной крови (ГАК). Гематологическая лаборатория 20 обеспечивает получение результатов таких лабораторных исследований, как группа общего анализа крови (лейкоцитов, эритроцитов, гемоглобина, гематокрита, тромбоцитов и т.д.) или ее части, согласно запросу врача пациента, и показатели сыворотки крови, такие как значения измерения различных электролитов, креатинина, изоферментов киназ, альбумина, билирубина, аммиака, щелочной фосфатазы, молочной кислоты, глюкозы, холестерина, железа и т.д., в крови пациента. Гистопатологическая лаборатория 22 осуществляет микроскопическое исследование взятых проб ткани согласно запросу врача. ГАК-лаборатория 24 осуществляет измерение различных уровней газов крови (PaO, PaCO, рН, НСО и т.д.) в пробе артериальной крови. Следует понимать, что результаты лабораторных исследований в блок 8 сбора данных могут передавать меньшее число лабораторий, дополнительные лаборатории и/или другие лаборатории; кроме того, приведенные в качестве примера лаборатории могут быть различным образом совмещены; например, гематологическая лаборатория может также выполнять анализ ГАК. Блок 8 сбора данных также функционально связан с персональной электронной картой здоровья пациента или электронной картой медицинской организации (ПЭКЗ/ЭКЗ) 26 или с другим источником данных о пациенте для получения данных о пациенте, таких как демографические данные (возраст, пол, расовая принадлежность и т.д.), хронические состояния, такие как заболевание сердечно-сосудистой системы или хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) или другая информация анамнеза (например, информация о недавних хирургических вмешательствах), привычки пациента (курящий или некурящий и т.д.), текущие курсы приема лекарственных средств или т.п. Данные результатов лабораторных исследований и данные о пациентах могут быть доставлены в блок 8 сбора данных автоматически, например, посредством электронной сети записи и передачи данных о пациентах с использованием аккредитированного ANSI стандарта обмена HL7, предоставленной больницей или другим медицинским учреждением, и, при необходимости, также связанной с работающими по контракту с больницей лабораториями, если таковые имеются. В другом варианте или дополнительно, некоторые или все результаты лабораторных исследований и/или некоторые или все данные о пациентах могут быть введены вручную посредством электронного терминала ввода данных или компьютера 28.
Каждый из результатов лабораторных исследований, собранных блоком 8 сбора данных, надлежащим образом снабжается временной меткой, обычно с использованием временной метки, присвоенной результату исследования лабораторией 20, 22, 24, выполнившей лабораторное исследование. Например, временная метка для результата лабораторного исследования, проведенного на взятой пробе крови или ткани, может соответствующим образом представлять собой дату/ время взятия пробы крови или ткани. В настоящем описании термин "временная метка" охватывает любое выбранное временное обозначение; например, временная метка может содержать календарную дату результата исследования или может, в частности, (т.е. с большим разрешением по времени) содержать календарную дату и время суток результата исследования (с различными необязательными показателями, т.е. с использованием разрешения до секунды или без него и/или с учетом часового пояса или т.п.). Данным о пациенте также может быть надлежащим образом присвоена временная метка.
Анализатор 10 данных осуществляет анализ, такой как обнаружение доказательной закономерности, результатов лабораторного исследования в свете любых значимых данных о пациенте. С этой целью анализатор данных содержит профиль 30 пациента (также называемый в настоящем описании "профилем Р1"), представляющий собой таблицу или другую структуру данных, содержащую данные о пациенте (например, демографическую и клиническую информацию, такую как возраст, пол, анамнез, текущий диагноз, курсы приема лекарственных средств и т.п.). Анализатор данных также содержит таблицу 32 результатов лабораторных исследований пациента (также называемую в настоящем описании "профилем Р2"), представляющую собой таблицу или другую структуру данных, содержащую результаты лабораторных исследований, при необходимости отсортированные по типу исследования или по другим критериям сортирования. Профиль 30 пациента и таблица результатов лабораторных исследований пациента или другая структура 32 данных надлежащим образом сохранены с использованием некратковременного носителя 34 для хранения данных, который, например, может содержать: жесткий диск или другой магнитный носитель данных; оптический диск или другой оптический носитель данных; флэш-память или другой электронный носитель данных; различные комбинации указанных носителей данных и т.п.
2
2
Анализатор 10 данных может при необходимости выполнять некоторые процедуры анализа "для каждого из исследований" (не показано). Например, текущее значение каждого из результатов лабораторных исследований может быть сравнено с нормальным диапазоном значений для указанного результата исследования, и предварительный уровень риска может быть присвоен для клинического состояния на основании данных профиля Р1. Например., значение РаО может быть сравнено с нормальным диапазоном значений для РаО, причем "нормальный диапазон значений" зависит от различных данных о пациенте, таких как возраст пациента и наличие/отсутствие у него ХОБЛ. Вкупе с текущими временными значениями в таблице 32 результатов исследования может быть записана динамическая информация, такая как изменение результата каждого из лабораторных исследований по сравнению с предыдущей серией исследований, и положительная и отрицательная динамика, определенная для заданного временного интервала.
1
2
N
1
2
N
Анализатор данных также обрабатывает результаты лабораторных исследований, сохраненные в таблице 32, для обнаружения закономерностей в результатах лабораторных исследований, которые могут указывать на наличие клинического состояния, такого как ухудшение состояния органа или системы органов или начало серьезного медицинского состояния, такого как сепсис, гипоксия или т.п. С этой целью в анализаторе 10 данных реализованы различные механизмы 40 вывода риска клинических состояний, показанные на фиг. 1 в виде механизма 40 вывода риска клинического состояния #1, механизма 40 вывода риска клинического состояния #2 и т.д. до механизма 40 вывода риска клинического состояния #N. (Количество различных механизмов вывода риска клинического состояния обозначено переменной "N" без потери общности). Каждый из механизмов 40 вывода риска может быть реализован в виде эмпирически обучаемого классификатора, систематизированного правила (или набора правил) вывода, математической модели работы органа или другого алгоритма вывода, применяемого к группе результатов лабораторных исследований (указанная группа представляет собой подгруппу результатов исследований, содержащихся в таблице 32) в совокупности с любыми значимыми данными о пациенте из таблицы 30 с присвоением уровня риска для соответствующего клинического состояния. Каждому вычисленному уровню риска присваивают соответствующую временную метку 42 на основании временных меток результатов лабораторных исследований из группы результатов лабораторных исследований, над которой работает механизм вывода риска. Таким образом, уровень риска для клинического состояния 1 содержит соответствующую временную метку 42, уровень риска для клинического состояния 2 содержит соответствующую временную метку 42 и т.д., до уровня риска клинического состояния N, содержащего соответствующую временную метку 42.
Согласно одному из подходов, механизм 40 вывода риска клинического состояния формируют эмпирически нижеописанным образом. Различные подгруппы лабораторных значений и их динамику (например, {альбумин, бикарбонат, рН, молочная кислота, ртуть}, {креатинин, АМК, АМК/креатинин}, {глюкоза, БКК}) идентифицируют в качестве вероятных показателей клинического состояния, полученных на основании информации, полученной из медицинской литературы и/или определенных в результате консультаций с медицинскими экспертами. Указанные подгруппы результатов медицинских исследований могут быть при необходимости скомбинированы с другими возможно значимыми данными о пациенте, также основанными на медицинской литературе и/или экспертных знаниях. Полученный набор параметров образует набор признаков, на основании которых осуществляют обучение механизма вывода риска клинического состояния, который может быть выполнен, например, в виде линейной регрессионной модели с машинным обучением, логистической регрессионной модели, нейронной сети или другой модели или параметризованного алгоритма вывода. Данные для обучения получают из маркированных примеров предыдущих пациентов (положительных примеров пациентов, маркированных как обладавшие клиническим состоянием, риск которого выводят, и отрицательных примеров, маркированных как не обладавшие клиническим состоянием). Затем механизм 40 вывода риска клинического состояния обучают путем применения алгоритма композиционного обучения или другого приема машинного обучения, подходящего для обучения весовым коэффициентам или другим параметрам модели или алгоритма вывода с целью выработки оценочного значения риска на основании набора значений входных данных для параметров, в результате чего механизм 40 вывода риска клинического состояния по существу различает положительные и отрицательные примеры набора данных для обучения. Суммированную или другим способом накопленную суммарную погрешность между маркировками данных для обучения и выводом данных для обучения механизма вывода риска в ходе обучения минимизируют. При необходимости машинное обучение может также включать компонент отбора признаков (включенный в обучение или выполненный перед обучением) для идентификации и отброса признаков (т.е. лабораторных исследований), для которых эмпирически установлено их минимальное влияние на вывод риска клинического состояния, обеспеченный посредством машинного обучения, с целью обеспечения меньшей доказательной группы результатов исследований для оценки риска, выполняемой механизмом 40 вывода риска клинического состояния.
Преимущество настоящего подхода машинного обучения заключается в том, что он обеспечивает механизм обнаружения для определения и конкретизации доказательных закономерностей результатов лабораторных исследований, предназначенных для использования при оценке риска (начала) определенного клинического состояния. С другой стороны, в случае если заранее известно, что закономерность результатов лабораторных исследований указывает на определенное клиническое состояние (или его начало), например, вследствие наличия опубликованного в медицинской литературе набора правил, позволяющего врачу определить наличие или начало клинического состояния, то указанный заранее известный набор правил может быть систематизирован с целью формирования механизма вывода. В еще одном примере механизм вывода может быть выполнен посредством математической модели работы органа, надлежащим образом охарактеризованным результатами из группы лабораторных исследований. Предусмотрена возможность использования различных гибридных решений, например полуэмпирической модели работы органа, содержащей весовые коэффициенты или другие параметры, оптимизируемые путем машинного обучения.
1
N
Вывод каждого из механизмов 40-40 вывода риска клинического состояния представляет собой уровень риска для соответствующего клинического состояния 1,…, N. Указанные значения уровня риска из анализатора 10 данных вводят в компонент 12 оповещения о риске, выводящий информацию, касающуюся риска, врачу, медсестре или другому медицинскому персоналу посредством подходящего устройства пользовательского интерфейса, такого как монитор 44 пациента, беспроводное мобильное устройство 46, такое как сотовый телефон (мобильный телефон), медицинский пейджер или т.п., исполняющего программу-приложение ("приложение"), взаимодействующую с компьютером 14 (в частности, с компонентом 12 оповещения о риске) посредством сетей 3G, WiFi или другой беспроводной сети, компьютера поста медсестры и т.п. В некоторых примерных вариантах реализации, раскрытых в настоящем описании, компонент 12 оповещения о риске осуществляет ранжирование, фильтрование или другую обработку значений уровня риска, в результате чего медицинскому персоналу отправляют лишь отчеты о наиболее важном или важных рисках (при наличии таковых). При необходимости компонент 12 оповещения о риске записывает все значения риска в медицинскую карту пациента в случае, если мониторинг пациента осуществляют в базе 26 данных ПЭКЗ/ЭКЗ.
1
N
При применении любого из механизмов 40-40 вывода риска клинического состояния могут возникнуть два затруднения. Во-первых, некоторые из входных данных о пациенте для оценки риска клинического состояния могут отсутствовать по причине невыполнения (на текущий момент) лабораторного исследования или по причине "неактуальности" доступного результата исследования, т.е. результат ненадежен вследствие излишней давности его выполнения. Во-вторых, не очевидно, какая временная метка 42 должна быть присвоена выведенному уровню риска, вследствие того, что различные входные результаты лабораторных исследований снабжены различными отдельными временными метками. Последнее затруднение может приводить к неверной интерпретации уровня риска в случае, например, если врач полагает, что уровень риска является текущим в соответствии с наиболее недавним лабораторным исследованием, заказанным врачом с целью оценки клинического состояния, в то время как в действительности механизм вывода риска клинического состояния опирается на набор входных данных, также включающий результаты лабораторного исследования, значительно более старые по сравнению с указанным наиболее недавним результатом исследования.
k
k
k
k
k
k
k
k
Со ссылкой на фиг. 2 описан примерный процесс 50 вывода, надлежащим образом выполняемый анализатором 10 данных при применении одного из механизмов 40 вывода риска клинического состояния. На фиг. 2 сделана ссылка на клиническое состояние к, где условное обозначение к без потери общности относится к одному из клинических состояний 1,…N, оценку которого осуществляют посредством механизма 40 вывода риска клинического состояния, представляющего собой один из механизмов 40 вывода риска клинического состояния по фиг. 1. В ходе действия 52 из таблицы 32 результатов лабораторных исследований пациента получают входную группу результатов лабораторных исследований пациента для оценки клинического состояния к. Указанная группа результатов лабораторных исследований представляет собой подгруппу полной таблицы 32 результатов исследований и задана в ходе обучения механизма 40 вывода риска клинического состояния (или, в другом варианте, задана набором систематизированных опубликованных правил, математической моделью органа или другим источником, на основании которого выработан механизм 40 вывода риска клинического состояния). В ходе действия 54 проверяют возможное отсутствие особо важных результатов лабораторных исследований в группе результатов лабораторных исследований, считанной из таблицы 32 результатов лабораторных исследований пациента. Термин "особо важный" подразумевает, что считают, что без указанного особо важного результата лабораторного исследования механизм 40 вывода риска клинического состояния не может обеспечивать надежный результат. Некоторые результаты лабораторных исследований, несмотря на их использование механизмом 40 вывода риска клинического состояния, могут не считаться особо важными вследствие того, что они относительно слабо влияют на выходное значение уровня риска механизма 40 вывода риска клинического состояния; в подобных случаях не являющийся особо важным отсутствующий результат исследования может быть заменен на "типичное" значение по умолчанию для указанного лабораторного исследования. В некоторых случаях механизм 40 вывода риска клинического состояния может быть выполнен с возможностью работы при наличии или отсутствии не являющегося особо важным результата исследования (например, он может быть выполнен с возможностью использования значения по умолчанию в случае недоступности результата исследования или может применять другой обученный классификатор, не опирающийся на не являющийся особо важным результат исследования в случае недоступности указанного результата исследования). При проверке возможного отсутствия особо важного результата лабораторного исследования действие 54 может учитывать временную метку результата исследования, в результате чего, например, доступный, но старый (т.е. неактуальный) результат исследования считают отсутствующим вследствие ненадежности неактуального особо важного результата исследования при применении механизма 40 вывода риска клинического состояния.
k
В случае определения действием 54 отсутствия результата лабораторного исследования, являющегося особо важным при применении механизма 40 вывода риска клинического состояния, процесс переходит к обработчику 55 ошибок, выполняющему корректирующие действия. Указанные корректирующие действия по меньшей мере предпочтительно включают обеспечение некоторого оповещения о недоступности уровня риска для клинического состояния k. Указанное действие может быть выполнено путем установки соответствующего двоичного флага, присвоенного клиническому состоянию k, для оповещения о недоступности, и/или путем придания временной метке для уровня риска для клинического состояния #k значения наподобие для оповещения о недоступности или т.п. При необходимости обработчик 56 ошибок может также предоставлять медицинскому персоналу рекомендацию (например, отображенную на устройстве 44, 46 отображения) о необходимости проведения лабораторного исследования, обеспечивающего отсутствующий результат лабораторного исследования, для обеспечения возможности оценки риска для клинического состояния #k. В случае если исследование проведено, но результат неактуальный, отображенное сообщение может оповещать о факте неактуальности и ненадежности существующего результата исследования.
k
Также на фиг. 2 и на фиг. 3 и 4, показано, что в случае, если в ходе действия 54 определена доступность всех особо важных результатов лабораторных исследований, процесс переходит к действию 60, в ходе которого определяют временную метку для уровня риска, связанного с состоянием k, на основании временных меток результатов лабораторных исследований входной группы результатов исследований, извлеченных в ходе операции 52 считывания. Для выбора временной метки для уровня риска для клинического состояния k могут быть использованы различные подходы, два из которых схематично показаны на фиг. 3 и 4, соответственно. Согласно подходу, схематично показанному на фиг. 3, уровню риска присваивают временную метку, соответствующую самой старой временной метке из всех входных результатов исследований. Таким образом, на фиг. 3 механизм 40 вывода риска клинического состояния использует четыре результата лабораторных исследований, обозначенные позициями, "T1", "T2", "Т3" и "Т4", причем результаты получены (т.е. имеют временные метки) в порядке "Т3", "Т1", "Т4", "Т2", согласно фиг. 3. Согласно подходу по фиг. 3, уровню риска клинического состояния k затем присваивают временную метку, соответствующую временной метке самого старого результата лабораторного исследования, в данном случае представляющей собой временную метку для результата, "Т3" исследования.
Подход по фиг. 3 не принимает во внимание временной интервал, в пределах которого результат лабораторного исследования является надежным. Например, в случае медленного варьирования физиологического признака, измеряемого в ходе исследования, результат исследования может быть надежным в течение продолжительного периода времени после выполнения исследования; сходным образом, можно предположить, что результат исследования является представительным в течение сходного временного интервала до выполнения исследования. Напротив, в случае быстрого колебания во времени физиологического признака, измеряемого в ходе исследования, временной интервал, в течение которого результат исследования может считаться достаточно надежным, значительно короче. В примерном подходе по фиг.4 каждому из результатов исследований присваивают временной интервал, схематично показанный в виде прямоугольного отрезка, присвоенного каждому из результатов "T1", "Т2", "Т3", "Т4". Вследствие того, что примерный уровень риска для клинического состояния к опирается на комбинацию результатов "Т1", "Т2", "Т3", "Т4", совпадение или пересечение всех четырех временных интервалов результатов "Т1", "Т2", "Т3", "T4" выражено в виде "Δt", где W(..) - временной интервал, а  - двоичный оператор пересечения. Затем временную метку для уровня риска, вычисленного для клинического состояния #k, надлежащим образом устанавливают на момент наиболее недавнего конца временного интервала Δt совпадения. Следует отметить, что в случае, если все временные интервалы доходят до текущего момента, то временная метка для уровня риска может быть установлена на настоящее время, что указывает на текущий статус значения уровня риска. С другой стороны, в случае отсутствия общего совпадения между всеми интервалами W(T1), W(T2), W(T3), и W(T4) (т.е. Δt=0) то уровень риска не может быть вычислен с достаточной надежностью, а процесс может соответствующим образом переходить к обработчику 56 ошибок с целью (например) выдачи рекомендации о заказе одного или нескольких новых лабораторных исследований.
k
k
k
Также на фиг. 2 показано, что в ходе действия 62 считывания любые значимые данные о пациенте (т.е. данные о пациенте, используемые механизмом 40 вывода риска клинического состояния к) считывают из профиля 30 пациента. В ходе действия 64 принятия решения определяют возможное отсутствие особо важных данных о пациенте. Определение "особо важных" данных о пациенте аналогично "особо важным" результатам лабораторных исследований: особо важные данные о пациенте представляют собой данные о пациенте, без которых не может быть приблизительно установлено надежное значение уровня риска для клинического состояния к при использовании механизма 40 вывода риска клинического состояния k. В случае если отсутствующая величина данных о пациенте не является особо важной, механизм 40 вывода риска клинического состояния к может быть применен, например, при вводе значения по умолчанию вместо отсутствующей величины данных о пациенте. Если в ходе действия 64 принятия решения определено отсутствие каких-либо особо важных данных о пациенте, обращаются к обработчику 56 ошибок, выполняющему корректирующие действия, такие как запрос о вводе отсутствующих данных о пациенте в ПЭКЗ/ЭКЗ 26 с целью передачи указанных данных в блок 8 сбора данных (или запрос о вводе данных непосредственно в блок 8 сбора данных).
k
В случае если в ходе действия 64 принятия решения установлена доступность всех особо важных данных о пациенте (а в ходе предшествующего действия 54 принятия решения установлена доступность всех особо важных результатов лабораторных исследований), процесс переходит к механизму 40 вывода риска клинического состояния k, в котором вычисляют оценочное значение риска для клинического состояния к с временной меткой, присвоенной в ходе действия 60. При необходимости осуществляют дальнейшую обработку 66, например, с целью применения порогового значения или классификации оценочного значения риска с целью формирования показателя уровня риска в виде более свободно распознаваемой оценки риска. Например, может быть применено пороговое значение, в результате чего итоговый вывод представляет собой: "наличие значительного риска клинического состояния #k" или ''отсутствие значительного риска клинического состояния #k". В другом примере оценочное значение классифицируют с образованием итогового вывода в виде одного из ряда уровней, таких как: "красный" = "высокий риск клинического состояния k", "желтый" = "умеренный риск клинического состояния k" или "зеленый" = 'низкий риск клинического состояния k".
Следует понимать, что примерный процесс по фиг. 2 и примерные алгоритмы нанесения временных меток для уровня риска по фиг. 3 и 4 представляют собой неограничивающие примеры. Ход процесса может быть различным образом скорректирован: например, временная метка может быть присвоена после вычисления уровня риска, данные о пациенте могут быть считаны до считывания результатов исследований, временная метка может быть установлена в средней точке временного интервала Δt, а не в его конце, или, в качестве другого примера, временная метка для уровня риска может быть установлена в соответствии с временной меткой одного конкретного "важнейшего" результата исследования и т.п.
Со ссыпкой на фиг. 5 описан примерный вариант реализации компонента 12 оповещения о риске. Примерный компонент 12 оповещения о риске получает входные данные в виде группы значений уровня 70 риска. При необходимости компонент 12 оповещения о риске записывает указанные "исходные" значения (или оценочные значения) уровня риска в ПЭКЗ/ЭКЗ 26, что схематично отмечено на фиг. 5 стрелкой 72. Указанные сохраненные исходные значения уровня риска затем могут быть рассмотрены врачом в ходе следующего физического обследования пациента. В целях обеспечения быстрой оценки риска в отделении для лечения критических состояний (например, в отделении интенсивной терапии или в отделении кардиореанимации) значения уровня риска при необходимости корректируют путем присвоения весовых коэффициентов 74 критичности. Указанные весовые коэффициенты могут представлять собой фиксированные значения или могут быть скорректированы на основании специфических для конкретного пациента факторов, таких как хронические состояния 76, которые может иметь пациент (например, риск гипоксии может быть увеличен путем присвоения большего весового коэффициента в случае с пациентом, страдающим от ХОБЛ) или какие-либо специфические для конкретного пациента указания 78, предоставленные его лечащим врачом (например, если врач на основании своих медицинских знаний озабочен возможностью развития у пациента сепсиса, врач может присвоить больший весовой коэффициент оценочному значению риска сепсиса). Затем логическая схема 80 обобщения риска вырабатывает оценку риска для пациента. Например, логическая схема 80 обобщения риска может обеспечивать отображение М наивысших уровней риска (где М представляет собой некоторое целое число, например при М=3 на устройстве или устройствах 44, 46 отображения отображают три клинических состояния с наивысшим (взвешенным) уровнем риска). В другом примере логическая схема 80 обобщения риска отображает значение или значения уровня риска любого клинического состояния, (взвешенный) уровень риска которого превышает отчетное пороговое значение. Использование фильтрации (например, отображение М наивысших значений или использование отчетного порогового значения) уменьшает объем информации, предоставляемой медицинскому персоналу в среде для лечения критических состояний путем отображения лишь информации о риске клинических состояний, риск которых у конкретного пациента наиболее высок.
1
N
Следует понимать, что система обновляет значения уровня риска в реальном времени. Согласно одному подходу, обеспечена таблица, в которой приведены входные результаты лабораторных исследований для каждой из механизмов 40-40 вывода риска клинического состояния, а при получении нового результата исследования посредством блока 8 сбора данных, анализатор 10 данных обращается к указанной таблице с целью определения клинических состояний, которые должны быть обновлены, и к новому результату исследования применяют соответствующие механизмы вывода риска клинического состояния. В некоторых примерах реализации (на фиг. 5 не показаны) компонент оповещения о риске также отслеживает уровень риска с течением времени для клинического состояния, и отправляет предупредительное оповещение в случае роста уровня риска в течение последних двух (или более) циклов лабораторных исследований.
Настоящее изобретение раскрыто в вышеприведенном описании со ссылкой на предпочтительные варианты реализации. При рассмотрении и понимании вышеприведенного подробного описания специалисту могут быть очевидны модификации и изменения. Настоящее изобретение предназначено для охватывания всех подобных модификаций и изменений по причине их наличия в объеме пунктов сопутствующей формулы настоящего изобретения или их эквивалентов.