Аппарат дифференциальной медицинской диагностики, приспособленный для определения оптимальной последовательности диагностических тестов, с целью определения патологии путем внедрения критериев диагностической адекватности

1. Аппарат дифференциальной медицинской диагностики, приспособленный для медицинских применений с целью определения оптимальной последовательности диагностических тестов для установления патологии путем внедрения критериев диагностической адекватности, который включает систему процессоров, включающую, в свою очередь:
- первую обновляемую базу данных, содержащую данные о пациентах;
- вторую обновляемую реляционную базу данных, содержащую идентификационные данные патологий, симптомов, клинических признаков, идентификационные данные диагностических тестов, а также данные, относящиеся к параметрам адекватности упомянутых диагностических тестов для определения списка гипотетических диагнозов (патологий);
- средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов для установления патологии, при этом упомянутые средства включают механизм логического вычисления, который определяет, для каждого гипотетического диагноза (патологии), на основе данных, содержащихся в упомянутых первой и второй базах данных, упомянутую оптимальную последовательность диагностических тестов и связанные с ними индексы адекватности, а также вероятность того, что пациент страдает от этой патологии.
2. Аппарат по п. 1, в котором упомянутые средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов, приспособлены, при помощи упомянутого механизма логического вычисления:
- для определения, отталкиваясь от упомянутых данных, содержащихся в упомянутых первой и второй базах данных, индекса дотестовой вероятности вероятных гипотетических диагнозов (патологий);
- для определения, отталкиваясь от упомянутых данных, содержащихся в упомянутых первой и второй базах данных, индекса послетестовой вероятности возможных гипотетических диагнозов (патологий) при условии выполнения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов;
- для связывания индекса адекватности с каждым тестом из упомянутой оптимальной последовательности;
- для связывания индекса адекватности с упомянутой оптимальной последовательностью диагностических тестов.
3. Аппарат по п. 2, в котором упомянутые средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов, приспособлены для определения упомянутой дотестовой вероятности Pre(M | {DP}) и упомянутой послетестовой вероятности Post(M | {DP} U {Т}) на базе упомянутого логического вычисления соответствующих дотестовой и послетестовой вероятности нахождения упомянутой патологии М на основании, соответственно, набора идентификационных данных пациентов, который содержится в первой базе {DP} данных, и связи упомянутых идентификационных данных {DP} пациентов с набором упомянутых тестов {Т} упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов.
4. Аппарат по п. 3, в котором упомянутые средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов, включают средства, приспособленные для определения упомянутой дотестовой вероятности Pre(M | {DP}) таким образом, что:
- с каждым симптомом связывают отношение правдоподобия, LR, которое определено как:
LR = P(S|M) / P(S| ~М)
т.е. как условная вероятность P(S|M) нахождения симптома (S) у пациента, страдающего от патологии (М), деленная на условную вероятность P(S|~M) нахождения того же симптома у пациента, не страдающего от упомянутой патологии (~М);
- вычисляют глобальный коэффициент LRg правдоподобия как произведение коэффициентов LR правдоподобия для каждой патологии;
- вычисляют упомянутую дотестовую вероятность Pre(M | {DP}) сначала в терминах шанса:
odds_pre_test = LRg * odds_prevalenza
где odds_prevalenza = Р(М) / (1 - Р(М)), а Р(М) - распространенность патологии М,
откуда упомянутую дотестовую вероятность Pre(M | {DP}) получают как:
Pre(М | {DP}) = odds / (1 + odds).
5. Аппарат по п. 4, в котором упомянутые средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов, включают средства, приспособленные для определения упомянутой послетестовой вероятности Post(M | {DP} U {Т}) таким образом, что:
odds_post_test = LR * odds_pre_test,
откуда упомянутую послетестовую вероятность Post(M | {DP} U {Т}) получают как:
Post(M | {DP} U {Т}) = odds_post_test / (1 + odds_post_test).
6. Аппарат по п. 3, в котором упомянутые средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов, включают средства, приспособленные для определения упомянутой дотестовой вероятности Pre(M | {DP}) для последовательности симптомов итеративно или рекурсивно с использованием следующего соотношения:
Pi = (LR * Pi-1) / (LR * Pi-1 + Ki-1) где K i-1 = (1 - Pi-1),
0
где Pi - дотестовая вероятность первых i симптомов, где i лежит в диапазоне от 1 до всех n симптомов, а Р - распространенность патологии;
- и затем определяют упомянутую дотестовую вероятность Pre(M | {DP}) = Pn.
7. Аппарат по п. 1, в котором упомянутые средства, приспособленные для определения упомянутой оптимальной последовательности диагностических тестов, включают средства, приспособленные:
- для определения упомянутого индекса IA адекватности для отдельных диагностических тестов, заданного как: IA = То / (С * Те * R), где Те - индекс времени ожидания для доступа к тесту; С - индекс стоимости теста; R - индекс, представляющий собой максимум из внутренне-присущего риска и относительного риска теста; То - индекс приемлемости теста;
- для определения упомянутого глобального индекса адекватности последовательности диагностических тестов IAG=ToG/(CG*TeG*RG), где ToG - минимум среди индексов приемлемости всех тестов в последовательности, CG - суммарная стоимость всех отдельных тестов в последовательности, TeG - максимум среди всех времен ожидания, RG - максимум среди всех индексов риска для последовательности тестов.
8. Аппарат по п. 1, включающий программные модули, реализованные в запоминающем устройстве, которые считываются и исполняются компьютером, оснащенным устройствами ввода-вывода, реализованными в (физических или виртуальных) вычислительных кластерах, которые при этом могут исполняться и быть реализованы удаленно в виде приложений для мобильных устройств (планшетных компьютеров, смартфонов, компьютеров-ноутбуков).