ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ, СКРИНИНГА, ПРОФИЛАКТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ СОСТОЯНИЙ СИСТЕМЫ МАТЕРИ И ПЛОДА
ARTIFICIAL INTELLECT AND DEVICE FOR DIAGNOSTICS, SCREENING, PREVENTION AND TREATMENT OF STATES OF MOTHER-FETUS SYSTEM

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
Настоящая заявка основана на предварительной заявке на патент США №60/526,313, "AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DEVICE FOR DIAGNOSIS, SCREENING, PREVENTION AND TREATMENT OF MATERNO-FETAL CONDITIONS", которая целиком включена в настоящее описание.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Столкновение новорожденного с окружающим миром обязательно сопряжено с адаптацией, которая начинается с первого миллилитра кислорода, вентилирующего легкие, и продолжается в течение жизни. Указанная адаптация затрагивает все органы, системы и сложную систему независимых и взаимозависимых функций. Нормальное структурное, функциональное и чувственное состояние при родах очень важно для получения удовольствия от того, что предлагает жизнь, для адекватной реакции на неприятные ситуации. Раннее и оптимальное выявление проблем/осложнений во время беременности и оптимальный метод при управлении всеми рисками во время антенатального периода полезно для пациентки, ее семьи, системы здравоохранения и общества в целом.
Осложнение беременности может быть вызвано множеством составляющих длинный список состояний, относящихся к нескольким классам:
а) существующий риск патологической генетической наследственности на хромосомном уровне или уровне молекулярной генетики, или биохимическом или метаболическом уровне.
Например, болезнь Дауна, синдром Тернера и тысячи других состояний
b) существующий риск аномалий строения плода без выявленного аномального генетического набора.
Например, расщепленный позвоночник и тысячи других состояний.
c) Идиопатические пороки развития и патологические состояния плода.
Например, водянка плода, внутриутробная гипотрофия плода, гигантский плод.
d) Патологические состояния плода и осложнения беременности, обусловленные воздействием патологических состояний матери или аномалиями или несвоевременными изменениями материнской/маточной физиологии.
Например, диабет у матери, обуславливающий аномалии строения плода или гигантский плод.
e) Патологические состояния плода, обусловленные воздействием тератогенных или других типов вредных веществ.
f) Спорадические генетические мутации.
g) Другие проблемы.
Существует потребность в программных средствах искусственного интеллекта, обеспечивающих возможность графического представления, планирования и обработки всех данных о плоде, матери и внешних предклинических условиях и наблюдаемых данных во время беременности для усовершенствования скрининга, выявления, профилактики и лечения каждого случая заболевания и, тем самым, повышения вероятности появления новорожденного в наилучшем состоянии для выхода в жизнь.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение относится к системе искусственного интеллекта с временной ориентацией для решения любых проблем массовой диагностики или лечения осложнений или управления рисками во время беременности.
Пользователь может вводить проблему или запрос, касающиеся ведения клинического случая во время беременности, и получать ориентированные на случай выходные данные, направляющие ведение случая, посредством, по меньшей мере, одного алгоритма.
Изобретение позволяет выявлять фенотип по аномалии генотипа.
В соответствии с настоящим изобретением предлагается экспертная система для оптимизации состояния здоровья во время беременности, содержащая, по меньшей мере, одну базу данных о связанных с беременностью осложнениях состояния здоровья. Упомянутая база данных может, в действительности, содержать любое число баз данных, и такие базы данных могут быть связаны любым способом, например гиперссылками. Система содержит также данные, представляющие ориентированную во времени информацию о любом из упомянутых осложнений состояния здоровья. Осложнения состояния здоровья можно классифицировать в упомянутые меню данных. Экспертная система может содержать, по меньшей мере, одно устройство ввода для ввода диагностических и/или скрининговых данных. Система может также содержать, по меньшей мере, одно индикаторное устройство для представления отчета о решении в зависимости от введенных диагностических и скрининговых данных. В состав системы включен интеллектуальный агент, содержащий, по меньшей мере, одно алгоритмическое правило, разработанное для обращения к данным, введенным в интеллектуального агента. Правило может быть предназначено для выдачи, по меньшей мере, одного решения, касающегося случая беременности. Решение может содержать разработку графика, по меньшей мере, одного действия, которое необходимо выполнить в связи с осложнением или выявлением упомянутого осложнения. Действия, которые можно выполнить в связи с осложнением, включают в себя скрининг осложнений или лечение осложнения.
Интеллектуальный агент может быть разработан с возможностью приема упомянутых диагностических и/или скрининговых данных и указания вероятности присутствия или отсутствия связанного с беременностью осложнения состояния здоровья. Упомянутый агент может выполнять указанное с использованием любого числа правил. Применение упомянутых правил к введенным датам, содержащим диагностические и/или скрининговые данные и данные по осложнению состояния здоровья, факторизовано для представления, по меньшей мере, одного решения, указывающего вероятность, по меньшей мере, одного потенциального осложнения беременности, связанного с состоянием здоровья.
Интеллектуальный агент может также содержать, по меньшей мере, одно правило инцидентности, указывающее на частоту случаев, по меньшей мере, одного осложнения беременности после родов, а также, по меньшей мере, одно правило инцидентности, указывающее на частоту случаев, по меньшей мере, одного осложнения беременности в зависимости от времени во время беременности. Прикладное правило можно использовать для оценки вероятности определенного синдрома. Агент может также содержать, по меньшей мере, одно классификационное правило, ориентированное на классификацию, по меньшей мере, одного осложнения.
Интеллектуальный агент может также содержать, по меньшей мере, одно ассоциативное правило, при этом упомянутое правило связано с, по меньшей мере, одним решением, полученным на основании любого из вышеописанных правил или от интеллектуального агента. Применение каждого из упомянутых правил, содержащихся в интеллектуальном агенте, к введенным данным факторизовано для представления, по меньшей мере, одного решения, указывающего вероятность, по меньшей мере, одного потенциального осложнения беременности, связанного с состоянием здоровья. Решения или другие данные, вырабатываемые при применении правила к диагностическим и скрининговым данным, можно передавать обратно в базу данных так, чтобы пополнять базу знаний, доступную для механизма правил.
Система может содержать меню данных. Меню данных содержит категориально определенные, связанные с беременностью состояния здоровья, при этом упомянутые меню данных организованы в зависимости от периода беременности. Упомянутые категориально определенные состояния беременности могут быть классифицированы любым числом способов.
Система может быть выполнена с возможностью выделения признаков или обратного выделения признаков.
Экспертная система содержит исполняемую компьютером программу для категориальной классификации и доступа к введенным диагностическим и/или скрининговым данным и данным базы данных. Система может быть также выполнена с возможностью выдачи экспертного отчета о подлежащих выполнению будущих действиях. Аналогично, система может быть выполнена с возможностью формирования предупреждения на основе введенных данных.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Система и способ в соответствии с настоящим изобретением обеспечивают экспертную систему для оптимизации состояния здоровья во время беременности или после родов, содержащую, по меньшей мере, одну базу данных с данными о связанном с беременностью состоянии здоровья, включая осложнения беременности. Термин осложнения, в целях настоящего описания, относится к любому касающемуся здоровья вопросу, прямо или косвенно связанному с процедурой (или риском процедуры), лечением (включая побочный эффект или токсичность), болезнью, состоянием, нарушением или аномалией или синдромом. Настоящее изобретение управляет информацией об осложнениях, связанных с беременностью, и поэтому осложнения включают в себя любой вопрос, который является важным для оптимального состояния здоровья плода, матери или обоих. Следовательно, осложнения могут включать в себя синдром, аномальное явление, питание или нарушение питания, факторы внешней среды, мутации на генетическом уровне, семейный анамнез (например: анамнез задержки развития в роду) или даже вопросы поддержания. Упомянутая база данных может, в действительности, содержать любое число баз данных, и такие базы данных могут быть связаны любым способом. Система содержит также данные, представляющие ориентированную во времени информацию о любом из упомянутых осложнений состояния здоровья. Экспертная система может содержать, по меньшей мере, одно устройство ввода для ввода диагностических и/или скрининговых данных. Система может также содержать, по меньшей мере, одно индикаторное устройство для представления отчета о решении в зависимости от введенных диагностических и скрининговых данных.
На фиг.1 изображена неограничивающая примерная общая принципиальная схема в соответствии с настоящим изобретением. Источник 110 данных, содержащий диагностические и/или скрининговые данные пациента, подает данные в механизм интерфейса или интеллектуальный агент 120, который выводит решения 130а, 130b, 130 с. Решения 130а, 130b, 130с могут быть получены из баз 140 данных с использованием специальных алгоритмов. Механизм 120 интерфейса имеет функциональное соединение с, по меньшей мере, одной базой 140 данных, содержащей ориентированные во времени данные о связанном с беременностью состоянии здоровья, данные, относящиеся к новорожденному, и генетические карты. Хромосомные карты могут быть связаны с базой данных человеческих геномов (например: хромосомная карта 16, http://www.gdb.org/gdbreports/Chr.16.omim.html).
В соответствии с настоящим изобретением можно использовать, например, базу данных с информацией, касающейся как нормального, так и аномального развития плода и внеутробного развития в течение данного периода времени. Информация, содержащаяся в базе данных, может также представлять собой информацию, поступившую в базу данных из самого механизма 120 интерфейса.
Базы данных знаний содержат ориентированное во времени меню, inter alia, 1) базу данных генов и геномов; 2) тератогенное воздействие до и во время беременности; 3) патологические состояния матери, влияющие на плод; и 4) события и индикаторы, связанные с недоношенностью.
Интеллектуальный агент содержит временную логику рассуждений. Примеры временной логики и информацию о данной логике можно найти в каждой из следующих ссылок, которые целиком включены в настоящее описание:
N.A.Lorentzos, Axiomatic Generalization of the Relational Model to Support Valid Time Data. Proc. International Workshop on an Infrastructure for Temporal Databases, ed. R. Snodgrass, Arlington, Texas, 14-16 June 1993, W1-W16.
N.A.Lorentzos, Y.G.Mitsopoulos, 1XSQL An Interval Extension to SQL. Proc. International Workshop on an Infrastructure for Temporal Databases, ed. R. Snodgrass, Arlington, Texas, 14-16 June. 1993. PP1-PP14.
N.A.Lorentzos, Y.Manolopoulos, Optimised Update of 2-Dimensional Interval Relations, Proc. 4th Panhellenic Conference of Greek Computer Society, Patra, 16-18 December, 1993, 21-33.
The Interval Extended Relational Model and its Application to Valid Time Databases. Chapter 3 in book Temporal Databases: Theory, Design and Implementation, ed. A.Tansel, J.Clifford, S.Gadia, A.Segev, R.Snodgrass, Publisher Benjamin / Cummings, USA. 1993, 67-91.
С.Jensen (editor), J.Clifford, S.Gadia, F.Grandi, P.Kalua, N.Kline, N.Lorentzos, Y.Mitsopoulos, A.Montanari, S.Nair, E.Peressi, B.Pernici, E.Robertson, J.Roddick, N.Sarda, M.Scalas, A.Segev, R.Snodgrass, A.Tansel, P.Tiberio, A.Tuzhilin, G.Wuu, A Consensus Test Suite of Temporal Database Queries. Internal Report R 93-2034, Aalborg University, ISSN 0908-1216, 45 pages, November 1993, 45 pages.
С.Jensen, J.Clifford, R.Elmasri, S.Gadia, P.Hayes, S.Jajodia (editors), C.Dyreson, F.Grandi, W.Kafer, N.Kline, N.Lorentzos, Y.Mitsopoulos, A.Montanari, D.Nonen, E.Peressi, B.Pernici, J.Roddick, N.Sarda, M.Scalas, A.Segev, R.Snodgrass, M.Soo, A.Tansel, P.Tiberio, G.Wiederhold, A Concensus Glossary of Temporal Database Concepts. Internal Report R 93-2035, Aalborg University, ISSN 0908-1216, November 1993, 55 pages.
N.A.Lorentzos, DBMS Support/or Time and Totally Ordered Compound Data Types, Information Systems 17(5). Sept. 1992, 347-358.
N.A.Lorentzos, G.Mitsopoulos, Query language for the Management of Interval Data, Proc. 1st HERMIS Conference, Athens, 25-26 Sept. 1992.137-144.
N.A.Lorentzos, A.B.Sideridis, Valid-Time Information Systems in Agricultural Cooperatives. Proc. Agricultural Cooperatives and Development Agencies: Integrated Information Infrastructure, Athens 26-27 Nov. 1992.
N.A.Lorentzos, V.J.Kollias, The Handling of Depth and Time-Intervals in Soil Information Systems. Computers and Geosciences, 15(3) 1989, 395-401.
N.A.Lorentzos, R.G.Johnson, Axtending Relational algebra to Manipulate Temporal Data. Information Systems 13(3), 1988. 289-296.
N.A.Lorentzos, R.G.Johnson. Requirements Specification for a Temporal Extension to the Relational Model, IEEE / Data Engineering. 11(4). 1988. 26-33 (invited author).
N.A.Lorentzos, R.G.Johnson, TRA A Model for a Temporal Relational Algebra. Proc. Temporal Aspects in Information Systems, Sophia-Antipolis, France, 13-15 May 1987 (in Temporal Aspects in Information Systems, ed. C. Rolland, F. Bodart, M. Leonard, pub. North-Holland), 1988, 203-215.
N.A.Lorentzos, R.G.Johnson, An Extension of the Relational Model to Support Generic Intervals. Proc. Int. Conf. Axtending Database Technology, Venice, Italy, 13-15 March 1988 (in Advances of Database Technology-EDBT'88 ed. J.W. Schmidt, S. Ceri, M. Missikoff, Springer-Verlag), 1988, 528-542.
R.G.Johnson, N.A.Lorentzos, Temporal Data Management. Information Update, Database Technology 1,1987, 5-11.
N.A.Lorentzos, Y.G.Mitsopoulos, SQL Extension for Interval Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 9(3), 1997, 480-499.
N.A.Lorentzos, H.Darwen, Extension to SQL2 Binary Operations for Temporal Data. Invited paper, Proc. 3rd HERMIS Conference, Athens, 26-28 Sept. 1996, 462-469.
N.A.Lorentzos, Y.Manolopoulos, Functional Requirements - for Historical and Infernal Extensions to the Relational Model. Data and Knowledge Engineering 17, 1995, 59-86.
N.A.Lorentzos, A.Poulovassilis, C.Small, Manipulation Operations for an Interval-Extended Relational Model, Data and Knowledge Engineering 17, 1995, 1-29.
С.Vassilakis, N.A.Lorentzos, P.Georgiadis, Transaction Support in a Temporal DBMS. Proc. Int. Workshop on Temporal Databases, Zurich, 17-18 Sept. 1995 (in Recent Advances in Temporal Databases, ed. J. Clifford, A. Tuzhilin, pub. Springer), 1995, 255-271.
The SQL2 Temporal language Design. The TSQL2 Language Committee, R.Snodgrass, I.Ahn, G.Ariav, D.Batory. J.Clifford, C.Dyreson, R.Elmasri, F.Grandi, C.Jensen, W.Kafer, N.Kline, K.Kulkarni, T.Leung, N.Lorentzos, J.Roddick, A.Segev, M.Soo, S.Sripada, ed. R.Snodgrass, pub. Klower, 1995.
N.A.Lorentzos, A.Poulovassilis, C.Small, Implementation of Update Operations for Interval Relations. Computer Journal 37(3), 1994, 163-176.
C.Jensen, J.Clifford, R.Elmasri, S.Gadia, P.Hayes, S.Jajodia (editors), C.Dyreson, F.Grandi, W.Kafer, N.Kline, N.Lorentzos, Y.Mitsopoulos, A.Montanari, D.Nonen, E.Peressi, B.Pernici, J.Roddick, N.Sarda, M.Scalas, A.Segev, R.Snodgrass, M.Soo, A.Tansel, P.Tiberio, G.Wiederhold. A Concensus Glossary of Temporal Database Concepts. SIGMOD Record. 23 (1), March 1994, 52-64.
R.Snodgrass, I.Ahn, G.Ariav, D.Batory, J.Clifford, C.Dyreson, R.Elmasri, F.Grandi, C.Jensen, W.Kafer, N.Kline, K.Kulkarni. T, Leung, N.Lorentzos, J.Roddick, A.Segev, M.Soo, S.Sripada, TSQL2 Language Specification. SIGMOD Record. 23(1). March 1994, 65-96.
R.Snodgrass, I.Ahn, G.Ariav, D.Batory, J.Clifford, C.Dyreson, R.Elmasri, F.Grandi, C.Jensen, W.Kafer, N.Kline, K.Kulkarni, T.Leung, N.Lorentzos, J.Roddick, A.Segev, M.Soo, S.Sripada, A TSQL2 Tutorial. SIGMOD Record, 23(3). September 1994. 27-33.
Базы данных с временной зависимостью
X.S.Wang, С.Bettini, A.Brodsky, and S.Jajodia, "Logical design for temporal databases with multiple temporal types", ACM Trans. on Database Systems, ожидает выхода в печать, PS file.
C.Bettini, X.S.Wang, S.Jajodia, and J.Lin, "Discovering temporal relationships with multiple granularities in time sequences", IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, ожидает выхода в печать.
С.Bettini, X.S.Wang, and S.Jajodia, "Temporal semantic assumptions and their use in database query evaluation", IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, ожидает выхода в печать. Предварительный вариант опубликован в Proc. ACM SIGMOD Int'l. Conf. on Management of Data, San Jose, CA, May 1995, pages 257-268.
C.Bettini, X.S.Wang, and S.Jajodia, "Testing complex temporal relationships involving multiple granularities and its application to data mining", Proc. 15th ACM PODS Symp., Montreal, Canada, June 1996, pages 68-78. PS file.
C.Bettini, X.S.Wang, and S.Jajodia, "A general framework and reasoning models for time granularity", Proc. 3rd Int'l, Workshop on Temporal Representation and Reasoning, Key West, FL, May 1996. PS file.
X.S.Wang, S.Jajodia, V.S.Subrahmanian, "Temporal Modules: An Approach Toward Federated Temporal Databases". Information Sciences, Vol.82, 1995, pages 103-128. A preliminary version appeared in Proc. ACM SIGMOD Int'L Conf. on Management of Data, Washington, DC, May 1993, pages 227-236.
G.Wiederhold, S.Jajodia, and W.Litwin, "Integrating temporal data in a heterogeneous environment", in Temporal Databases, A. Tansel et al., eds., Benjamin / Cummings (1993), pages 563-579.
Глобальные состояния и время в распределенных системах:
Р.Ammann, S.Jajodia, and P.Frankl, "Globally consistent event ordering in one-directional distributed environments", IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems, Vol.7, No. 6, June 1996, pages 665-670.
P.Ammann, S.Jajodia, and P.Mavuluri, "On-the-fly reading of entire databases", IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, Vol.7, No. 5, 1995, pages 834-838.
P.Ammann, V.Atluri, and S.Jajodia, "The partitioned synchronization rule for planer partial orders", IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, Vol.7, No. 5, 1995, pages 797-809.
P.Ammann, S.Jajodia, "Distributed timestamp generation in planar lattice networks", ACM Trans. on Computer Systems. Vol.11, No. 3, August 1993, pages 205-225.
Механизм интерфейса/интеллектуальный агент могут принимать решения с использованием кумулятивного взвешенного учета следующих переменных, приведенных для примера:
частота случаев синдрома при родах/частота случаев синдрома во время беременности по неделям периода беременности;
частота случаев симптомов или индикаторов в каждом синдроме при родах;
частота случаев каждого симптома или индикатора в каждом синдроме по неделям периода беременности;
частота случаев ассоциаций симптомов или индикаторов при родах;
частота случаев ассоциаций симптомов или индикаторов во время беременности по неделям периода беременности;
классификация каждого симптома или индикатора как основного, вторичного или редкого в отношении синдрома при родах;
классификация каждого симптома или индикатора как основного, вторичного или редкого в отношении синдрома во время беременности по неделям периода беременности и
классификация каждого симптома или индикатора по типу его анамнеза (т.е. по типам I-IV, рассмотренным в настоящем описании).
Ниже поясняется, что взвешенные значения каждого(ой) из упомянутых выше элементов и переменных, а также других переменных будут изменяться в зависимости от случая и ситуации, а также при учете других факторов, например этнического происхождения.
В зависимости от анамнеза аномалии плода можно классифицировать по четырем типам (типы I - IV): тип I - рано появляющиеся в постоянном гестационном возрасте; тип II - переходное состояние; тип III - аномалии вариабельного появления или потенциально нестабильные аномалии; и тип IV - поздно появляющиеся аномалии. Примерами аномалий типа I, рано появляющихся в постоянном гестационном возрасте, являются: аненцефалия, расщепленный позвоночник, сросшиеся близнецы, голопрозенцефалия, циклопия, несовершенный остеогенез типа II, декстрокардия, удвоение почки и собирательной системы, анофтальмия или расщелина лица. Примерами аномалий типа II, переходными состояниями, являются: повышенное NT, плевральный выпот, перикардиальный выпот, кисты хороидного сплетения, гидронефроз, киста брыжейки, эхогенная кишка, маловодие, плацентарная гипертрофия или расстройство ритма сердечных сокращений. Примерами аномалий типа III, аномалий вариабельного появления или потенциально нестабильных аномалий, являются: диафрагмальная грыжа, гидроцефалия, косолапость, синдром Денди-Уокера, порок развития, коарктация аорты, киста яичника, атриовентрикулярная блокада, пупочная грыжа, патологическое увеличение мочевого пузыря или энцефалоцеле. Примерами аномалий типа IV, поздно появляющихся аномалий, являются: агенезия мозолистого тела, лиссенцефалия, поренцефалия, микроцефалия, кисты оболочки головного мозга, ладьевидный череп, врожденная аденомиосаркома, пилорическая атрезия или несовершенный остеогенез типа IV. Дополнительную информацию об анемнезе аномалий плода можно найти в следующей ссылке, которая целиком включена в настоящее описание: Rottem, Shraga: IRONFAN Sonographic window into the natural history of fetal anomalies, Ultrasound Obstet. GynecoL 5 (1995) 361-363.
Ряд неограничивающих примерных вариантов осуществления системы и способа изобретения описан на основе представляемых изображений (например, снимков экранов), приведенных на фиг.2 - фиг.4В. На фиг.2 представлен первый экран, поясняющий взаимосвязь между механизмом ориентированного во времени интерфейса и ориентированными во времени базами данных. Временная линейка 10 предоставляет координатный доступ к базам данных, основанных на периоде беременности. Базы данных D1 - D12 распределяют осложнения беременности по разным классам. D1 - D12 содержат данные, относящиеся к патологическим состояниям матери, развитию системы плода, генетическим рискам аномалии плода (например, полидактилия), приему лекарств до или во время беременности или любым другим категориям классификации, полезным для организации наблюдения беременности. Меню данных D1-D12 содержат данные, полезные при диагностике, скрининге, лечении и ведении случая беременности.
Линейка 10 может быть построена так, чтобы нормальные органы плода и функции органов или характеризующие их значения располагались с левой стороны, а аномалии развития и дисфункции располагались с правой стороны, при этом значения являются результатом таких исследований, как ультразвуковое и другие исследования. Закладка 12 может быть выполнена с возможность отметки точки на подвижной шкале для указания точного момента или стадии беременности, например 11 недель и 1 сутки. Каждое меню данных D1 - D12 создано с временной линейкой, содержащей снабженную закладками шкалу 11. Временную шкалу 11 можно оперативно согласовывать с ориентированной во времени линейкой 10, чтобы каждое меню данных отражало срок беременности и показывало состояния, связанные с данным сроком беременности.
На фиг.2А изображен экран, который представляется пользователю, когда пользователь выбирает меню доступа к данным, например D8. Пользователь может выбирать меню, например D8, в котором связанные со здоровьем состояния при беременности представляют собой генетические состояния. Шкала 21 представлена для указания периода беременности. Второе меню данных 20 может показывать список опций с запросами, которые можно сделать по генетической проблеме (Genetic List).
Опции для запросов могут представлять собой: список генетических заболеваний и подкатегории данных заболеваний; с индикатором, полученным из ультразвукового или биохимического обследования, указывающим риск или другие риски.
Назначение из меню 20 будет открывать другое меню 25, которое обеспечивает список синдромов, которые могут быть выявлены в данном гестационном возрасте. После того как синдром выбран, вышеописанный алгоритм формирует экран типа, показанного на фиг.2В. Например, если выбран генетический список (Genetic List), то список будет представлять хромосомные, нехромосомные, метаболические, менделевские и умственные пороки развития в виде связанных осложнений, на которые следует производить скрининг.
На фиг.4В изображен экран, представляющий аномалии и ассоциации аномалий (Anomaly Chart Ultrasound Screen), которые следует искать при использовании алгоритмического планирования. Планирование может изменяться в зависимости от наличия или отсутствия аномалии или аномалий в более поздних сканограммах.
На фиг.4С изображен экран, на котором назначен список ультразвуковых индикаторов (SonoMarker List). При выборе из списка ультразвуковых индикаторов (SonoMarker) может возникнуть запрос, например по аномалии 101. В данном случае алгоритм обеспечит наиболее часто встречающийся синдром, который следует искать на данном сроке беременности.
Однако из длинного списка симптомов синдромов алгоритм обеспечит взвешенную вероятность поиска наименьшего числа индикаторов для выявления или исключения синдрома. Пример данного списка приведен на фиг.2С и 2D.
Одним из побудительных мотивов к отысканию информации является необходимость просмотра баз данных по новорожденным со случаями полидактилии. Это практически невыполнимо, поскольку потребовало бы исследования более чем 200 разных синдромов. Алгоритм в соответствии с настоящим изобретением направляет практического врача к наиболее общему синдрому плода с полидактилией в конкретном гестационном возрасте. Однако вместо просмотра на более чем 40 возможных связанных симптомов, алгоритм, показанный на фиг.2С и 2D, направляет пользователя к двум симптомам (повышенный NT и окципитальное энцефалоцеле) и затем, на более поздней стадии, к поликистозным почкам. В зависимости от новой оценки плода подтверждается или исключается дисэнцефалия, следующий дополнительно указанный синдром согласно их вероятности и связанным симптомам по виду.
Кроме алгоритмов на основе синдромов или на основе индикаторов изобретение обеспечивает также возможность помечать список наименьшего числа индикаторов для выявления максимального числа синдромов/заболеваний в данном гестационном возрасте. Это можно обеспечить переключением функций программируемой кнопкой в дополнение к вышеописанному программному обеспечению.
Два дополнительных запроса, которые можно произвести с использованием алгоритма в соответствии с настоящим изобретением, показаны на фиг.3А и фиг.4А. На фиг.4А представлен запрос, касающийся возможного влияния патологического состояния матери на состояние здоровья плода на данном сроке беременности.
Фиг.3А относится к запросу к механизму интерфейса и алгоритму по поводу возможного вреда для плода в связи с тератогенным воздействием на мать.
На фиг.3А представлен один из возможных вариантов осуществления режима запроса относительно возможного влияния воздействия на мать каким-нибудь тератогеном на каком-либо сроке беременности. Классы и подклассы показаны в меню 30. Запрос будет включать в себя назначение лекарства, время воздействия в неделях и сутках и дозу (не показана на экране). Машина логического вывода и алгоритм обнаружат либо несущественное влияние (Not relevant), либо существенное влияние (Relevant) на состояние здоровья плода. В случае несущественного влияния, на экране будут представлены подкрепляющие доводы в пользу несущественности. Если ответом является существенное влияние, по мнению механизма интерфейса и алгоритма, то в выходных данных будет указано время для выявления возможных проблем в плоде, как показано на фиг.3В.
На фиг.3А представлен другой пример экрана, доступ к которому можно получать из первых меню D1, D2, D3 данных на экране доступа, показанном на фиг.2. Например, пользователь может назначить меню D3 состояний, связанных с тератогенами. На фиг.3А показан список или меню 30 осложнений беременности, сопряженных с воздействием тератогенов, например с воздействием лекарств. В окне 42 представлено время воздействия тератогена, например лекарства, принимавшегося на 5-й неделе и 3-ем дне беременности, и дозы лекарства (в данном случае не показанной). Тогда, результатом может быть сообщение информации о воздействии лекарства и сроке беременности. Например, окно 44 отчета может указывать, является ли существенным или несущественным воздействие тератогена на развитие плода. В случае несущественности, система может быть настроена на выдачу довода в окне 46 отчета. Ориентированное на время правило указывает взаимосвязь между диагностической и скрининговой информацией и сроком беременности. В качестве дополнительной возможности экспертная система может быть выполнена с возможностью напоминания об опросе беременной, например, во время съема эхограммы, относительно того, принимала ли она данное лекарство. Если принимала, то интеллектуальный агент обрабатывает данную информацию вышеописанным образом применительно к тератогену.
Если воздействие является существенным, то тогда пользователь может вызвать страницу, показанную на фиг.3В, аналогичную странице, показанной затем на фиг.4В, с периодом времени, ориентированным на срок беременности в настоящем примере. Осложнения, результаты, действия, аномалии и т.д. будут связаны с существенным воздействием тератогена, хотя и не обязательно будут ограничиваться данным воздействием.
На фиг.4А представлено возможное влияние патологического состояния матери во время беременности на плод. Меню 40 показывает список возможных патологических состояний матери. В зависимости от недели беременности, анализы, связанные с патологическим состоянием, например анализы уровня антител и другие анализы, механизм интерфейса и алгоритм будут обеспечивать выходную информацию, указывающую, являются ли значения анализов патологического состояния матери слишком высокими или слишком низкими с точки зрения того, какими должны быть нормальные уровни для плода. В зависимости от того, высок или низок уровень, схема, представленная на фиг.4В, будет указывать последующее врачебное наблюдение для плода таким же образом, как в случае с тератогеном.
На фиг.4А представлен другой пример экрана, который можно вызвать из первых меню D1 - D12 данных на экране доступа, показанном на фиг.2. Например, пользователь может назначить меню D2 состояний, связанных с патологическими состояниями матери, например анемией, диабетом, заболеванием печени, почечной недостаточностью и т.д. На фиг.4А пользователю может быть представлено окно 42 срока беременности. Например, экран может показывать, что срок беременности составляет 12 недель, 5 дней. Может быть также представлен список или меню 40 осложнений беременности, каждое из которых связано с периодом времени и назначенным состоянием из первого меню D1 на фиг.2. Например, список может содержать заболевания и подкатегории данных заболеваний. Дисплей может также представлять пользователю диагностическую и скрининговую информацию, например уровень антител, присутствующих в крови (например, 0,56). Это могут быть данные, введенные из любого анализа. Дисплей может также представлять дополнительные диагностические и скрининговые данные, например, когда впервые началось заболевание (не показаны). Тогда результатом может быть сообщение информации о диагностической и скрининговой и сроке беременности. Например, на экране может быть указание, является ли, при данном заболевании, уровень антител низким или высоким с точки зрения влияния на плод на 12-й неделе и 5-м дне беременности. Ориентированное на время правило можно составить с возможностью указания взаимосвязи между диагностической и скрининговой информацией и сроком беременности.
Затем пользователь может вызвать страницу, аналогичную странице, уже описанной применительно к фиг.3В, с периодом времени, ориентированным на срок беременности в настоящем примере. Осложнения, результаты, действия, аномалии и т.д. будут связаны с патологическим состоянием матери, которое было выбрано из начального меню, хотя и не обязательно будут ограничиваться данным воздействием.
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Экспертная система может содержать такую возможность, как настройка системы на выдачу экспертного отчета по будущим необходимым действиям. Систему можно настроить на выдачу уведомления о необходимости выполнения действия, когда данное действие должно быть уже выполнено раньше, но осталось невыполненным. Аналогично, систему можно настроить на выдачу предупреждения в случае, если в прошлом был поставлен неверный диагноз. Экспертная система может выдавать данное предупреждение, когда, например, прежний диагноз, поставленный без использования настоящего изобретения, констатировал состояние или синдром, которые, как известно системе, не могут сосуществовать с аномалией, которая также была диагностирована ранее. Тогда систему можно настроить на указание нового курса лечения или другие действия исходя из ошибки в диагнозе.
Экспертная система может также содержать операционную систему, содержащую устройство ввода данных, касающихся состояния матери и состояния плода. Данные о плоде могут содержать гестационный возраст плода. Гестационный возраст можно определять любым способом диагностики и скрининга, в том числе, например, ультразвуковым способом, причем упомянутый ультразвуковой способ включает в себя биометрию плода. Допустимо наличие инструментального средства масштабного картирования для графического изображения введенных результирующих данных контроля, причем механизм интерфейса может выдавать решение на основе графических данных.
Экспертная система в соответствии с изобретением может быть встроена в любое диагностическое и скрининговое устройство. Система может быть также доступной по сети с возможностью дистанционного применения пользователем.
Следует понимать, что вышеприведенное описание дает лишь характерный вариант из наглядных вариантов осуществления. Для удобства пользователя, вышеприведенное описание сосредоточено на ограниченном числе характерных образцов из всех возможных вариантов осуществления, причем на образцах, которые раскрывают принципы настоящего изобретения. В описании отсутствует попытка исчерпывающе перечислить все возможные варианты или даже комбинации описанных вариантов. Тот факт, что, возможно, не представлены альтернативные варианты осуществления конкретной части изобретения, или что могут существовать дополнительные неописанные альтернативные варианты осуществления какой-то части, нельзя трактовать как отказ от данных альтернативных вариантов осуществления. Специалисту со средним уровнем компетентности в данной области техники будет очевидно, что многие из таких неописанных вариантов осуществления содержат технологические различия, а не различия в применении принципов настоящего изобретения. Очевидно, что, на основе настоящего описания, большую часть принципов изобретения при реализации можно переносить в другую специальную технологическую область. Это относится, в частности, к случаю, когда технологические отличия касаются применения разных конкретных аппаратных и/или программных средств. Соответственно, изобретение не ограничено объемом, меньшим, чем объем, установленный нижеследующей формулой изобретения и ее эквивалентами.