СПОСОБ И СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕПРЕРЫВНОГО СЕРДЕЧНОГО ВЫБРОСА (ССО) НА ОСНОВЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПАЦИЕНТА

1. Способ прогнозирования физиологического состояния пациента, включающий в себя:
разработку базы клинических данных, содержащей клинические данные, собранные от множества пациентов в прошлом, имеющих аналогичные профили пациента; клинические данные, включающие физиологические данные, жизненные показатели, демографические характеристики, симптомы до лечения, режимы лечения и соответствующие ответы некоторого множества пациентов в прошлом;
определение одной или более схем восстановления для аналогичных профилей пациента, показывающих аналогичный ответ на выбранный режим лечения;
использование одной или более схем восстановления для обучения поведенческой реакции физиологического параметра пациента; и
создание прогностической модели для обеспечения автоматической классификации одного или более аналогичного профилей пациента на основе существующих схем восстановления известных симптомов и известных ответов как минимум на один режим лечения.
2. Способ по п. 1, далее включающий в себя:
предоставление текущих физиологических данных пациента в форме входных данных для прогностической модели; и
заблаговременное прогнозирование физиологического параметра пациента.
3. Способ по п.2, в котором физиологический параметр включает в себя непрерывный сердечный выброс (ССО) пациента.
4. Способ по п. 1, в котором демографические данные включают в себя возраст, расу и пол пациента.
5. Способ по п. 1, в котором физиологические данные включают в себя:
Артериальное давление (АД) (систолическое, диастолическое и среднее);
Частота сердечных сокращений (ЧСС);
Центральное венозное давление (ЦВД/CVP);
Давление в легочной артерии (РА/РАР);
Насыщение периферических капилляров кислородом (SpO2);
Насыщение смешанной венозной крови кислородом (SvO2);
Центральная температура тела (ЦТТ/СВТ); и
Непрерывное системное сосудистое сопротивление (HCCC/CSVR).
6. Способ по п. 1, далее включающий в себя предварительное формирование предварительной обработки собранных клинических данных пациента, где собранные данные рассчитываются линейной интерполяцией, для получения недостающих потоков данных в собранных данных.
7. Способ по п. 1, в котором прогностическая модель адаптируется для запоминания схем из потоков входных данных и определения схем, показывающих аналогичные схемы для различных пациентов.
8. Способ по п. 1, далее включающий в себя определение точности прогнозирования физиологического параметра пациента, на основании регрессионных деревьев, формирующих набор правил с регрессионными моделями в целях выработки точных прогнозов.
9. Способ по п. 8, в котором определение точности прогнозирования физиологического параметра включает в себя:
разбиение собранных клинических данных на один или более обучающих наборов данных и тестовых наборов данных;
создание основанных на правилах моделей, с использованием одного или более обучающих наборов данных;
оценка прогнозируемых значений физиологического параметра от одного или более тестовых наборов данных; и
определение точности прогнозируемых значений параметра путем сравнения выходных данных основанной на правилах модели с фактическими собранными данными.
10. Способ по п. 9, в котором для подтверждения точности прогнозируемых значений физиологического параметра применяется показатель квадратичной ошибки или корреляции.
11. Система прогнозирования физиологического состояния пациента, включающая в себя:
устройство непрерывного сбора данных, настроенное на:
контроль некоторого множества пациентов в период послеоперационного восстановления; и
разработку базы клинических данных, содержащей клинические данные, собранные от множества пациентов в прошлом, имеющих аналогичные профили пациента; клинические данные, включающие физиологические данные, жизненные показатели, демографические характеристики, симптомы до лечения, режимы лечения и соответствующие ответы некоторого множества пациентов в прошлом;
устройство обработки данных, настроенное на:
определение одной или более схем восстановления для аналогичных профилей пациента, показывающих аналогичный ответ на выбранный режим лечения; использование одной или более схем восстановления для обучения поведенческой реакции физиологического параметра пациента; и
генератор прогностических моделей, настроенный на:
создание прогностической модели для обеспечения автоматической классификации одного или более аналогичных профилей пациента на основе существующих схем восстановления известных симптомов и известных ответов как минимум на один режим лечения; и
заблаговременное прогнозирование физиологического параметра пациента, на основании собранных физиологических данных пациента.
12. Система по п. 11, в которой физиологический параметр включает в себя непрерывный сердечный выброс (ССО) пациента.
13. Система по п. 11, в которой устройство обработки данных далее адаптируется для обработки собранных клинических данных пациента, где собранные данные рассчитываются линейной интерполяцией, для получения недостающих потоков данных в собранных данных.
14. Система по п. 11, в которой устройство обработки данных далее адаптируется для определения точности прогнозируемых значений параметра путем сравнения выходных данных прогностической модели с фактическими собранными данными.
15. Система по п. 11, далее включающая в себя устройство отображения информации, адаптированное для отображения прогнозируемого физиологического параметра пациента, заблаговременно принимаемого от устройства обработки данных.