СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРИТЕРИЕВ ВКЛЮЧЕНИЯ ИЛИ ИСКЛЮЧЕНИЯ

1. Реализуемый на компьютере способ (100) тренировки системы (600) оценки, включающий в себя:
обеспечение (110) системы оценки, содержащий модуль (606) оценки;
прием (120) тренировочного набора данных, содержащего множество данных пациентов и результатов лечения;
анализ (130), с помощью алгоритма поддержки принятия клинических решений, тренировочного набора данных для формирования множества рекомендаций поддержки принятия клинических решений, причем кластеризация основана по меньшей мере частично на сравнении каждой из рекомендаций поддержки принятия клинических решений с результатами лечения в тренировочных данных;
кластеризацию (140), с помощью модуля оценки, множества рекомендаций поддержки принятия клинических решений в множество кластеров; и
идентифицирование (160), с помощью модуля оценки, одного или более признаков по меньшей мере одного из множества кластеров и на основе идентифицированных одного или более признаков формирование одного или более критериев включения по меньшей мере для одного из множества кластеров.
2. Способ по п. 1, в котором этап идентифицирования дополнительно включает в себя формирование на основе идентифицированных одного или более признаков одного или более критериев исключения по меньшей мере для одного из множества кластеров.
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя следующие этапы:
получение (420) данных о состоянии здоровья пациента;
анализ (430), с помощью алгоритма поддержки принятия клинических решений, данных о состоянии здоровья для формирования рекомендации поддержки принятия клинических решений для пациента;
назначение (440), с помощью модуля (606) оценки, рекомендации поддержки принятия клинических решений одному из множества кластеров на основе выделенных критериев включения; и
назначение (450), с помощью модуля оценки, оценки достоверности рекомендации поддержки принятия клинических решений на основе, по меньшей мере частично, назначения указанной рекомендации одному из множества кластеров.
4. Способ по п. 3, дополнительно включающий в себя этап сообщения (460) оценки достоверности пользователю.
5. Способ по п. 4, в котором оценка достоверности является количественной оценкой.
6. Реализуемый на компьютере способ (100) тренировки системы (600) оценки, включающий в себя:
обеспечение (110) системы оценки, содержащий модуль (606) оценки;
прием (120) тренировочного набора данных, содержащего множество данных пациентов и результатов лечения;
кластеризацию (132), с помощью модуля оценки, тренировочного набора данных в множество кластеров;
анализ (130), с помощью алгоритма поддержки принятия клинических решений, тренировочного набора данных для формирования множества рекомендаций поддержки принятия клинических решений, причем этап кластеризации и этап анализа выполняют по отдельности; и
идентифицирование (160), с помощью модуля оценки, одного или более признаков по меньшей мере одного из множества кластеров и на основе идентифицированных одного или более признаков формирование одного или более критериев включения для по меньшей мере одного из множества кластеров, причем идентифицирование также включает в себя
- идентифицирование по меньшей мере одного из множества кластеров в качестве кластера с множеством ложных рекомендаций на основе сравнения множества кластеров с множеством рекомендаций поддержки принятия клинических решений и/или
- идентифицирование (152), с помощью модуля оценки, по меньшей мере одного из множества кластеров в качестве ошибочного кластера, где идентифицированный ошибочный кластер представляет собой кластер, из которого формируют один или более критериев исключения.
7. Способ по п. 6 в котором этап анализа включает в себя анализ (142), с помощью алгоритма поддержки принятия клинических решений, каждого из множества кластеров по отдельности с целью формирования множества рекомендаций поддержки принятия клинических решений для каждого из множества кластеров; и при этом способ дополнительно включает в себя этап (150) идентифицирования, с помощью модуля оценки, по меньшей мере одного из множества кластеров с малой площадью под кривой оценок на основе, по меньшей мере частично, множества кластеров и множества рекомендаций поддержки принятия клинических решений.
8. Способ по п. 6, дополнительно включающий в себя следующие этапы:
получение (420) данных о состоянии здоровья пациента;
анализ (430), с помощью алгоритма поддержки принятия клинических решений, данных о состоянии здоровья для формирования рекомендации поддержки принятия клинических решений для пациента;
назначение (440), с помощью модуля оценки, рекомендации поддержки принятия клинических решений одному из множества кластеров на основе выделенных критериев включения; и
назначение (450), с помощью модуля оценки, оценки достоверности рекомендации поддержки принятия клинических решений на основе по меньшей мере частично назначения этой рекомендации одному из множества кластеров.
9. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя этап сообщения (460) оценки достоверности пользователю.
10. Реализуемый на компьютере способ (400) обеспечения оценки достоверности рекомендации поддержки принятия клинических решений, включающий в себя следующие этапы:
получение (420) данных о состоянии здоровья пациента;
анализ (430), с помощью алгоритма поддержки принятия клинических решений, данных о состоянии здоровья для формирования рекомендации поддержки принятия клинических решений для пациента;
назначение (440), с помощью модуля (606) оценки, рекомендации поддержки принятия клинических решений одному из множества кластеров на основе критериев включения, причем критерии включения формируют посредством способа по п. 1 или 6;
назначения (450), с помощью алгоритма оценки, оценки достоверности рекомендации поддержки принятия клинических решений на основе, по меньшей мере частично, назначения указанной рекомендации одному из множества кластеров; и
сообщения (460) оценки достоверности пользователю.
11. Способ по п. 10, в котором оценка достоверности является количественной оценкой.
12. Способ по п. 10, в котором оценка достоверности является количественной оценкой, содержащей указание, использовать ли рекомендацию поддержки принятия клинического решения.
13. Устройство для тренировки системы оценки или для обеспечения оценки достоверности рекомендации поддержки принятия клинических решений, включающее в себя память и процессор, выполненный с возможностью осуществления этапов способа по любому из пп. 1-12.
14. Некратковременный машиночитаемый носитель информации, закодированный инструкциями для исполнения процессором с целью тренировки системы оценки, причем некратковременный машиночитаемый носитель информации содержит инструкции для выполнения этапов способа по любому из пп. 1-12.