СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КЛИНИЧЕСКИХ ИСХОДОВ

1. Способ определения вероятности клинического исхода у пациента, включающий:
a. получение данных от пациента, соответствующих измеренным величинам, по меньшей мере, одного биологического маркера, причем указанный биологический маркер является маркером одного или нескольких медицинских состояний, сепсиса, недостаточности (нарушения работы) органов, острого медицинского синдрома, уровней инсулина, застойной сердечной недостаточности, пирогенов, рака, инфекционного заболевания, диабета, воспаления, аллергии, аутизма, диссеминированного внутрисосудистого свертывания (DIC), синдрома острой дыхательной недостаточности (ARDS), острой печеночной недостаточности (ALF) и острой почечной недостаточности (ARF), такому биомаркеру как глюкоза, адипонектин, Протеин-С, ИЛ-6, ИЛ-1 бета, TNF-альфа и ИЛ-10;
b. конструирование с помощью процессора пространства вероятностей, определяемого набором отдельных клинических исходов, при этом каждый из отдельных клинических исходов характеризуется статистическим распределением исторических данных пациента, по меньшей мере, одного биологического маркера, указанное статистическое распределение предоставляет кластер указанных данных, причем указанный кластер идентифицирован методом выбранным из группы, состоящей из метода К-средних (К means), метода одиночного сцепления (Single Linkage), метода полного сцепления (Complete Linkage), метода Уорда (Ward′s Method) и центроидного метода (Centroid Method), указанный кластер данных определяет центроид, при этом каждый из отдельных клинических исходов приурочен к центроиду; и
c. расчет с помощью процессора положения указанных данных пациента в указанном пространстве вероятностей и в отношении указанного центроида, при этом указанное положение в пространстве вероятностей основано на, по меньшей мере, одном биологическом маркере, расстояние между указанным положением и указанным центроидом устанавливают с использованием расстояния Махаланобиса, из которого вероятность рассчитывают с использованием байесовской оценки, оценки Нельсона-Аалена, обычной оценки по методу наименьших квадратов, взвешенной оценки по методу наименьших квадратов или оценки по методу максимального правдоподобия, таким образом характеризующего вероятность клинического исхода для указанного пациента на основании того, попадают ли данные пациента в пространство вероятностей.
2. Способ определения вероятности клинического исхода у пациента, включающий:
a. получение данных от пациента, соответствующих измеренным величинам, по меньшей мере, одного биологического маркера, причем указанный биологический маркер является маркером одного или нескольких медицинских состояний, сепсиса, недостаточности (нарушения работы) органов, острого медицинского синдрома, уровней инсулина, застойной сердечной недостаточности, пирогенны, рака, инфекционного заболевания, диабета, воспаления, аллергии, аутизма, диссеминированного внутрисосудистого свертывания (DIC), синдрома острой дыхательной недостаточности (ARDS), острой печеночной недостаточности (ALF) и острой почечной недостаточности (ARF), а также такому биомаркеру как глюкоза, адипонектин, Протеин-С, ИЛ-6, ИЛ-1 бета, TNF-альфа и ИЛ-10; и
b. конструирование с помощью процессора пространства вероятностей с использованием сервера, при этом пространство вероятностей определяется набором отдельных клинических исходов, каждый из отдельных клинических исходов характеризуется статистическим распределением исторических данных пациента, по меньшей мере, одного биологического маркера;
c. введение указанных данных пациента на сервер, указанные данные соответствуют, по меньшей мере, одному биологическому маркеру, указанное статистическое распределение предоставляет кластер указанных данных, причем указанный кластер идентифицирован методом выбранным из группы, состоящей из метода К-средних (К means), метода одиночного сцепления (Single Linkage), метода полного сцепления (Complete Linkage), метода Уорда (Ward′s Method) и центроидного метода (Centroid Method), указанный кластер данных определяет центроид, при этом каждый из отдельных клинических исходов приурочен к центроиду, и
d. расчет с помощью процессора положения указанных данных в указанном пространстве вероятностей и в отношении указанного центроида, при этом указанное положение в пространстве вероятностей основано на, по меньшей мере, одном биологическом маркере, расстояние между указанным положением и указанным центроидом устанавливают с использованием расстояния Махаланобиса, из которого вероятность рассчитывают с использованием байесовской оценки, оценки Нельсона-Аалена, обычной оценки по методу наименьших квадратов, взвешенной оценки по методу наименьших квадратов или оценки по методу максимального правдоподобия, таким образом характеризующего вероятность клинического исхода для пациента на основании того, попадают ли данные пациента в пространство вероятности.
3. Способ по п. 1 или 2, в котором, по меньшей мере, этапы b и с повторяют в разные моменты времени, чтобы получить траекторию в пространстве вероятностей, при этом указанная траектория является индикатором вероятности прогрессирования клинического исхода.
4. Способ по п. 1 или 2, дополнительно включающий уведомление медицинского персонала или пациента о необходимости проведения медицинских действий по оценке или характеристике положения данных указанного пациента в указанном пространстве вероятностей.
5. Способ по п. 4, в котором медицинские действия включают, по меньшей мере, одно действие, выбранное из группы, состоящей из изменения дозы лечебного средства, вводимого данному пациенту, назначения другого лечебного средства и назначения другой комбинации лечебных средств.
6. Способ по п. 4, в котором уведомление передается в электронном виде.
7. Способ по п. 4, в котором уведомление передается по беспроводным каналам.
8. Способ по п. 4, дополнительно включающий при выборе, по меньшей мере, одного медицинского действия этап проведения итогового анализа для оценки результата указанного выбранного действия и автоматического обновления вероятности определенного клинического исхода у указанного пациента.
9. Способ по п. 3, в котором различные моменты времени охватывают период приблизительно менее 24 часов.
10. Способ по п. 1 или 2, в котором клинический исход выбран из группы, состоящей из полноценной реакции (CR), частичной реакции (PR), стабильного заболевания (SR), отсутствия реакции (NR), неблагоприятного эффекта лекарства (ADR) и токсичности лекарства.
11. Способ по п. 1, в котором данные пациента представляют собой измерения, по меньшей мере, одного биологического маркера, представленного в жидкости организма.
12. Способ по п. 3, в котором данные пациента представляют собой измерения, по меньшей мере, одного биологического маркера, представленного в крови.
13. Система получения медицинской информации для анализа данных пациента способом по пп. 1-12, включающая:
a. устройство ввода для получения данных пациента, представляющих собой измерения, по меньшей мере, одного биологического маркера, и коммуникации с процессором;
b. блок хранения, сообщающийся с процессором и имеющий базу данных для:
i) хранения данных, соответствующих пространству вероятностей, определяемому набором отдельных клинических исходов, каждый из которых характеризуется статистическим распределением исторических данных пациента, по меньшей мере, одного биологического маркера; и
ii) хранения данных пациента, соответствующих, по меньшей мере, данным пациента, представляющим собой измерения, по меньшей мере, одного биологического маркера;
c. процессор, который:
i) конструирует одно или несколько пространств вероятностей, каждое пространство определяется множеством отдельных клинических исходов, каждый из которых характеризуется статистическим распределением набора данных пациента, соответствующих измеренным величинам биологического маркера(ов), указанное статистическое распределение, предоставляющее кластер указанных данных пациента, причем указанный кластер идентифицирован методом выбранным из группы, состоящей из метода К-средних (К means), метода одиночного сцепления (Single Linkage), метода полного сцепления (Complete Linkage), метода Уорда (Ward′s Method) и центроидного метода (Centroid Method), указанный кластер данных определяет центроид, при этом каждый из отдельных клинических исходов приурочен к центроиду, причем статистическое распределение для данного набора биологического маркера(ов) отличается от других статистических распределений для всех иных наборов биологических маркеров, характеризующих каждый из клинических исходов в рамках данного пространства вероятностей, при этом данное пространство вероятностей отражает множество клинических исходов, связанных с медицинским состоянием, медицинской процедурой, терапией, клиническим испытанием, поиском и разработкой новых лекарств;
ii) вычисляет положение указанных данных пациента в указанном пространстве и в отношении указанного центроида, при этом указанное положение в пространстве вероятностей основано на биологическом маркере(ах), расстояние между указанным положением и указанным центроидом устанавливают с использованием расстояния Махаланобиса, из которого вероятность рассчитывают с использованием байесовской оценки, оценки Нельсона-Аалена, обычной оценки по методу наименьших квадратов, взвешенной оценки по методу наименьших квадратов или оценки по методу максимального правдоподобия, при этом указанный расчет основан на том, попадают ли данные пациента в каждое статистическое распределение набора биологического маркера(ов), характеризующего каждый отдельный клинический исход как способ оценки вероятности отдельного клинического исхода у указанного пациента; и
iii) рассчитывает траекторию в данном пространстве вероятностей, при этом указанная траектория является индикатором вероятности прогрессирования одного из множества клинических исходов; и
устройство вывода, которое передает информацию, относящуюся к отдельному клиническому исходу по пункту с.конечному пользователю.
14. Система по п. 13, дополнительно включающая конечного пользователя, в которой конечным пользователем является медицинский персонал или пациент.
15. Система по п. 13, дополнительно включающая конечного пользователя, в которой конечным пользователем является представитель фармацевтической компании.
16. Система по п. 13, в которой указанное устройство вывода передает избранные части данных пациента и пространство вероятностей в ответ на инструкции от конечного пользователя.
17. Система по п.13, в которой блок хранения системы сохраняет историю ссылочных данных о множестве пациентов в связи, по меньшей мере, с одним биологическим маркером.
18. Система по п. 13, в которой данные, накопленные в блоке хранения, выбирают из категорий, состоящих из патологии, анатомии, варианта лечения, исхода лечения, фармакологического параметра, фармакокинетического параметра, физиологического параметра и геномной информации.
19. Система по п. 13, в которой база данных представляет собой общедоступную базу данных.
20. Система по п. 13, в которой база данных представляет собой внутреннюю базу данных.
21. Система по п. 13, в которой информация, передаваемая устройством вывода, кодируется.
22. Система по п. 13, которая включает в себя сеть.
23. Система по п. 13, в которой устройство ввода и/или устройство вывода включает в себя интерфейс пользователя с возможностью удаленного доступа к сети.
24. Система по п. 13, в которой процессор рассчитывает положение указанного пациента в указанном пространстве вероятностей как способ оценки вероятности отдельного клинического исхода у указанного пациента.
25. Система по п. 13, в которой устройство ввода включает в себя сенсорный экран.
26. Система по п. 13, в которой устройство ввода включает в себя портал ввода данных или клавиатуру.
27. Система по п. 13, в которой данные пациента являются текстовыми или числовыми.
28. Система по п. 27, в которой текстовая или числовая информация запрашивается от конечного пользователя.
29. Система по п. 13, в которой данные пациента представляют собой измерения, по меньшей мере, одного биологического маркера, представленного в крови.
30. Система по п. 13, в которой данные пациента представляют собой измерения, по меньшей мере, двух биологических маркеров, представленных в крови.
31. Система по п. 30, в которой измерения получают при помощи устройства, расположенного у постели пациента, и управляемого им.
32. Система по п. 31, в которой измерения проводят в разные моменты времени, чтобы получить траекторию в пространстве вероятностей, при этом указанная траектория представляет временную серию оцениваемого клинического исхода.
33. Система по п. 32, в которой информация, передаваемая устройством вывода, представляет собой оценку клинического исхода у пациента в единичной точке времени.
34. Система по п. 32, в которой информация передаваемая устройством вывода, представляет собой временную серию оцениваемого клинического исхода.
35. Система по п. 13, в которой устройство вывода включает в себя автоматическую систему тревожной сигнализации.
36. Система по п. 35, в которой автоматическая система тревожной сигнализации выполнена программируемой конечным пользователем.
37. Система по п. 35, в которой автоматическая система тревожной сигнализации основана на заранее определенном протоколе для клинического испытания.
38. Система по п. 13, в которой конечным пользователем является поставщик услуг здравоохранения.
39. Система по п. 38, в которой поставщиком услуг здравоохранения является организация здравоохранения.
40. Способ определения медицинского состояния пациента, включающий:
a. получение первого набора данных пациента, включающего измеренные величины, по меньшей мере, одного биологического маркера и, по меньшей мере, одного физиологического параметра пациента, причем биологические маркеры и физиологические маркеры выбраны из группы биологических маркеров и физиологических параметров, состоящей из: а) медицинского состояния пациента и дозы лечебного средства; б) сепсиса и недостаточности какого-либо органа или иного острого медицинского синдрома; в) уровня инсулина и застойной сердечной недостаточности; и г) пирогенов и температуры тела;
b. конструирование с помощью процессора пространства вероятностей, определяемого набором отдельных клинических исходов, при этом каждый из отдельных клинических исходов характеризуется статистическим распределением исторических данных пациента по меньшей мере одного биологического маркера или физиологического параметра, указанное статистическое распределение предоставляет кластер указанных данных, причем указанный кластер идентифицирован методом выбранным из группы, состоящей из метода К-средних (К means), метода одиночного сцепления (Single Linkage), метода полного сцепления (Complete Linkage), метода Уорда (Ward′s Method) и центроидного метода (Centroid Method), указанный кластер данных опеределяет центроид, при этом каждый из отдельных клинических исходов приурочен к центроиду; и
c. определение с помощью процессора вероятности медицинского состояния пациента с использованием первого набора данных, полученных от пациента путем расчета положения указанного первого набора данных пациента в пространстве вероятностей, определенного указанным набором отдельных клинических исходов и в отношении центроида кластера данных, при этом указанное положение первого набора данных пациента в пространстве вероятностей основано на измеренной величине, по меньшей мере, одного указанного биологического маркера или, по меньшей мере, одного указанного физиологического параметра, расстояние между указанным положением и указанным центроидом устанавливают с использованием расстояния Махаланобиса, из которого вероятность рассчитывают с использованием байесовской оценки, оценки Нельсона-Аалена, обычной оценки по методу наименьших квадратов, взвешенной оценки по методу наименьших квадратов или оценки по методу максимального правдоподобия;
d. селекция второго набора данных пациента из первого набора данных, исходя из вероятности медицинского состояния, причем второй набор данных пациента в большей степени коррелируется с развитием медицинского состояния, при этом второй набор данных пациента является специфическим биомаркером, выбранным из а) онкологических заболеваний, инфекционных заболеваний, диабета, воспалительных заболеваний, аллергии и аутизма; б) диссеминированного внутрисосудистого свертывания (DIC), синдрома острой дыхательной недостаточности (ARDS), острой печеночной недостаточности (ALF) и острой почечной недостаточности (ARF); в) глюкозы, инсулина, адипонектина и резистина; и г) белка С, ИЛ-6, ИЛ-1 бета, TNF-альфа, ИЛ-10; и
e. получение измеренных величин второго набора данных от пациента, посредством чего можно охарактеризовать медицинское состояние пациента.