[發明專利]使得能夠進行臨床決策支持的方法、計算機程序產品和系統有效
| 申請號: | 200980104541.6 | 申請日: | 2009-02-06 |
| 公開(公告)號: | CN101971180A | 公開(公告)日: | 2011-02-09 |
| 發明(設計)人: | A·奧尼爾;K·瓦爾;P·福斯格倫;A·科伯 | 申請(專利權)人: | 法蒂亞公司 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00;G01N33/68 |
| 代理公司: | 永新專利商標代理有限公司 72002 | 代理人: | 王英;劉炳勝 |
| 地址: | 瑞典烏*** | 國省代碼: | 瑞典;SE |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 使得 能夠 進行 臨床 決策 支持 方法 計算機 程序 產品 系統 | ||
技術領域
本發明涉及疾病診斷的領域,并且具體而言,涉及使用對患者體內的多個生物標記物的多種測試(代表性地,如血液中的免疫球蛋白水平)診斷過敏性和/或自身免疫性疾病。特別地,本發明涉及用于改進此類診斷的計算機處理工具。
背景技術
對疾病的精確診斷始終是衛生保健的根本之一。做出診斷的過程可以采取多種形式,如基于癥狀的、基于患者歷史的以及基于測試的診斷。在基于測試的診斷中,在體液中被測生物標記物的水平被用于查明患者的疾病(例如,血液中的IgE表示過敏,并且尿液中的糖表示糖尿病)。此外,醫師趨向于將基于癥狀的診斷和基于測試的診斷進行組合,以便精確地闡述潛在的疾病。
近些年來,分子生物標記物測試的有效性有了巨大的增強。現在,執行面板測試已經非常普遍,并且這些結果與患者歷史相結合,形成診斷的基礎。只要測試的數目少于10左右,這對平均水平的醫師而言,在“他的腦海”中處理是可以接受的。然而,當醫師必須基于20-100條獨立測試結果做出決策時,誤判和混淆的風險急劇增加。
為了改進由醫師所做出的決策或者減小做出誤判和錯誤的數目,已經開發出了設計用于改進涉及診斷或保健治療過程的臨床決策制定的臨床決策支持系統(CDSSs)。CDSSs在許多領域中表現有活性的,諸如對藥品的選擇(見諸如由Evans等人在1998年第338期N?Engl?J?Med的第232-238頁所發表的“A?computer-assisted?management?program?for?antibiotics?and?other?antiinfective?agents”)以及對潛在的肺結核感染的篩查(見諸如由Steel等人在2005年第28期第3卷Am?J?Prev?Med的第281-4頁所發表的“Using?computerized?clinical?decision?support?for?latent?tuberculosis?infection?screening”)。此外,有用于圖像解釋的不同的支持工具(見諸如由Harpole等人在1997年第4期J?Am?Med?Inform?Assoc的第511-521頁所發表的“Automated?evidence-based?critiquing?of?orders?for?abdominal?radiographs:impact?on?utilization?and?appropriateness”,以及US?2005/0102315)。
大多數CDSSs具有近似相同的結構,例如,正如由Mendonca等人在2004年六月第68期第6卷J?Dent?Educ的第589-97頁所發表的“Clinical?decision?support?systems:perspectives?in?dentistry”中所描述的,這里將其一起納為參考。在常規的CDSS中,有包含患者數據的工作存儲器(通常被稱為數據庫),使用分類知識庫的決策(或推斷)引擎(例如,包含給定測試結果下疾病的可能性)。可能有可利用的解釋模塊,所述解釋模塊根據上下文將來自決策引擎的輸出轉換為消息。
在WO?2005/103300中公開了一種用于解釋在診斷條件下的測試結果的CDSS,其中,統計模式識別算法被應用于關于自身免疫性疾病的平板測試結果。該算法將測試結果的面板與多個先前診斷的患者的參考數據集進行比較,每個參考數據集包括針對多個具體抗體中的每一個的和所診斷出的疾病的值。該算法對面板測試結果和參考數據集應用k最鄰近處理,以便產生在統計學上導出指示面板測試結果是否與零個、或一個或多個具體疾病相關聯的決策。
WO?96/12187公開了一種能夠使用經訓練的神經網絡從多變量實驗室數據中進行復雜模式識別的自動化診斷系統。
現有技術還包括US?2006/0013773,其公開了用于將血型與食物過敏和食物超敏性聯系起來的技術。
US?5692220公開了用于血液病理學診斷的決策支持系統,其中,測試結果被輸入到決策引擎中,所述決策引擎將其與對應于具體患者狀況的模式進行比較。所匹配的模式依據預先確定的準則分層次進行布置。
設計現有技術的CDSS中的共同問題是,其決策引擎的復雜度隨著可獲得的測試結果數目的增加快速增長。顯然,這在可獲得大量生物標記物測試,并且還在不斷進行新的測試的場合就引起了問題。一種此類場合是過敏性和自身免疫性疾病,其中,可以獲得成百上千不同的生物標記物測試。
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G06F 電數字數據處理
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G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





