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[發明專利]輔助制定治療計劃的系統和方法無效

專利信息
申請號: 200980117211.0 申請日: 2009-05-08
公開(公告)號: CN102027478A 公開(公告)日: 2011-04-20
發明(設計)人: 陳曦;張莘;D·P·凱利;A·C·奧普林森 申請(專利權)人: 皇家飛利浦電子股份有限公司
主分類號: G06F19/00 分類號: G06F19/00
代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 康正德;劉鵬
地址: 荷蘭艾*** 國省代碼: 荷蘭;NL
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 輔助 制定 治療 計劃 系統 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及計算機輔助診療系統及方法,特別涉及計算機輔助康復治療的系統及方法。

背景技術

由于疾病或意外而導致的運動、語言、認知、視聽能力等功能障礙的病人需要進行康復治療。病人出院后,為了持續改善身體狀況,通常會按醫囑在家進行自我康復訓練,然后定期去康復中心或醫院復檢。為了達到理想的康復效果,病人需要在醫生的指導下進行正確的訓練,不正確的方法非但不能幫助病人恢復,反而有可能會導致更嚴重的問題。

因此,對于醫生或治療師來說了解病人在家康復的情況并據此做出下一步的康復計劃是非常重要的。但是,許多老年人遭受記憶力衰退、或由于例如中風等嚴重疾病導致的語言功能障礙,因此不能詳盡地描述他們在家自我康復訓練的情況。

另外,一些經驗不足的康復治療師也需要一套系統來為他們提供專家知識以逐步積累經驗。對于有經驗的醫生或治療師來說,如果他們每次接待一個病人都需要很長時間來了解該他/她的既往病史和在家康復訓練情況,會大大降低他們的工作效率。

發明內容

本發明提供了一種計算機輔助診療系統和方法,用于通過分析家庭訓練數據和病人主訴的情況以及醫生觀察測試的結果,基于系統預存的專業知識來制定下一階段的訓練計劃。

根據本發明的一種輔助制定病人治療計劃的方法,包括以下步驟:

-獲取反映病人在最近階段自我訓練情況的第一數據,以及所述病人的病歷記錄;

-根據所述病歷記錄和第一專業知識分析所述第一數據;

-根據所述分析步驟的結果和第二專業知識生成訓練指導,該訓練指導將被用于指導所述病人進行下一個階段的訓練。

本發明的又一個目的是設計一種輔助制定病人治療計劃的系統,包括:

-第一模塊,用于獲取反映病人在最近階段自我訓練情況的第一數據,以及獲取所述病人的病歷記錄;

-第二模塊,用于根據所述病歷記錄和第一專業知識分析所述第一數據;

-第三模塊,用于根據所述分析步驟的結果和第二專業知識生成訓練指導,該訓練指導將被用于指導所述病人下一個階段的訓練。

本發明的方法和系統將使得醫生或治療師能夠方便高效地了解病人在家自我訓練的情況,并得到系統推薦的下一階段訓練計劃以適應這些情況。從而大大提高工作效率和工作質量。

本系統適用于中風病人康復治療,以及任何原因導致的運動、語言、感知等功能性障礙的病人的康復治療,也可以適用于幫助教練在運動員的訓練過程中針對訓練情況制定計劃。

附圖說明

圖1是根據本發明的輔助制定治療計劃的方法的流程圖;

圖2是根據本發明的輔助制定治療計劃的系統的功能模塊圖。

將結合以下的實施例和附圖詳細說明本發明的原理。

具體實施方式

圖1是根據本發明的輔助制定病人治療計劃的方法的流程圖。該方法包括獲取反映病人在最近階段自我訓練情況的第一數據,以及獲取所述病人的病歷記錄的步驟110。

該方法還包括根據所述病歷記錄和第一專業知識分析所述第一數據的步驟120。

該方法另外包括根據所述分析步驟120的結果和第二專業知識生成訓練指導的步驟130,該訓練指導將被用于指導所述病人進行他/她下一個階段的訓練。

反映病人最近階段自我訓練情況的第一數據可以包括:最近階段訓練數據(原始數據)以及對照醫生制定的訓練指導根據最近階段訓練數據進行統計歸納的數據。該統計數據標識了病人在家訓練存在的問題,進步的大小等。原始訓練數據和統計分析數據反映了病人最近階段自我訓練情況。

訓練數據可以包括但不限于:所進行的訓練項目、每個項目的訓練次數、每項訓練的持續時間、每項訓練的頻率、完成質量的量化值等。例如:在動作訓練中,動作的流暢程度、軀干的穩定性、關節的靈活性等。又如,在語言訓練中,語言的流暢性、發音的準確性、語速等。

統計數據可以包括但不限于:完成的項目的數量的統計、完成的項目的質量的統計、具有統計特性的異常現象列表。例如,在中風病人的上肢訓練過程中,通過對幾組不同動作進行統計分析,可以首先找出每組中與目標動作不一致的動作,并按運動軌跡模式進行分類,以便生成多個運動子類集。同時在運動軌跡模式中為每個運動子類生成代表性運動。以此方式分析代表所有運動子集的所有單關節運動,如肩關節運動軌跡,計算不一致的情況所占運動子集數的比例。如果該比例超過一定閾值,從而可以將肩關節作為異常現象標識出。

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