[發(fā)明專利]用于利用本地和遠程分析學進行的臨床決策支持的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810762981.1
• 申請日: 2018-07-12
• 公開（公告）號: CN109256205B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設計）人: T.帕塞里尼;L.M.伊圖;D.科馬尼丘;P.沙爾馬
• 申請（專利權）人: 西門子保健有限責任公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/70
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 張健;劉春元

1.一種用于患者的冠狀動脈疾病（CAD）的非侵入式評估的方法，包括：

接收患者的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)；

基于針對當前臨床場景的臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略；

根據(jù)所選處理策略、使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一、基于所述患者的所述醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)來執(zhí)行所述患者的CAD的非侵入式評估；以及

基于CAD的非侵入式評估來輸出所述患者的CAD的最終評估；

其中基于針對當前臨床場景的臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略包括：

通過使用成本函數(shù)的多目標優(yōu)化評價不同可能處理策略，基于針對所述當前臨床場景的所述臨床要求，來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略。

2.如權利要求1所述的方法，其中基于針對當前臨床場景的臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略包括：

基于包括時間要求、保真度要求、現(xiàn)場當前可用的計算資源、所述醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)的類型、或者針對所述當前臨床場景的CAD評估的目的中的一個或多個的臨床要求，來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略。

3.如權利要求1所述的方法，其中基于針對當前臨床場景的臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略包括：

使用經(jīng)訓練的基于機器學習的分類器來執(zhí)行所述患者的所述醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)中的鈣評分；以及

基于所述患者的所述醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)中的所述鈣評分，來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略。

4.如權利要求1所述的方法，其中基于針對當前臨床場景的臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略包括：

響應于所述當前臨床場景是緊急情形的指示，自動選擇用于使用現(xiàn)場處理評估所述患者的CAD的處理策略。

5.如權利要求1所述的方法，其中基于針對當前臨床場景的臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略包括：

使用經(jīng)訓練的基于機器學習的智能人工代理、基于針對所述當前臨床場景的所述臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略。

6.如權利要求5所述的方法，其中使用經(jīng)訓練的基于機器學習的智能人工代理、基于針對所述當前臨床場景的所述臨床要求來自動選擇用于使用現(xiàn)場處理、場外處理或聯(lián)合現(xiàn)場和場外處理之一評估所述患者的CAD的處理策略包括：

使用經(jīng)訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）、基于輸入到經(jīng)訓練的DNN的臨床指示符來自動選擇所述處理策略，其中經(jīng)訓練的DNN是使用深度強化學習、基于針對各種患者的患者專用醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)和所述各種患者的對應后果或臨床歷史的數(shù)據(jù)庫來訓練的。

7.如權利要求6所述的方法，其中所述臨床指示符是所述患者的所述醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)的鈣評分。

8.如權利要求1所述的方法，其中所述現(xiàn)場處理利用基于機器學習的CAD評估算法，并且所述場外處理利用基于計算建模的CAD評估算法。

9.如權利要求1所述的方法，其中所述現(xiàn)場處理利用第一計算CAD評估算法，并且所述場外處理利用第二計算CAD評估算法，相比于所述第一計算CAD評估算法，所述第二計算CAD評估算法具有冠狀動脈血流量的更高保真度計算模型。