Количественный показатель предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы - RU2728855C2

Чертежи

Описание

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[001] Настоящее изобретение в целом относится к области кардиологической помощи, области экстренного медицинского реагирования и т.д.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[002] В клинической практике часто могут возникать ситуации, которые могут свидетельствовать о возможном ухудшении работы сердечной системы, например, если у пациента имеется один или более из следующих симптомов: головокружение; физическая слабость; учащенные или неравномерные удары сердца; одышка; ощущение дискомфорта в грудной клетке или т.п. Такие симптомы являются обычными симптомами заболеваний сердечно-сосудистой системы, причем когда эти симптомы ярко выражены, они могут указывать на возможные у пациентов остановки сердца, острый сердечный приступ или острую сердечную недостаточность, а когда эти симптомы менее выражены - на нарушение сердечного ритма или ишемическую болезнь сердца. Типичные ситуации, при которых ухудшение работы сердца более вероятно, включают транспортировку пациентов в карете скорой помощи или поступление в отделение неотложной помощи при больнице, или госпитализацию пациента после хирургической операции по протезированию коленного сустава, или другой хирургической или другой сложной медицинской процедуры.

[003] Раннее обнаружение и диагностирование ухудшения работы сердца оказывает значительное влияние на конечный успех или неудачу при оказании кардиологической помощи. Механизмы ухудшения работы сердца, которые непосредственно связаны с сердечной мышцей, включают, например: ишемию миокарда (снижение кровотока/насыщение кислородом сердца), гипертрофию левого желудочка (утолщение мышцы стенки левого желудочка, которая, как правило, является результатом хронического чрезмерного сердечного усилия, обусловленного высоким кровяным давлением, или другого состояния), систолическую сердечную недостаточность (ухудшение работы желудочка во время систолического качающего действия, которое, как правило, связано со сниженной фракцией выброса) и диастолическую сердечную недостаточность (ухудшение работы желудочка во время расслабления диастолы, которое, как правило, связано с низким ударным объемом). Другие механизмы ухудшения работы сердца относятся к васкулатуре, обслуживающей сердце, например дегенерация клапана или образование бляшек, которые могут привести к стенозу. Соответствующее лечение зависит от того, какой из этих механизмов ухудшения работы сердца (или комбинация механизмов) имеет место. Многие из этих механизмов, если оставить их без внимания, могут привести к опасным для жизни или здоровья медицинским событиям, таким как остановка сердца, острый сердечный приступ, острая сердечная недостаточность, нарушение сердечного ритма, ишемическая болезнь сердца или т.п.

[004] Для диагностирования ухудшения работы сердца был разработан широкий ряд специализированных медицинских тестов. Однако на практике их часто не назначают конкретному пациенту до тех пор, пока ухудшение работы сердца не усилится и не станет явно выраженным. Кроме того, интерпретация различных тестов работы сердца затруднена, и зачастую, на ранних стадиях ухудшения работы сердца пациента лечит врач, являющийся не опытным кардиологом, а обычным врачом общеврачебной практики (ОП) и/или врачом, имеющим другую специализацию.

[005] Далее раскрыты новые и усовершенствованные системы и способы, которые направлены на решение вышеуказанных и других проблем.

РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[005] Согласно одному раскрытому аспекту описан монитор пациента, содержащий:

дисплейную часть,

множество датчиков, считывающих жизненные показатели обследуемого человека, в том числе по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы и по меньшей мере один параметр дыхания, и

микропроцессор или микроконтроллер, запрограммированный на выполнение способа определения количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы (англ. cardiovascular early warning scoring (cEWS), ОКПРПССС).

Способ ОКПРПССС включает следующие операции:

(i) классифицирование обследуемого человека с использованием множества классификаторов нарушения работы сердечно-сосудистой системы, каждый из которых обучен для классифицирования обследуемого человека в соответствии с различным типом нарушения работы сердечно-сосудистой системы, для генерирования количественных показателей раннего предупреждения для сердечнососудистой системы по различным типам нарушения работы сердечнососудистой системы, при этом множество классификаторов нарушения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащего указанный по меньшей мере один параметр сердечнососудистой системы и указанный по меньшей мере один параметр дыхания, считываемые множеством датчиков; и

(ii) вывод количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам нарушения работы сердечно-сосудистой системы на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента.

Набор входных данных может содержать указанный по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы, считываемый электродами электрокардиографа, и указанный по меньшей мере один параметр дыхания, включающий дыхательный объем, считываемый датчиком воздушного потока.

[006] Согласно одному раскрытому аспекту описан некратковременный носитель информации, хранящий инструкции, считываемые и исполняемые монитором пациента, содержащим множество датчиков, дисплейную часть и микропроцессор или микроконтроллер для выполнения способа раннего предупреждения ишемии миокарда следующим образом. Данные о жизненных показателях обследуемого человека, или субъекта, собирают с использованием множества датчиков. Обследуемого человека классифицируют для генерирования эмпирического количественного показателя ишемии миокарда с использованием эмпирического классификатора ишемии миокарда, обученного на меченом наборе данных, представляющих субъекты для обучения, при этом каждый субъект i для обучения представлен вектором

признаков субъекта i для обучения и меткой y_i, представляющей собой состояние ишемии миокарда у субъекта i для обучения. Классифицирование включает ввод вектора в эмпирический классификатор ишемии миокарда, который содержит признаки, сгенерированные из собранных данных о жизненных показателях по обследуемому человеку. Генерируют по меньшей мере один дополнительный количественный показатель ишемии миокарда путем применения набора правил или физиологической модели к набору входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащему входные данные, сгенерированные из собранных данных о жизненных показателях по обследуемому человеку. Генерируют комбинированный количественный показатель ишемии миокарда, содержащий взвешенную комбинацию эмпирического количественного показателя ишемии миокарда и указанного по меньшей мере одного дополнительного количественного показателя ишемии миокарда. Представление комбинированного количественного показателя ишемии миокарда отображают на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента.

[008] Одно преимущество заключается в упрощении раннего диагностирования ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, а также упрощении ранней идентификации типа ухудшения работы сердечно-сосудистой системы.

[009] Еще одно преимущество заключается в раннем диагностировании ишемии миокарда.

[010] Еще одно преимущество заключается в обеспечении вышеуказанного при максимальном использовании и обеспечении контекста диагноза, основанного на правилах и эвристического по своей природе.

[011] Еще одно преимущество заключается в синергетическом комбинировании множества автоматических путей для более точного диагностирования ухудшения работы сердечно-сосудистой системы.

[012] Данный вариант реализации может обеспечивать одно, два, больше или все вышеуказанные преимущества, или не обеспечивать их вовсе, и/или может обеспечивать другие преимущества, что станет понятно специалисту в данной области техники после прочтения и ознакомления с настоящим описанием.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[013] Настоящее изобретение может принимать форму различных компонентов и схем расположения компонентов, а также различных этапов и порядков выполнения этапов. Чертежи служат лишь в целях иллюстрации предпочтительных вариантов реализации, и их не следует рассматривать в качестве ограничения настоящего изобретения.

[014] На фиг.1 схематически изображена система медицинского мониторинга, содержащая систему раннего предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы.

[015] На фиг. 2 изображены таблицы частоты сердечных сокращений в состоянии покоя для мужчин и женщин.

[016] На фиг. 3 изображен график максимальных, средних и минимальных значений для систолического и диастолического кровяного давления в зависимости от возраста.

[017] На фиг. 4 схематически изображен комбинационный вариант системы раннего предупреждения об ухудшении работы сердечнососудистой системы по фиг. 1 для иллюстративного примера выдачи раннего предупреждения об ишемии миокарда.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[018] Ссылаясь на фиг. 1, мониторинг обследуемого человека или субъекта 10 (такого как стационарный пациент, поступивший в больницу, или пациент в центре сестринского ухода, или амбулаторный пациент или т.п.) выполняют монитором 12 пациента, содержащим устройство или дисплейную часть 14, микропроцессор или микроконтроллер (не показан, но, как правило, находящийся в корпусе 16 монитора) и множество физиологических датчиков 20, 22, 24 (т.е. датчиков жизненных показателей), таких как иллюстративный набор электродов 20 электрокардиографа, датчик 22 пульсового оксиметра (изображен не подсоединенным, но, как правило, прикреплен к пальцу или мочке уха субъекта 10) и датчик 24 воздушного потока. На иллюстративной фиг. 1 датчик 24 воздушного потока установлен в полнолицевой маске 26, используемой для искусственной вентиляции легких, лечения апноэ во сне, общем мониторинге дыхания или подобном. Еще в одних вариантах реализации датчик 24 воздушного потока может быть установлен вместе с назальной маской или назальной канюлей, или подобным. В целом, монитор 12 пациента может находиться в одном из широкого ряда известных условий, таких как установлены в палате для пациентов в больнице (если субъект 10 является стационарным пациентом, может быть предусмотрена специализированная больничная территория, такая как отделение хирургии, отделение посленаркозного наблюдения, отделение интенсивной терапии или т.п.) или в палате центра сестринского ухода (если субъект 10 является пациентом в центре сестринского ухода), в карете скорой помощи или другом транспортном средстве системы экстренного реагирования (СЭР) (если субъект 10 является субъектом вызова СЭР) или т.п.

[019] Датчики 20, 22, 24 собирают данные о жизненных показателях в режиме реального времени (т.е. непрерывно или путем выборки с относительно высокой частотой выборки), при этом данные о жизненных показателях, при необходимости, обрабатываются алгоритмами, запущенными на микропроцессоре или микроконтроллере монитора 12 пациента. Например, монитор 12 пациента может исполнять алгоритмы для генерирования кривых отведения ЭКГ из измеренных значений напряжения электродов 20 ЭКГ и для извлечения информации из кривых отведения ЭКГ, такой как частота сердечных сокращений и наличие/отсутствие связанных нарушений частоты (например, тахикардии, брадикардии, возможного использования специфических по возрасту и/или полу лимитов), вариабельность частоты сердечных сокращений, интервал QT, наличие/отсутствие различных аритмий, таких как атриальная (AFib), наджелудочковая тахикардия (НЖТ), увеличенный интервал QT (длинный скорректированный интервал QT) или т.п. Монитор 12 пациента может исполнять алгоритмы для обработки данных о воздушном потоке, собираемых датчиком 24 воздушного потока, для извлечения информации, такой как частота дыхания и дыхательный объем. В качестве еще одного примера, монитор 12 пациента может выполнять алгоритмы для обработки периферийной плетизмографической формы волны, собранной пульсовым оксиметром, для определения данных о насыщенности периферийным кислородом (SpO₂) и о частоте сердечных сокращений.

[020] Датчики 20, 22, 24 жизненных показателей представлены лишь в качестве иллюстрации и предполагаются дополнительные или другие датчики жизненных показателей, такие как манжета для измерения кровяного давления, сфигмоманометр или другой(ие) датчик(и) кровяного давления. Монитор 12 пациента может обрабатывать данные о кровяном давлении для извлечения систолического и диастолического кровяного давления с заданными верхним и нижним лимитами кровяного давления, которые также могут быть специфическими относительно возраста и/или пола. Кроме того, если иллюстративная маска 26 является частью системы для искусственной вентиляции легких (то есть пациенту 10 выполняют искусственную вентиляцию легких), то могут быть доступны и подходящим образом введены в монитор 12 пациента другие данные в отношении устройства для искусственной вентиляции легких в дополнение к ранее указанной частоте дыхания и дыхательному объему.

[021] Кратко ссылаясь на фиг. 2 и 3, изображено влияние демографических данных на жизненные показатели. На фиг. 2 изображены таблицы частоты сердечных сокращений в состоянии покоя для мужчин и женщин, также классифицированные по возрасту и уровню физической подготовки. На фиг. 3 изображен график систолического и диастолического кровяного давления (максимального, среднего и минимального) в зависимости от возраста.

[022] Вновь ссылаясь на фиг. 1, монитор 12 пациента также выполнен с возможностью получения и хранения физиологических данных пациента, собранных при лабораторных тестах или т.п. Например, могут быть получены результаты тестов на определение газов крови, предоставляющие информацию, такую как парциальное давление кислорода (PaO₂) и/или парциальное давление углекислого газа (PaCO₂). Еще одним предполагающимся результатом лабораторного исследования является уровень тропонинов в крови. Такие данные могут быть введены в монитор 12 пациента вручную, например, с использованием физической клавиатуры 30 или виртуальных клавиш 32 на дисплее 14 (виртуальные клавиши 32 могут быть реализованы, если дисплей 14 является сенсорным дисплеем). В одном варианте реализации частоту дыхания определяют вручную, например медсестра производит визуальную оценку частоты дыхания, и частоту дыхания, определенную вручную, вводят в монитор 12 пациента с использованием устройства (устройств) 30, 32 ввода. Подобным образом, в монитор 12 пациента могут быть предоставлены другие данные о пациенте, такие как демографические данные (например, возраст, пол), медицинский анамнез, данные о периоперационном состоянии и т.п. Вместо введения вручную через интерфейс 30, 32 пользователя в мониторе 12 пациента, такая информация может быть введена в монитор 12 пациента из электронного медицинского архива (ЭМА), электронной медицинской карты (ЭМК) или т.п. 34 через больничную сеть передачи данных или другую электронную сеть 36 передачи данных, если монитор 12 пациента соединен с таким хранилищем данных о пациенте и инфраструктурой 34, 36 связи.

[023] Кроме того, иллюстративный монитор 12 пациента содержит (под-)систему 40 для определения количественных показателей раннего предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы (ОКПРПССС), которая схематически изображена на фиг.1 функциональными блоками, подходящим образом исполняемыми микропроцессором или микроконтроллером, содержащимся в мониторе 12 пациента. В качестве входных данных иллюстративная система 40 ОКПРПССС принимает показания пациента (т.е. показания жизненных показателей или показания датчика, возможно обработанные) параметров 42 сердечно-сосудистой системы, таких как данные, полученные с помощью ЭКГ, частота сердечных сокращений с пульсового оксиметра 22, данные о кровяном давлении или т.п. Такие параметры (или по меньшей мере их поднабор) просто определить, как относящиеся к оценке ухудшения работы сердечно-сосудистой системы.

[024] Кроме того, система 40 ОКПРПССС принимает по меньшей мере один параметр 44 дыхания, такой как частота дыхания, дыхательный объем или т.п. Кроме того, иллюстративная система 40 ОКПРПССС принимает по меньшей мере один параметр 46 газообмена, такой как SpO₂, с пульсового оксиметра 22 или значения PaO₂ и/или PaCO₂ из анализа газов крови или т.п. В настоящем документе предполагается, что эти дополнительные параметры 44, 46, хотя и не характеризуют сердечно-сосудистую систему непосредственным образом, но играют важную роль при оценке ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, поскольку системы дыхания и газообмена характеризуют дыхательный круг кровообращения, который вместе с сердечно-сосудистой системой формирует общую легочно-сердечную систему.

[025] Система 40 ОКПРПССС содержит множество классификаторов 50 (т.е. механизмов логического вывода) ухудшения работы сердечнососудистой системы, по одному для каждого типа исследуемого ухудшения работы сердечно-сосудистой системы. Иллюстративная система 40 ОКПРПССС содержит классификатор 52 ишемии миокарда, классификатор 54 гипертрофии левого желудочка, классификатор 56 систолической сердечной недостаточности и классификатор 58 диастолической сердечной недостаточности. Это приведено лишь для иллюстрации, и в дополнение или в качестве альтернативы предполагается использование классификаторов, обученных для обнаружения других типов ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, таких как ухудшение работы сердечного клапана, низкий сердечный выброс, сердечный артериальный стеноз или т.п. Например, каждый классификатор 52, 54, 56, 58 может представлять собой нейронную сеть, машину опорных векторов, модель нелинейной регрессии (например, логистической или полиномиальной регрессии) или классификатор другого типа. Следует понимать, что классификаторы 52, 54, 56, 58 в целом могут быть классификаторами различных типов.

[026] В целом, каждый классификатор 52, 54, 56, 58 обучен с использованием меченого набора данных

, содержащего N прошлых пациентов (для обучения), где каждый пациент i для обучения представлен вектором данных о пациенте (например, жизненных показателей, демографических данных, данных об анамнезе пациента) и меткой y_i. Элементы вектора данных о пациенте для обучения называются в настоящем документе «признаками», в соответствии с общим употреблением в области обучения классификаторов. Метка y_i обозначает, было ли у пациента i, используемого для обучения, диагностировано ухудшение работы сердца, для обнаружения которого обучается классификатор. Например, при обучении классификатора 52 ишемии метка y_i может представлять собой двоичное значение, указывающее на то, была ли у пациента i для обучения диагностирована сердечная ишемия. В качестве альтернативы, метка может быть более информативной, например, метка у_i для обучения классификатора 52 ишемии может представлять собой целое значение в диапазоне от 0 до 5, где значение 0 означает, что у пациента для обучения не была диагностирована поддающаяся обнаружению сердечная ишемия, значение 5 означает, что у пациента для обучения была диагностирована ишемия наивысшей степени тяжести, а значения 1, …, 4 означают ишемию у пациента для обучения умеренных степеней тяжести. Также предполагаются непрерывные выходные данные, например, в диапазоне [0, 1], где 0 означает не поддающуюся обнаружению ишемию, а 1 означает ишемию наивысшей степени тяжести. Классификатор обучают для минимизации показателя ошибки для его выходных данных (т.е. «прогнозов» ) для ввода наборов данных о пациенте для обучения и соответствующих фактических (заведомо известных) меток y_i. Например, может быть использован простой метод наименьших квадратов в виде . Обученный классификатор выводит прогнозы в формате (двоичном, многоуровневом или т.п.), который в целом может отличаться для каждого из различных классификаторов 52, 54, 56, 58.

[027] Обученные классификаторы 52, 54, 56, 58 применяют к пациенту 10, который не является одним из пациентов для обучения и чья степень ухудшения (если оно имеет место) работы сердца не известна заранее. При применении классификаторов 52, 54, 56, 58 к пациенту 10 данные 42, 44, 46 о пациенте формулируют таким же способом, что и векторы

данных о пациенте для обучения. Следует отметить, что формат и/или содержание вектора могут отличаться для каждого различного классификатора 52, 54, 56, 58. Например, в некоторых обучающих подходах используется операция отбора признаков, или же некоторые признаки, которые не считают релевантными для характера ухудшения работы сердца при обучении, могут быть опущены, так что вектор для этого классификатора представляет собой некоторый поднабор доступных данных 42, 44, 46 о пациенте. Выходными данными каждого специфического к типу классификатора 52, 54, 56, 58 является прогноз того, имеется ли у субъекта 10 тип ухудшения работы сердца, или если выходные данные являются многоуровневыми или непрерывными, прогноз включает в себя степень тяжести этого типа ухудшения работы сердца у субъекта 10. Следует отметить, что прогнозы могут иметь формат, отличный от меток y_i - например, метки могут быть двоичными значениями (0=у пациента не диагностирован этот тип ухудшения работы сердца; 1=у пациента он был диагностирован), при этом прогнозы могут представлять собой непрерывные значения в диапазоне [0, 1]. Преимущественно, прогноз с непрерывными значениями в диапазоне [0, 1] может быть интерпретирован как вероятность и, например, записан как процентное значение в диапазоне 0-100%.

[028] В некоторых вариантах реализации выходные данные в виде прогноза могут быть привязаны к клиническим протоколам, используемым пунктами первой помощи (ППП), экстренной медицинской помощью (ЭМП) или другим поставщиком медицинских услуг. Например, в случае вызова ЭМП, если количественный показатель ишемии миокарда достаточно высок, выходные данные могут (в дополнение к идентификации возможного состояния ишемии) представить назначаемое лечение ишемии в клинических протоколах по лечению ишемии.

[029] Предполагается, что классификаторы 52, 54, 56, 58 могут повторно обучаться на регулярной основе для более точного отражения текущих демографических данных пациента.

[030] Использованием классификаторов 52, 54, 56, 58 в системе 40 ОКПРПССС, по одному для каждого типа исследуемого ухудшения работы сердца, признается тот факт, что различные типы ухудшения работы сердца, несмотря на их некоторую взаимосвязь, обладают разными характеристиками, так что маловероятно, что один классификатор будет эффективен. Выходные прогнозы у из набора классификаторов 52, 54, 56, 58 могут быть различным образом скомбинированы и/или представлены в виде одного или более количественных показателей 60 раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы. В одном подходе представляют только наиболее вероятный (т.е. наиболее тяжелый) прогноз (количественный показатель), а затем - только если этот наиболее вероятный прогноз выше некоторого порогового значения. Данный подход особенно предпочтителен в случае вызова пункта первой помощи (ППП) или экстренной медицинской помощи (ЭМП), когда медицинский персонал сортирует пациентов и должен быть осведомлен только о наиболее тяжелом состоянии. В одном варианте также приемлем подход сортировки пациентов, при котором каждый количественный показатель классификатора представлен отдельно, но только если его значение (т.е. тяжесть) больше некоторого (возможно, специфического в отношении типа) порогового значения. Для уменьшения информации, которая должна быть обработана персоналом экстренной медицинской помощи, также предполагается представление прогнозов (количественных показателей) в некотором дискретизированном виде, например, значение «ВЫСОКАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ» или «СРЕДНЯЯ ВЕРОЯТНОСТЬ» в зависимости от количественного показателя. Предполагаются другие хорошо воспринимаемые форматы, такие как отображение каждого прогноза в виде ползунка или переменного количественного показателя (например), при этом нижний конец помечен для указания на отсутствие вероятности данного типа ухудшения работы сердца, а верхний конец помечен для указания на высокую вероятность данного типа ухудшения работы сердца. Кроме того, может быть использовано цветовое кодирование, например, отображение высоких количественных показателей красным цветом, умеренных количественных показателей желтым цветом и низких количественных показателей зеленым цветом. Количественные показатели подходящим образом отображаются на дисплее 14 монитора 12 пациента, хотя возможно использование других форм вывода, таких как речевое предупреждение в случае очень высокого количественного показателя. В вариантах реализации, предназначенных для неэкстренных ситуаций, предполагается представление всех значений ОКПРПССС, например, в виде процентных значений вероятности или других числовых значений. В более общем смысле, значения ОКПРПССС могут быть использованы для непрерывного мониторинга, например, отображены в виде линии тренда, числовых значений, обновляемых в режиме реального времени или т.п. в карете скорой помощи или других условиях мобильного экстренного реагирования, на койке в больничной палате, на сестринском посту или т.п.

[031] Система 40 ОКПРПССС, схематически изображенная на фиг. 1, представляет собой систему на основе данных, работа которой основана на механизмах 52, 54, 56, 58 логического вывода, обученных эмпирическим путем, для выдачи прогнозов (т.е. количественных показателей раннего предупреждения) различных типов ухудшения работы сердца. Подход дает количественные показатели для различных типов ухудшения работы сердца, тем самым обеспечивая медицинскому персоналу без специализации в области кардиологии возможность выполнения ранней оценки начинающейся дегенерации сердечнососудистой системы, так что может быть выполнена более подробная оценка работы сердечно-сосудистой системы. Следует отметить, что количественные показатели ухудшения работы сердца не являются медицинскими диагнозами, а индикаторами раннего предупреждения, которые могут быть учтены врачом вместе с другой информацией, такой как физикальное обследование, различные результаты лабораторных тестов или т.п.для предоставления руководства для исходной сортировки и/или содействия врачу при раннем обнаружении ухудшения работы сердечно-сосудистой системы. В целом, ожидается, что более подробная оценка работы сердечно-сосудистой системы будет инициирована ранним предупреждением, обеспеченным системой 40 ОКПРПССС для получения диагноза любого ухудшения работы сердца, которое в настоящий момент присутствует у пациента 10.

[032] Одна возможная сложность системы 40 ОКПРПССС по фиг. 1 заключается в том, что ее работа, как сугубо эмпирической системы, не прозрачна, как, например, эвристические правила постановки диагноза, на которые обычно полагаются врачи. Эмпирический подход также может быть сложен для корреляции с исходной физиологией. Это может вносить некоторые трудности. Отсутствие простой корреляции с эвристическими правилами постановки диагноза и исходной физиологией может вызывать сомнения у медицинского персонала в количественных показателях раннего предупреждения, сгенерированных системой 40 ОКПРПССС. Кроме того, могут иметь место недостатки при замене существующих эвристических правил постановки диагноза или физиологического анализа по основным принципам системой 40 ОКПРПССС. Например, на механизмы логического вывода может оказывать негативное влияние избыточная случайная ошибка, если набор данных для обучения слишком мал, или систематическая ошибка, если имеют место систематические отличия в данных для обучения, такие как систематическая предрасположенность к гипердиагностике (или недостаточной диагностике) конкретного типа ухудшения работы сердца, который захватывают в отмеченных метках y_i для этого типа. Кроме того, эмпирическое обучение может захватывать ложные корреляции.

[033] Ссылаясь на фиг. 4, эти сложности разрешают в варианте реализации классификаторов 52, 54, 56, 58 ухудшения работы сердечно-сосудистой системы по специфическим типам. На иллюстративной фиг. 4 описан вариант 152 реализации классификатора 52 ишемии миокарда; однако модификации классификатора 52 ишемии миокарда, описанные в настоящем документе со ссылкой на фиг. 4, просто применимы к любому другому классификатору 54, 56, 58 ухудшения работы сердечно-сосудистой системы по специфическим типам. Как показано на фиг. 4, вариант классификатора 152 ишемии миокарда включает в себя классификатор 52 ишемии миокарда в качестве компонента, при этом данный компонент (как на фиг. 1) принимает, в качестве входных данных, параметры 42 сердечнососудистой системы, по меньшей мере один параметр 44 дыхания и, при необходимости, по меньшей мере один параметр 46 газообмена. Кроме того, классификатор 152 ишемии миокарда включает в себя два дополнительных компонента для обнаружения сердечной ишемии: детектор 160 сердечной ишемии, кодированный на основе правил, и компонент физиологической модели, который выполняет математическое моделирование 162 физиологии и прогрессирования ишемии миокарда. Объединитель 164 количественных показателей объединяет выходные данные из составных детекторов 52, 160, 162 ишемии миокарда, например, с использованием взвешенной суммы их выходных данных, для генерирования количественного показателя 166 ишемии, который может быть выведен сам по себе в качестве детектора ишемии миокарда, или может быть использован системой 40 ОКПРПССС по фиг.1 вместо выходных данных эмпирического классификатора 52 ишемии миокарда. (Иными словами, классификатор 52 ишемии по фиг. 1 может быть заменен модифицированным детектором 152 ишемии миокарда по фиг. 4).

[034] В подходе по фиг. 4, основанный на правилах детектор 160 ишемии предоставляет врачу понятный компонент. Различные эвристические правила используются различными кардиологами, различными больницы или т.п. Правила, используемые конкретным кардиологом, могут быть стандартным набором правил, таких как правила, опубликованные в руководстве АСС/АНА 2013 г. по оценке сердечно-сосудистого риска: отчет Американской коллегии кардиологов/целевой группы по практическим руководствам американской ассоциации кардиологов http://circ.ahajournals.orq/content/early/2013/11/11/01.cir.0000437741.48 606.98). С другой стороны, отдельный кардиолог или больница может использовать вариант стандартных правил или может предпочитать использование стандартного набора правил, опубликованных другим органом. Для учета таких предпочтений людей и/или учреждений, а также для убеждения кардиолога в отношении того, какие правила используются, иллюстративный детектор 160 ишемии, основанный на правилах, содержит графический интерфейс пользователя (ГИП) 168 с выбором правила, через который пользователь может делать выбор из одного, двух, трех или более наборов стандартных правил (например, руководство АСС/АНА 2013 г., ранняя редакция руководства АСС/АНА 2013 г. и/или руководство, опубликованное другим органом в области кардиологии). ГИП 168 подходящим образом реализован микропроцессором или микроконтроллером, содержащимся в мониторе 12 пациента, запрограммированным на реализацию ГИП 168 с использованием устройства или дисплейной части 14 и устройства (устройств) 30, 32 для ввода пользователя.

[035] В одном иллюстративном варианте реализации детектора ишемии миокарда по фиг. 4, набор 42, 44, 46 входных данных содержит уровни тропонинов, кровяное давление, историю болезни, пол, возраст и другую демографическую информацию, такую как индекс массы тела (ИМТ) и т.д. и т.п. При необходимости используется автоматизированный алгоритм выбора признака, в котором используется модель регрессионного типа, для идентификации наиболее доказательных признаков для обнаружения ишемии, который сравнивает его совпадающие результаты с данными для обучения. Для оценки качества совпадения может быть использован показатель совпадения, такой как коэффициент корреляции или коэффициент вариации. После этого, признаки, включенные в модель наилучшего совпадения, буду служить в качестве признаков или указаний для трех компонентов 52, 160, 162 детектора ишемии, которые, в свою очередь, описаны ниже.

[036] Классификатор 52 ишемии, уже описанный со ссылкой на фиг. 1, представляет собой компонент, основанный на данных. Алгоритм, основанный на данных, может, например, представлять собой интеллектуальный анализ данных, машинное обучение или модель корреляции статистического типа для обнаружения ишемии. Примеры таких алгоритмов включают нейронную сеть или классификаторы логистической регрессии.

[037] Детектор 160 ишемии, основанный на правилах, представляет собой кодировку эвристических правил, используемых врачом при выполнении обнаружения ишемии. Правила могут быть кодированы с использованием механизма нечеткого логического вывода, где эвристические правила переводятся в математическую формулировку с предоставлением возможности выбора хрупких признаков. Некоторые подходящие правила, которые могут быть реализованы в детекторе 160 ишемии, основанном на правилах, включают вышеуказанное руководство АСС/АНА 2013 г. и/или рекомендации AHA/ACCF/HRS по стандартизации и интерпретации электрокардиограмм, часть VI: острая ишемия/инфаркт («АНА/ACCF/HRS Recommendations for the Standardization and Interpretation of the Electrocardiogram Part VI: Acute Ischemia/Infarction») (Circulation. 2009;119:e262-e27). Обычные руководства, относящихся к ухудшению работы сердечно-сосудистой системы, полагаются на параметры сердечно-сосудистой системы, а не, как правило, на параметры дыхания или газообмена. Следовательно, проиллюстрированый детектор 160 ишемии, основанный на правилах, в качестве входных данных принимает параметры 42 сердечно-сосудистой системы, но не указанный по меньшей мере один параметр 44 дыхания и не указанный по меньшей мере один параметр 46 газообмена. (Однако также предполагается, что детектор ишемии, основанный на правилах, использует правила, которые дополнительно работают на параметре(ах) дыхания и/или газообмена).

[038] Компонент 162 физиологической модели содержит статические (алгебраические) и/или динамические (дифференциальные) уравнения, которые разделяют ишемическое истощение миокарда. Эти знания получают из понимания патофизиологии ишемии миокарда. После этого, знания выражают математически. Типичные физиологические модели ухудшения работы сердечно-сосудистой системы полагаются на параметры сердечно-сосудистой системы, но, как правило, не на параметры дыхания или газообмена. Следовательно, иллюстративный детектор 162, основанный на физиологической модели, принимает, в качестве входных данных, параметры 42 сердечнососудистой системы, но не указанный по меньшей мере один параметр 44 дыхания и не указанный по меньшей мере один параметр 46 газообмена. (Однако также предполагается, что детектор, основанный на физиологической модели, использует правила, которые дополнительно работают на параметре(ах) дыхания и/или газообмена).

[039] Выходные данные с трех детекторов 52, 160, 162 обновляют при каждом случае представления/обновления записи данных о пациенте. Каждый детектор 52, 160, 162 выводит результат оценки (т.е. количественный показатель), который оценивает исход ишемии. После этого, три элемента выходных данных агрегируют посредством объединителя 164 количественных показателей для генерирования значения количественного показателя 166 ишемии. В некоторых вариантах реализации, объединитель 164 количественных показателей нормализует входные и выходные данные для выдачи количественного показателя 166 ишемии в диапазоне [0%, 100%], где количественный показатель 0% является показательным в отношении наиболее низкой оцененной вероятности/тяжести сердечной ишемии, тогда как 100% представляет собой наиболее высокую вероятность/тяжесть сердечной ишемии. В целом, количественный показатель 166 ишемии может развиваться с течением времени ввиду обновления таких параметров, как частота сердечных сокращений, частота дыхания, дыхательный объем, кровяное давление и т.п., показаниями датчиков 20, 22, 24 и/или по мере ввода других входных данных, таких как результаты анализа газов крови, в систему.

[040] Весовые значения количественных показателей, выводимые соответствующими детекторами 52, 160, 162, подходящим образом определяют (или точно настраивают) во время фазы обучения путем оптимизации совпадения между выходными данными 166 и обозначенными метками y_i, относящимися к сердечной ишемии. Объединитель 164 количественных показателей может использовать простое взвешенное среднее арифметическое или взвешенную сумму выходных данных содержащихся детекторов 62, 160, 162 ишемии. В других вариантах реализации объединитель 164 количественных показателей выполняет взвешенное агрегирование с использованием более сложной технологии, такой как анализ линейного дискриминатора (АЛД), для выдачи одного значения 166 обнаружения ишемии.

[041] Как уже было указано, выходные данные 166 могут быть использованы в контексте системы 40 ОКПРПССС по фиг. 1, заменяя выходные данные классификатора 52 ишемии в системе 40 ОКПРПССС. В других вариантах реализации, система по фиг. 4 работает, как независимый детектор ишемии миокарда, а степень тяжести обнаруженной ишемии может быть отображена в виде двоичного значения (например, указывая на возможную сердечную ишемию, если общий количественный показатель 166 превышает некоторое пороговое значение), или квантована на один из более чем двух уровней (многоуровневый дискретизированный вывод), например, представленный в виде «светофора», где зеленым цветом обозначена низкая вероятность/тяжесть ишемии, желтым цветом обозначена умеренная вероятность/тяжесть ишемии, а красным цветом обозначена высокая вероятность/тяжесть ишемии. В дополнение или в качестве альтернативы, количественный показатель 166 ишемии может быть представлен в виде численного значения (обновляемого в режиме реального времени) или в виде линии тренда.

[042] Несмотря на то, что ожидается, что общий количественный показатель 166 будет более точным, чем отдельные элементы выходных данных соответствующих компонентов 52, 160, 162 детектора ишемии, также предполагается отображение выходных данных отдельных компонентов 52, 160, 162 детектора ишемии, например, с использованием одного из вышеуказанных двоичных, кодированных цветом, численных представлений и/или представления в виде линии тренда.

[043] Несмотря на то, что на фиг. 4 скомбинированы эмпирический классификатор 52 ишемии, детектор 160 ишемии, основанный на правилах, и детектор 162, основанный на физиологической модели, в качестве альтернативы предполагается наличие только двух из этих компонентов 52, 160, 162. Например, детектор 162, основанный на физиологической модели, при необходимости, опущен. Кроме того, как уже было указано, следует понимать, что любой из других иллюстративных классификаторов 54, 56, 58 ухудшения работы сердечно-сосудистой системы подобным образом может быть модифицирован для дополнительного содержания компонента детектора, основанного на правилах, и/или компонента детектора, основанного на физиологической модели.

[044] Следует понимать, что описанная система 40 раннего предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы и/или содержащиеся в ней классификаторы 52, 54, 56, 58, 152 или независимый детектор 152 также могут быть реализованы в виде некратковременного носителя информации, хранящего инструкции, считываемые и исполняемые микропроцессором или микроконтроллером, содержащимся в мониторе 12 пациента, или другим электронным устройством для обработки данных, для выполнения описанных операций по обнаружению ухудшения работы сердечно-сосудистой системы. В качестве иллюстрации, такой некратковременный носитель информации может содержать: жесткий диск или другой магнитный носитель информации; оптический диск или другой оптический носитель информации; постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), электронно программируемое постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), флеш-накопитель или другой электронный носитель информации; различные их комбинации и т.п.

[045] Настоящее изобретение было описано со ссылкой на предпочтительные варианты реализации. Модификации и изменения могут быть понятны специалистам в данной области техники после прочтения и понимания представленного выше подробного описания. Настоящее изобретение следует понимать, как включающее все такие модификации и изменения в такой степени, в которой они входят в объем прилагаемой формулы изобретения и ее эквивалентов.

Реферат

Изобретение относится к медицине, а именно к медицинскому мониторингу. Предложены некратковременный носитель для хранения инструкций с целью медицинского мониторинга и монитор, содержащий: дисплейную часть; датчики, считывающие жизненные показатели обследуемого человека, в том числе по меньшей мере один параметр сердечно-сосудистой системы и по меньшей мере один параметр дыхания; и микропроцессор или микроконтроллер, запрограммированный на выполнение способа определения количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы (ОКПРПССС), включающего следующие операции: (i) классифицирование обследуемого человека с использованием классификаторов ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, каждый из которых обучен для классифицирования обследуемого человека в соответствии с различным типом ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, для генерирования количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам ухудшения работы сердечно-сосудистой системы, при этом классификаторы ухудшения работы сердечно-сосудистой системы функционируют на основе набора входных данных, характеризующих обследуемого человека, содержащего указанный параметр сердечно-сосудистой системы и указанный параметр дыхания, считываемые датчиками, и (ii) вывод количественных показателей раннего предупреждения для сердечно-сосудистой системы по различным типам ухудшения работы сердечно-сосудистой системы на дисплейной части, содержащейся в мониторе пациента. Причем классификатор ухудшения работы сердечно-сосудистой системы также содержит: детектор, основанный на физиологической модели, моделирующий ухудшения работы сердечно-сосудистой системы с использованием алгебраических или дифференциальных уравнений для генерирования количественного показателя, основанного на модели ухудшений работы сердечно-сосудистой системы; и объединитель количественных показателей, генерирующий взвешенную комбинацию количественных показателей для ухудшений работы сердечно-сосудистой системы, содержащую эмпирический количественный показатель, количественный показатель, основанный на правилах, и количественный показатель, основанный на модели. Группа изобретений обеспечивает повышение эффективности медицинского мониторинга. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 4 ил.

Формула