具有海量医疗分析的医疗处理计算机规划方法和系统技术方案

本公开涉及用于对来自跨不同区域的许多来源的大量医疗信息进行分析、分类和匹配的全球医疗数据分析方法、系统和计算机程序产品。全球医疗数据分析系统包括具有智能医疗引擎的主医疗服务器，其通信耦接到中央数据库、保密电子医疗记录数据库，并且还通过网络通信耦接到医院、诊所和其他医疗来源。智能医疗引擎接收浩繁的医疗记录，潜在地来自不同国家、地区和洲。电子医疗记录来源于医院、诊所和其他医疗来源，其被馈送到智能医疗引擎以供对全球患者的医疗记录进行海量分析和关联。分析始于根据患者临床参数、疾病模板、治疗和后果将医疗记录向下分组(分类)为多级子组。当新患者进入系统时，将患者的参数和疾病模板与最接近子组匹配以建议具有潜在有利后果的治疗。

Medical processing computer planning method and system with massive medical analysis

【技术实现步骤摘要】
具有海量医疗分析的医疗处理计算机规划方法和系统本申请是申请日为2014年12月03日、题为“具有海量医疗分析的医疗处理计算机规划方法和系统”的第201480066310.1号专利技术专利申请的分案申请，该专利技术专利申请是PCT国际申请PCT/EP2014/076441的中国国家阶段申请。相关申请的交叉引用本申请要求以下申请的优先权：2014年10月3日提交的序号为62/059,588、标题为“MethodandSystemforIntelligenceMassMedicalAnalysis”的美国临时申请；2014年4月9日提交的序号为61/977,512、标题为“MethodandSystemforIntelligenceMassMedicalAnalysis”的美国临时申请；2014年2月28日提交的序号为61/946,339、标题为“MethodandSystemforIntelligenceMassMedicalAnalysis”的美国临时申请；2013年12月4日提交的序号为61/911,618、标题为“MethodandSystemforIntel本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种由至少一个计算机处理器执行的用于标准化临床参数的动态分析的计算机实施的方法，所述方法包括：/n(a)存储包含与多个患者相关联的标准化临床患者参数的多个医疗临床数据，所述患者参数包括下列参数中的一个或多个：一种或多种预定义的标准化临床参数、一种或多种标准化临床参数值次序(valur order)、一种或多种标准化临床参数说明、一种或多种标准化临床参数检测、及/或一种或多种标准化临床参数检测说明方法；/n(b)存储疾病或状况确定(identification)数据；/n(c)存储与每个患者的一个或多个标准化临床参数相关联的、在指定时间段内的存续时间数据，反应每个特定标准化临床患者参数在包括...

【技术特征摘要】
20131204 US 61/911,618;20140228 US 61/946,339;20141.一种由至少一个计算机处理器执行的用于标准化临床参数的动态分析的计算机实施的方法，所述方法包括：
(a)存储包含与多个患者相关联的标准化临床患者参数的多个医疗临床数据，所述患者参数包括下列参数中的一个或多个：一种或多种预定义的标准化临床参数、一种或多种标准化临床参数值次序(valurorder)、一种或多种标准化临床参数说明、一种或多种标准化临床参数检测、及/或一种或多种标准化临床参数检测说明方法；
(b)存储疾病或状况确定(identification)数据；
(c)存储与每个患者的一个或多个标准化临床参数相关联的、在指定时间段内的存续时间数据，反应每个特定标准化临床患者参数在包括多个检测时间点的所述指定时间段内的变化速度，每个检测时间点包括特定标准化临床参数在特定时间的值；
(d)通过包括参数的患者数据之间的相似性，将包含与患者相关的标准化临床患者参数的所述多个医疗数据向下分组为同质性子组，以用于存储在数据库中，每个同质性子组由一个特定子组中的患者之间疾病或状况的至少一个标准化临床患者参数的相同或基本类似的动态过程确定；
(e)将新患者的标准化临床参数的动态过程与一个或多个同质性子组的标准化临床参数的动态过程相比较，以确定与所述新患者最接近的同质性子组，从而从所述最接近的同质性子组中选择最优的治疗规程以用于所述新患者的治疗，其中所述最接近的同质性子组是基于与所述新患者最相似的动态过程来选择的；以及
(f)结果确定与患者的临床数据相匹配的零种、一种或更多种疾病或状况，包括相关参数。


2.如权利要求1所述的方法，还包括运行云系统，所述云系统包括至少一个处理器、至少一个随机存取存储器(RAM)、储存系统、以及基于云的数据库，其中所述储存系统包括第一数据库和第二数据库，其中所述RAM由云操作系统和引擎控制，其中所述引擎运行于所述云操作系统上，其中所述引擎包括储存模块、向下分组模块、生成计算机界面的模块，其中云计算环境包括多个云客户端和连接到所述引擎的网络，其中所述网络连接所述云系统和所述云客户端，其中所述云系统与所述云计算环境外部的至少一个客户端通信。


3.一种由至少一个计算机处理器执行的计算机实施的方法，包括：
(a)提供数据库以用于存储包含与多个患者相关联的一个或多个患者参数的大量医疗数据集，所述患者参数包括下列参数中的一个或多个：一种或多种疾病或医学状况、一种或多种治疗规程、一种或多种临床参数、一种或多种实验室参数、通过医疗设备获得的一种或多种参数、及/或通过医疗装置获得的一种或多种参数，随时间而变化的所述一个或多个参数包括值和时间数据；
(b)接收每种疾病或状况的一个或多个主参数以用于向下分组，所述一个或多个患者参数包括一个或多个主参数；
(c)根据用于特定级的关联参数，将大量医疗数据集向下分组为多个级，包含与患者相关联的患者参数的各个数据集通过包括参数的患者数据的相似性被向下分组为同质性子组，具有统计显著差异的每个同质性子组由一个或多个主参数在所述疾病或医学状况的时间过程期间关于参数值变化和变化速度的相同或基本类似的动态过程确定，参数的动态过程被组合以形成确定患者之间的相似性比较函数的基础并且将最相似的患者向下分组到子组中；
(d)对于一个或更多子组中的患者的每种疾病或医学状况，自动确定与所述一个或多个主参数的动态过程相关的一个或多个相关参数；以及
(e)分析每个子组在一个或多个历史时间段内一个或多个相关参数的值和动态过程，作为发生疾病的征兆。


4.如权利要求3所述的方法，其中，所述向下分组包括自动、连续和迭代的过程。


5.一种由至少一个计算机处理器执行的计算机实施的方法，包括：
(a)提供数据库以用于存储包含与多个患者相关联的一个或多个患者参数的大量医疗数据集；
(b)接收每种疾病或医学状况的一个或多个主参数以用于向下分组，所述一个或多个患者参数包括一个或多个主参数；
(c)根据用于特定级的关联参数，将大量医疗数据集向下分组为多个级，包含与患者相关联的患者参数的各个数据集通过包括参数的患者数据的相似性被向下分组为同质性子组，具有统计显著差异的每个同质性子组由一个或多个主参数在所述疾病或医学状况的时间过程期间关于参数值变化和变化速度的相同或基本类似的动态过程确定，参数的动态过程被组合以形成确定患者之间的相似性比较函数的基础并且将最相似的患者向下分组到子组中；
(d)对于一个或更多子组中的患者的每种疾病或医学状况，自动确定与所述一个或多个主参数的动态过程相关的一个或多个相关参数；以及
(e)分析每个子组在一个或多个历史时间段内一个或多个相关参数的值和动态过程，作为发生疾病的征兆。


6.如权利要求5所述的方法，其中，所述患者参数包括下列参数中的一个或多个：一种或多种疾病或医学状况、一种或多种治疗规程、一种或多种临床参数、一种或多种实验室参数、通过医疗设备获得的一种或多种参数、及/或通过医疗装置获得的一种或多种参数。


7.如权利要求5所述的方法，其中，随时间而变化的所述一个或多个参数包括值和时间数据。


8.如权利要求5所述的方法，其中，所述自动确定步骤确定这样的一个或多个相关参数：对于一个或更多子组中的患者的每种疾病或医学状况，在电子健康记录(EHR)数据库的不同可得时间段，所述一个或多个相关参数与所述一个或多个主参数的动态过程相关联。


9.一种由至少一个计算机处理器执行的计算机实施的方法，包括：
(a)提供数据库以用于存储包含与多个患者相关联的一个或多个患者参数的大量医疗数据集；
(b)接收每种疾病或医学状况的一个或多个主参数以用于向下分组，所述一个或多个患者参数包括一个或多个主参数；
(c)根据用于特定级的关联参数，将大量医疗数据集向下分组为多个级，包含与患者相关联的患者参数的各个数据集通过包括参数的患者数据的相似性被向下分组为同质性子组，具有统计显著差异的每个同质性子组由一个或多个主参数在所述疾病或医学状况的时间过程期间关于参数值变化和变化速度的相同或基本类似的动态过程确定，参数的动态过程被组合以形成确定患者之间的相似性比较函数的基础并且将最相似的患者向下分组到子组中；
(d)对于一个或更多子组中的患者的每种疾病或医学状况，自动确定与所述一个或多个主参数的动态过程相关的一个或多个相关参数；
(e)对于每个子组，分析在一个或多个历史时间段内一个或多个相关参数的值和动态过程，作为发生疾病的征兆；以及
(f)在线监视新患者的至少一个主参数或至少一个相关参数的动态过程的变化步幅，当所述新患者的相同至少一个主参数或相同至少一个相关参数的动态过程偏离与相关子组相关联的所述至少一个主参数或至少一个相关参数的动态过程，作为所述新患者有患病或状况恶化风险的迹象时，实时地发送警告给医疗来源。


10.如权利要求9所述的计算机实施的方法，其中，通过人工智能或机器学习分析来进行所述向下分组步骤。


11.如权利要求9所述的计算机实施的方法，其中，所述确定步骤包括搜索相关参数的步骤，其通过人工智能或机器学习分析来进行。


12.如权利要求10所述的计算机实施的方法，其中，所述人工智能或机器学习分析通过基于云的服务来执行。


13.一种由至少一个计算机处理器执行的用于医学分析的计算机实施的方法，包括：
(a)提供具有大量医疗数据集的数据库，所述医疗数据集包...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·奥利尼克，
申请(专利权)人：M·奥利尼克，
类型：发明
国别省市：摩纳哥;MC