本发明专利技术题为“在心律失常的标测和治疗期间使用机器学习来改进工作流”。本发明专利技术提供了一种系统，所述系统包括存储器和处理器。所述存储器存储标测引擎的处理器可执行程序指令。所述处理器执行所述标测引擎的所述程序指令以致使所述系统接收相对于针对患者发起医学规程的信息。所述信息包括所述患者的健康人口统计资料和生物计量数据。所述处理器执行所述标测引擎的所述程序指令以便还致使所述系统通过采用所述标测引擎的模型根据所述信息来预测执行所述医学规程的用户的工作流偏好，以及使用所述工作流偏好来向所述用户生成图像显示选项以供所述系统呈现。示选项以供所述系统呈现。示选项以供所述系统呈现。
【技术实现步骤摘要】
在心律失常的标测和治疗期间使用机器学习来改进工作流
[0001]交叉引用
[0002]本申请要求2020年8月6日提交的美国临时专利申请号63/062,063的权益，该申请如同完整阐述般以引用方式并入。
技术介绍
[0003]用于心脏标测和消融的常规系统包括许多不同的选项和能力，其中大多数在心律失常的标测和治疗期间不使用。例如，常规心脏标测和消融系统提供多种不同的可视化方法，其中每个医师和/或临床项目专家(“CAS”)相对于要在心律失常治疗期间使用的某些图形用户界面(“GUI”)或弹出窗口具有优选的可视化。例如，常规心脏标测和消融系统的GUI可能非常繁忙和复杂，因为GUI向每个医师和/或CAS呈现许多不同的选项，包括不同的屏幕、弹出窗口、可视化、模板、呈现、菜单和工具。通常，这多个选项没有以对于医师和/或CAS直观并且使医师和/或CAS易于定位的方式来呈现或组织。由于个人偏好或出于其他原因，在心律失常的标测和治疗期间，特定医师和/或CAS可能永远不会使用这些选项中的许多选项。
[0004]另外，每个医师和/或CAS具有关于如何可视化数据以及在心律失常治疗的不同阶段期间使用哪个心脏标测图的偏好或风格。例如，每个医师和/或CAS可具有关于要在屏幕上保持哪些弹出窗口和/或可视化数据的方式的偏好。此外，每个患者具有他或她的独特心律失常和其他独特的健康人口统计资料。在心律失常治疗之前或甚至在心律失常治疗期间，医师和/或CAS可能花费相当多的时间来基于要执行的标测和治疗、患者的独特健康人口统计资料和用于进行规程的优选方法定位他或她的优选选项。
[0005]然而，常规心脏标测和消融系统不能够被定制为向医师和CAS提供特定于其需求和直观的GUI。
技术实现思路
[0006]根据一个实施方案，提供了一种系统。所述系统包括存储器，所述存储器被配置为存储标测引擎的处理器可执行程序指令。所述系统还包括被配置为执行所述标测引擎的所述程序指令的至少一个处理器。所述程序指令在被执行时致使所述系统接收相对于针对患者发起医学规程的信息；通过采用所述标测引擎的模型根据所述信息来预测执行所述医学规程的一个或多个用户的工作流偏好；以及使用所述工作流偏好来向所述一个或多个用户生成图像显示选项以供所述系统呈现。所述信息包括所述患者的健康人口统计资料和生物计量数据。
[0007]根据一个或多个实施方案，上述方法实施方案可被实现为设备、系统和/或计算机程序产品。
附图说明
[0008]通过以举例的方式结合附图提供的以下具体实施方式可得到更详细的理解，其中
附图中类似的附图标号指示类似的元件，并且其中：
[0009]图1为可以实施本公开主题的一个或多个特征的示例性系统的图示。
[0010]图2示出了根据一个或多个实施方案的用于监测和传送患者生物计量的示例性系统的框图；
[0011]图3示出了根据一个或多个实施方案的方法的框图；
[0012]图4示出了根据一个或多个实施方案的人工智能系统的图形描绘；
[0013]图5示出了根据一个或多个实施方案的神经网络和在神经网络中执行的方法的框图的示例；
[0014]图6示出了根据一个或多个实施方案的其中利用示例性系统的环境的图；
[0015]图7示出了根据一个或多个实施方案的方法的框图；并且
[0016]图8示出了根据一个或多个实施方案的递归神经网络(RNN)的结构。
具体实施方式
[0017]本文公开了一种机器学习和人工智能(ML/AI)方法和系统。更具体地讲，本教导内容涉及在标测和治疗患者期间改进工作流的ML/AI算法。
[0018]ML/AI方法和系统可以是处理器可执行代码或软件，该处理器可执行代码或软件必要地存在于由医疗设备装备进行的处理操作中以及医疗设备装备的处理硬件中，以在心脏病症的标测和治疗期间在图形用户界面上向一个或多个用户生成和呈现图像显示。医疗设备装备的示例包括但不限于心脏电生理系统、心脏标测系统、心律失常治疗系统、消融系统、心脏标测和消融系统、类似的系统以及它们的组合。
[0019]根据一个或多个实施方案，标测引擎是本文所述的ML/AI方法和系统的具体实施。标测引擎可以是医疗设备装备的一部分，并且可为自动患者标测和病症治疗(例如，心脏组织的消融)提供生物计量数据、用户偏好和健康人口统计资料的特定多步数据操纵，以及通过定制患者标测和病症治疗来改进工作流。例如，在患者标测和病症治疗期间，标测引擎通常呈现个性化图形用户界面和智能工具栏作为基于生物计量数据、用户偏好和健康人口统计资料定制的医疗设备装备的一部分。
[0020]例如，标测引擎可接收和监测关于先前由对多个患者进行心脏电生理规程的一个或多个用户表现出的医学规程工作流偏好的历史数据；接收并监测由经历心脏电生理规程的多个患者呈现的心律失常的独特生理特性；接收并监测多个患者的个人健康人口统计资料；实现机器学习(ML)模型以学习多个患者的医学规程工作流偏好、独特生理特性和个人健康人口统计资料；以及在当前心脏电生理规程期间向一个或多个用户呈现图像显示选项。
[0021]根据一个或多个优点、技术效果和/或益处，标测引擎可实现生物计量数据、用户偏好和健康人口统计资料的ML和数据压缩，以及标测图、可视化和界面，以减小在心脏病症的标测和治疗期间获得的心电图信息的存储和共享所需的资源。另外，根据一个或多个优点、技术效果和/或益处，标测引擎可以更受教育的方式向医师呈现GUI中的屏幕、模板、功能和工具，该方式针对该医师的偏好和当前患者的心律失常的独特特性和个人健康人口统计资料来进行个性化。此外，标测引擎可基于相关的心律失常类型、相关的医师偏好和患者的人口统计资料来调整GUI。这样，标测引擎改进工作流效率，从而导致更平稳、更快且更成
功的标测和消融规程。更具体地，通过标测引擎的ML，基于由那些不同医师进行的先前标测和消融规程来识别和选择不同医师的行为和偏好。标测引擎基于医师的过去行为和偏好在GUI中布置图像显示选项，从而减小医师在标测和消融步骤期间定位这些特定选项所需的时间。
[0022]根据一个或多个优点、技术效果和/或益处，一旦标测引擎确定特定工作流比另一个工作流更平稳且更有效，则标测引擎可向可能正在纠结于涉及某些类型的心律失常或其他挑战的治疗的其他医师教导或建议工作流。另外，标测引擎可在工作流或规程期间通过打开和关闭窗口、设置、透明度、改变标测图等来调整GUI。基于在心脏消融过程期间生成的活动和信号，标测引擎可向医师建议在患者体内发生何种类型的心律失常。作为响应，医师可确认或拒绝诊断的准确性。在医师确认标测引擎正确的情况下，则标测引擎可利用从由该医师或其他医师进行的先前规程获得的其先前学习来建议在工作流继续时使用不同工具。例如，如果医师正在标测已经由标测引擎诊断并由医师确认的颤动类型的心律失常，则标测引擎可向医师询问他们是否想要打开专门旨在用于治疗该特定颤动类型的工具或特征。然后，标测引擎可向医师建议用于置信度标测的不同设置。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种系统，包括：存储器，所述存储器被配置为存储标测引擎的处理器可执行程序指令；以及至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为执行所述标测引擎的所述程序指令以致使所述系统：接收相对于针对患者发起医学规程的信息，所述信息包括所述患者的健康人口统计资料和生物计量数据；通过采用所述标测引擎的模型根据所述信息来预测执行所述医学规程的一个或多个用户的工作流偏好；以及使用所述工作流偏好来向所述一个或多个用户生成图像显示选项以供所述系统呈现。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述图像显示选项在所述医学规程期间经由一个或多个显示器呈现给所述一个或多个用户，所述图像显示选项中的至少一者包括智能工具栏。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统包括在进行所述医疗规程时由所述一个或多个用户中的第一用户穿戴的眼睛跟踪装置，所述眼睛跟踪装置监测并获得所述第一用户的当前工作流偏好。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一个处理器被进一步配置为执行所述标测引擎的所述程序指令以致使所述系统：在所述医学规程的完成的预测时间之前，发起将与所述医学规程相关的所述信息存储到存储设备。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述生物计量数据包括所述患者的一个或多个心律失常的独特生理特性。6.根据权利要求1所述的系统，其中所述标测引擎的所述模型包括使用递归神经网络的经训练的深度学习架构。7.根据权利要求1所述的系统，其中基于对多个先前心脏电生理病例的分析来训练所述标测引擎的所述模型。8.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一个处理器被进一步配置为执行所述标测引擎的所述程序指令以致使所述系统：接收关于对多个患者的过去医学规程的历史数据，所述历史数据包括执行所述过去医学规程的多个用户的工作流偏好、所述多个患者的生物计量数据，以及所述多个患者的健康人口统计资料；以及由所述模型使用所述历史数据来生成和训练。9.根据权利要求1所述的系统，其中所述至少一个处理器被进一步配置为执行所述标测引擎的所述程序指令以致使所述系统：预测将由对所述患者进行所述医学规程的所述一个或多个用户执行的接下来事件。10.根据权利要求9所述的系统，其中所述至少一个处理器被进一步配置为执行所述标...
【专利技术属性】
技术研发人员：L，
申请(专利权)人：伯恩森斯韦伯斯特以色列有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。