结合心力衰竭相关专家知识的人工智能系统技术方案

本发明专利技术提供了一种过程，包括：利用由计算机系统执行的人工智能(AI)应用来获取关于与心力衰竭相关的当前患者状况的信息；利用计算机系统将至少一些所获得的关于患者状况的信息输入至各自的药物专用模型中，以获得候选类别的药物及其各自的优先级分数；利用计算机系统将候选类别的药物及其各自的优先级分数输入至人工智能应用的专家系统中，并且作为响应，确定更新的处方。确定更新的处方。确定更新的处方。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】结合心力衰竭相关专家知识的人工智能系统
相关申请的交叉引用
[0001]本申请为2021年5月27日提交的美国专利申请16/885，034的PCT，其标题为“ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS THAT INCORPORATE EXPERT KNOWLEDGE RELATED TO HEART FAILURE”(结合心力衰竭相关专家知识的人工智能系统)，其内容通过引用的方式并入本文。


[0002]本公开总体上涉及用于帮助医务人员的计算机系统，更具体地，涉及结合心力衰竭相关专家知识的人工智能系统。

技术介绍

[0003]医生和其他医疗从业者在治疗患者时面临着巨大的复杂性。在选择最能够帮助指定患者的药物以及患者的大量指定变量时，涉及到相当多的复杂性。通常，医生必须在不确定的情况下基于患者的相对充满噪声的、高维的数据做出决定，这些信号会随着时间的推移而变化，并且在有些情况下难以预测。
[0004]医疗从业者接受了如何应用医学研究来为患者选择合适的干预措施的培训和教育。然而，在这个时候，每年大约有80本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种有形的、非暂时性的、机器可读介质，其存储指令，当所述指令由一个或多个处理器执行时，所实现的操作包括：利用由计算机系统执行的人工智能(AI)应用来获取关于当前患者状况的信息，其中：所述信息与患有心力衰竭的患者相关，至少一些所述信息经由电子医疗记录系统的应用程序接口从所述电子医疗记录系统获得，从所述电子医疗记录系统获得信息后，至少一些所述信息由医务人员验证或输入至所述人工智能应用中，以及所述人工智能应用包括：多个药物专用模型，其中，所述药物专用模型的每一个对应于治疗心力衰竭的不同类别的药物，并且在指定所述当前患者的情况下，所述药物专用模型的每一个被配置成预测所述患者对相应类别的药物的剂量变化的反应，以及专家系统，所述专家系统包括规则图中的多个规则，所述规则图能够被遍历，以基于所述患者状况和预测的患者反应来确定更新的处方；利用所述计算机系统将至少一些所获得的关于所述患者状况的信息输入至各自的药物专用模型中，并且作为响应：响应于各个类别的药物各个剂量的各个变化来预测所述患者状况的各个变化，以获得对于所述不同类别的药物的所预测的患者反应的组，基于所述所预测的患者反应的组选择用于更新处方的候选类别的药物，确定所述类别的药物的目标剂量和当前剂量之间的差值，以及基于所述差值，确定所述各个类别的药物各自的优先级分数；利用所述计算机系统将所述候选类别的药物及其各自的优先级分数输入至所述人工智能应用的所述专家系统中，并且作为响应，确定更新的处方；以及利用所述计算机系统将所述更新的处方存储于存储器中。2.根据权利要求1所述的介质，其中，所述药物专用模型包括以下至少两种：血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂模型，血管紧张素受体阻断剂模型，β受体阻断剂模型，盐皮质激素受体拮抗剂(MRA)模型，或肾素
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血管紧张素系统(RAS)阻断剂模型。3.根据权利要求1所述的介质，其中，所述药物专用模型包括以下每一种：血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂模型，血管紧张素受体阻断剂模型，β受体阻断剂模型，盐皮质激素受体拮抗剂(MRA)模型，以及肾素
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血管紧张素系统(RAS)阻断剂模型。4.根据权利要求1至3中任一项所述的介质，其中：至少一些所述药物专用模型包括：子模型，所述子模型被配置成基于关于所述当前患者状况的所述信息来确定所述患者
的所述各个类别的药物的足额剂量，输入，所述输入被配置成从关于所述当前患者状况的所述信息接收所述患者的所述各个类别的药物的当前剂量，以及多个阈值，所述多个阈值表示所述当前剂量将被确定为增加、减少或保持不变对于所述患者是否是安全的；以及至少一些所述药物专用模型被配置成：基于关于所述当前患者状况的所述信息来确定表示所述当前剂量是否被确定为安全的相应值，并将所述值与所述多个阈值进行比较，以确定是否建议医护人员增加所述当前剂量、减少所述当前剂量或保持所述当前剂量不变。5.根据权利要求1至3中任一项所述的介质，其中：所述人工智能应用包括转换器，所述转换器被配置成将指定类别的药物的剂量转换为另一类别的药物的相应剂量；以及针对于所述另一类别的药物的模型被配置成：基于所述指定类别的药物的当前剂量使用转换的剂量来预测患者对所述另一类别的药物中的变化的反应。6.根据权利要求4所述的介质，其中所述人工智能应用被配置成：确定超过阈值数量的候选类别的药物被确定为要增加的候选药物，并且作为响应，基于所述候选类别的药物的子集的各自所确定的优先级分数来选择要增加的所述候选类别的药物的子集。7.根据权利要求1至3中任一项所述的介质，其中，所述人工智能应用被配置成：确定表示所述患者的目标心率与在关于所述当前患者状况的所述信息中所表示的患者心率值之间的心率差异的值；以及基于表示所述心率差异的所述值来调整至少一些所述优先级分数，或以其他方式来确定至少一些所述优先级分数。8.根据权利要求1至3中任一项所述的介质，其中，所述人工智能应用被配置成：确定表示所述患者的目标溶栓预测仪(TPI)测量值与关于所述当前患者状况的所述信息中的患者TPI测量值之间的TPI测量值的差异的值；以及基于表示TPI测量值的所述差异的所述值来调整至少一些优先级分数，或以其他方式来确定至少一些优先级分数。9.根据权利要求1至3中任一项所述的介质，其中，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗伯特，
申请(专利权)人：麦迪新克公司，
类型：发明
国别省市：