医疗资料库及系统技术方案

提供一种医疗资料库及使用医疗资料库的系统与方法。所述医疗资料库包括一资料单元，用于存储代表多个受试者的多个医疗记录的多个模块。各模块包括多个模块元件，各模块元件代表所述受试者的一医疗相关参数，各模块元件被指派到在所述模块中的一特定识别码以及对应所述医疗相关参数的一数值。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种医疗资料库将一受试者的医疗档案代表为一多元件资料模块，幷 涉及使用其识别不存在于受试者的医疗档案的医疗相关资讯（例如潜在的药物不相容性） 的系统与方法。 处方错误占不良用药错误的70% ，发现院内处方错误占处方的8.9% ， 而门诊处方也显示了相似的数字。根据頂S Vector 0NF声药学资料，处方错误发生在 7. 6%的门诊处方，并且50%的处方错误被认为是危险的。在美国用药错误的每年费用估计 为美金210亿。根据最近的研究「......与可预防的患者伤害相关的未成年死亡的真 实人数估计每年超过40万。严重危害约比致命伤害更常见10至20倍」。现在一般认 为，处方错误取决于个人的失败，而非医疗系统失败。 近年来，新兴的电子医疗记录（Electronic Medical Records, EMR)和计算机化医 嘱输入技术（Computerized Physician Order Entry, CP0E)已进入临床领域。这些技术显 着降低处方错误的发生率，通过识别出剂量错误，不相容的药物作用与过敏反应。 然而，只有53%的致命的用药嘱咐被所实施的商业计算机化医嘱输入系所识别。此外， 对于电子医疗记录系统的依赖持续增加，导致处方的混淆，其中药物处方被指派到错误的 患者。 因此需要一种系统可以识别医疗相关资讯，例如在一受试者的医疗档案中的药物 处方的相容性，从而在所述潜在错误未被现今系统发现的情况下，防止潜在的处方错误。
技术实现思路
根据本专利技术的一方面，提供一种医疗资料系统，包括一资料单元，用于存储代表多 个受试者的多个医疗记录的多个模块，各模块包括多个模块元件，各模块元件代表一受试 者的一医疗相关参数，其中各模块元件被指派到在所述模块中的一特定识别码以及对应所 述医疗相关参数的一数值。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的进一步特征，所述数值可以是一布尔的、 不连续的或连续的数值。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述不连续的或连续的数 值被标准化。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述医疗相关参数是选自 于一人口统计学参数、一生理学参数、一药物处方相关参数、一疾病相关参数以及一治疗相 关参数所组成的群组。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述系统还包括一推断引 擎，用于根据所述识别码，将所述受试者的所述模块的所述多个模块元件的至少一部份的 多个值与多个被诊断的受试者的多个模块比较，或是与由多个被诊断的受试者的历史资料 的多个统计特征所建构的至少一模型比较，从而识别出不存在于所述受试者的一医疗档案 中的医疗相关资讯。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述医学相关的资讯是一 可能的药物处方错误。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述可能的处方错误是根 据多个被诊断的受试者的所述药物处方的频率，其具有多个模块元件幷带有多个值，所述 多个值与所述受试者的多个对应模组元件的多个值相距一预定距离之内。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述预定距离的决定是通 过一平滑的映射函数将所述多个模块嵌入于一向量空间，接着使用在所述向量空间中一适 当定义的基准所引导的一度量来量测在所述空间的多个映射点之间的距离。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述可能的处方错误是根 据基于所述至少一个模型的二进制分类法。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述可能的处方错误是根 据对所述至少一模型的连续回归。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述医疗资料系统还包括 一用户介面，用于将所述医疗相关信息显示于一医生。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述医疗资料系统还包括 一学习引擎，用于将所述医生对所述资讯的一回应同化成所述至少一模型。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述模块被配置为具有一 预设长度的一有限维度向量。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述向量代表人口统计资 料、处方、诊断、住院、实验室检验结果和/或医疗疗程的一时间相关模式。 根据本专利技术的另一方面，提供一种代表一受试者的医疗资料的方法，包括：处理一 受试者的多个医疗记录而将所述受试者的各医疗相关参数转化成多个模块元件；幷将多个 模块元件组合成一模块，其中各模块元件被指派到所述模块中的一特定识别码以及对应所 述医疗相关参数的一数值。 根据本专利技术的另一方面，提供一种识别不存在于一受试者的一医疗档案中的医疗 相关资讯的方法，包括：(a)提供一模块，包括多个模块元件，各模块元件代表所述受试者 的一医疗相关参数，其中其中各模块元件被指派到所述模块中的一特定识别码以及对应所 述医疗相关参数的一数值；和（b)根据所述识别码，将所述受试者的所述模块的所述多个 模块元件的至少一部份的多个值与多个被诊断的受试者的多个模块比较，或是与由多个被 诊断的受试者的历史资料的多个统计特征所建构的至少一模型比较，从而识别出不存在于 所述受试者的一医疗档案中的医疗相关资讯。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述医学相关的资讯是一 可能的药物处方错误。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述可能的药物处方错误 是根据多个被诊断的受试者的所述药物处方的频率，其具有多个模块元件幷带有多个值， 所述多个值与所述受试者的多个对应模组元件的多个值相距一预定距离之内。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述预定距离的决定是通 过一平滑的映射函数将所述多个模块嵌入于一向量空间，接着使用在所述向量空间中一适 当定义的基准所衍生的一度量来量测在所述空间的多个映射点之间的距离。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述可能的处方错误是根 据基于所述至少一个模型的二进制分类法。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述可能的处方错误是根 据对所述至少一模型的连续回归。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，还包括一用户介面，用于 将所述医疗相关信息显示于一使用者。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，还包括一学习引擎，用于 将所述医生对所述资讯的一回应同化成所述至少一模型。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述模块被配置为具有一 预设长度的一有限维度向量。 根据如下描述的本专利技术一优选实施例的再进一步特征，所述向量代表人口统计资 料、处方、诊断、住院、实验室检验结果和/或医疗疗程的一时间相关模式。 本专利技术通过提供一种医疗资料库和系统，其可以被用来推断医学相关资讯，例如 从患者的医疗档案中的药物处方错误，成功地解决了目前习知的构造缺陷。 除非另外定义，本文使用的所有技术和科学术语与本专利技术所属的
的普通 技术人员所共同认知具有相同的含义。虽然类似或等同于本文描述的方法和材料可以在实 践或测试本专利技术中使用，合适的方法和材料如下描述。在冲突的情况下，将以本专利说明书 (包括定义）为主。此外材料、方法和实例仅是说明性的，其目的不在进行限制。 本专利技术的方法和系统的实现涉及手动地、自动地、或者结合两者地执行或本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医疗资料系统，其特征在于：所述系统包括一资料单元，用于存储代表多个受试者的多个医疗记录的多个模块，各模块包括多个模块元件，各模块元件代表一受试者的一医疗相关参数，其中各模块元件被指派到在所述模块中的一特定识别码以及对应所述医疗相关参数的一数值。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：图维亚·贝可，
申请(专利权)人：梅达器材，
类型：发明
国别省市：以色列;IL