Изобретение относится к области автоматизированных систем поддержки принятия врачебных решений и может быть использовано для оценки взаимодействия лекарственных препаратов при назначении и проведении фармакотерапии и сокращения рисков осложнений состояния пациента, связанных с выбранной врачом медикаментозной терапией.
Известна клиническая информационная система, содержащая компьютеризированные рабочие места лечащего врача, оснащенные устройствами ввода/вывода и связанные по сети с контроллером сообщения с подсистемой ввода первичной информации о каждом пациенте, в состав которой входит блок для ввода общих данных о пациенте, блок для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок для ввода сведений о клинических исследованиях, проведенных лечащим врачом в отношении пациента, блок для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок для ввода сведений о способах и методах лечения и блок для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, для проведения лечащим врачом дифференциации клинических и инструментально-лабораторных данных для установления диагноза, указанная подсистема ввода первичной информации через обменную шину сообщена с подсистемой информационной поддержки, выполненной с функцией демонстрации информационно-справочного материала на дисплее компьютеризированного рабочего места лечащего врача, соответствующего виду сведений, введенных в подсистему ввода первичной информации о каждом пациенте сведений, и включающей в себя блок со сведениями по общим справочникам, связанным с блоком для ввода общих данных о пациенте, блок со сведениями по группам заболеваний, содержащим совпадения по жалобам пациента, связанный с блоком для ввода сведений об анамнезе с жалобами пациента, блок со сведениями по клиническим исследованиям, связанным с блоком для ввода сведений о клинических исследованиях, блок со сведениями об инструментальных и лабораторных исследованиях, связанным с блоком для ввода сведений по результатам инструментально-лабораторных исследований, блок сведений о формах стандартов неспецифического и специфического лечения, связанный с блоком для ввода сведений о способах и методах лечения, и блок сведений по установленным диагнозам, связанный с блоком для отражения поставленного лечащим врачом диагноза, указанная подсистема ввода первичной информации связана через общую шину с общей базой медицинских данных, блоком интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации, блоком автоматизированной обработки информации, которые сообщены в режиме обмена информацией между собой, и блоком формирования медицинской отчетности, при этом блок интеллектуально-аналитической и статистической обработки информации выполнен с возможностью реализации функции математической и аналитической обработки данных о пациенте в текущий момент времени по показателям клинического состояния пациента, динамике развития заболевания и результатов лечения, блок автоматизированной обработки информации выполнен с возможностью реализации функции предоставления фармакологических данных и реализующий в режиме реального времени сопоставление и анализ данных по различным фармакологическим группам лекарственных препаратов между собой, и включает в себя связанные между собой через обменную шину базу со сведениями о фармакологических препаратах и базу со сведениями о совместимости препаратов и их действии при совместном применении (RU 103209, G06Q 50/00, 27.03.11).
Известная клиническая информационная система обеспечивает достоверные результаты за счет осуществления процесса дифференциации и анализа зарегистрированных клинических данных для оказания консультативной и специализированной поддержки принятия решения. Система обеспечивает анализ лекарственного взаимодействия и противопоказаний по предоставленному лекарственному (препаратному) лечению, а также анализ соответствия назначенных курсов лечения (препаратов) предоставленному диагнозу и совместимости курсов лечения (препаратов) между собой.
Недостатком известной системы диагностики состояния здоровья человека является недостаточная точность определения взаимодействия препаратов, обуславливающая риски ошибочных назначений и негативные последствия приема назначенных лекарственных препаратов.
В качестве прототипа выбрана система поддержки принятия врачебных решений, содержащая блок обработки входных данных, поступающих на его вход с выхода медицинской информационной системы, к выходу блока обработки входных данных подключен блок анализа и выявления факторов риска и признаков для оценки рисков, который, используя массив структурированных данных, выявляет факторы риска на основе решающих правил, сформированных с учетом научных медицинских публикаций и клинических рекомендаций, выход блока анализа и выявления факторов риска и признаков для оценки рисков соединен со входом блока оценки рисков, на который поступает пакет данных, содержащий выявленные факторы риска и признаки, необходимые для оценки рисков и выявления подозрений на скрытые заболевания, выход блока оценки рисков через модуль определения степени рисков соединен с формирователем индивидуальных клинических рекомендаций, информация о которых передается в медицинскую информационную систему, где выводят её на экран в пользовательском интерфейсе (RU 2752792, G16H 10/60, 05.08.21).
Известная система позволяет автоматизировать поддержку принятия решений для оказания медицинских манипуляций и обеспечить возможность моделировать процессы и тенденции в организме пациента, выявлять влияние медикаментов и назначенного лечения, определять вероятность летального исхода пациента после операций или назначения лечения.
Недостатком известной системы является недостаточная точность определения взаимодействия препаратов, обуславливающая риски ошибочных назначений и негативные последствия приема назначенных лекарственных препаратов.
Невысокая точность определения взаимодействия препаратов как в аналоге, так и в прототипе обусловлена следующим:
- отсутствие данных об используемых источниках информации. Достоверные данные о взаимодействии лекарственных препаратах представлены только в инструкциях по медицинскому применению лекарственных препаратов, утвержденных МЗ РФ, а также в клинических исследованиях с высоким уровнем доказательности данных. Использование иных источников информации снижает уровень достоверности, а как следствие и точность определения правила взаимодействия между лекарственными препаратами;
- отсутствие экспертной оценки данных. Правила взаимодействия, полученные только с помощью методов машинного обучения или искусственного интеллекта и не проходящие проверку экспертами, могут оказаться неточными, содержать искаженную или неверную информацию;
- отсутствие механизмов актуализации данных. В контексте данных, касающихся информации о лекарственных препаратах: их использовании, свойствах (и взаимодействие в том числе) понятие точность напрямую связано с актуальностью данных. Неактуальная информация о лекарственном взаимодействии не может быть точной;
- отсутствие алгоритмов выбора наиболее релевантного правила взаимодействия лекарственных препаратов при наличии множества подходящих правил. При анализе нескольких источников информации может быть получен большой набор правил взаимодействия, отсутствие алгоритмов подбора (правил применимости) снижает точность определения подходящего правила взаимодействия препаратов и повышает информационную нагрузку на пользователя.
Технический результат изобретения заключается в повышении точности определения взаимодействия лекарственных препаратов.
Технический результат достигается тем, что система поддержки принятия врачебных решений содержит компьютеры автоматизированных рабочих мест экспертов, входы/выходы которых подключены соответственно к серверу и блоку обработки информации, вход которого соединен с выходом модуля ввода информации, а его выход подключен к модулю предварительной обработки текстов, выход которого соединен с входом модуля классификации правил взаимодействия препаратов, выполненного на основе нейронных сетей, входы/выходы компьютеров автоматизированных рабочих мест экспертов, модуля предварительной обработки текстов, модуля классификации правил взаимодействия препаратов и блока памяти, с записанной в нем базой данных и базой знаний соединены с соответствующими выходами/входами сервера, который через модуль репликации и переноса данных по каналу связи соединен с облачным сервером с подключенным к нему блоком памяти с репликой базы данных и базы знаний, облачный сервер по второму каналу связи соединен с сервером медицинской информационной системы, к которому подключены персональные компьютеры автоматизированных рабочих мест врачей, модуль формирования назначенных врачами лекарственных препаратов, модуль гармонизации справочников медицинских организаций со справочниками базы данных регистра лекарственных средств и модуль формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов.
Блок обработки информации включает в себя модуль памяти с данными реестра лекарственных средств и инструкции по их применению, модуль формирования онтологических структур, модуль памяти с данными нормативно-справочной информации и модуль формирования и актуализации правил взаимодействия лекарственных препаратов.
Блок памяти с базой данных и базой знаний включает модуль памяти с правилами применимости взаимодействия лекарственных препаратов и модуль памяти с правилами формирования онтологических структур.
На чертеже (фиг. 1) приведена функциональная схема системы поддержки принятия врачебных решений.
Система поддержки принятия врачебных решений содержит компьютеры 1 автоматизированных рабочих мест экспертов, входы/выходы которых подключены соответственно к серверу 2 и блоку 3 обработки информации, вход которого соединен с выходом модуля 4 ввода информации, а его выход подключен к модулю 5 предварительной обработки текстов, выход которого соединен с входом модуля 6 классификации правил взаимодействия препаратов, выполненного на основе нейронных сетей, входы/выходы компьютеров 1 автоматизированных рабочих мест экспертов, модуля 5 предварительной обработки текстов, модуля 6 классификации правил взаимодействия препаратов и блока 7 памяти, с записанной в нем базой данных и базой знаний соединены с соответствующими выходами/входами сервера 2, который через модуль 8 репликации и переноса данных по каналу связи соединен с облачным сервером 9 с подключенным к нему блоком 10 памяти с репликой базы данных и базы знаний, облачный сервер 9 по второму каналу связи соединен с сервером 11 медицинской информационной системы, к которому подключены персональные компьютеры 12 автоматизированных рабочих мест врачей, модуль 13 формирования назначенных врачами лекарственных препаратов, модуль 14 гармонизации справочников медицинских организаций (МО) со справочниками базы данных регистра лекарственных средств (БД РЛС) и модуль 15 формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов.
Блок 3 обработки информации включает в себя модуль 16 памяти с данными реестра лекарственных средств и инструкции по их применению, модуль 17 формирования онтологических структур, модуль 18 памяти с данными нормативно-справочной информации и модуль 19 формирования и актуализации правил взаимодействия лекарственных препаратов.
Блок 7 памяти с базой данных и базой знаний включает модуль 20 памяти с правилами применимости взаимодействия лекарственных препаратов и модуль 21 памяти с правилами формирования онтологических структур.
Систему поддержки принятия врачебных решений используют следующим образом.
В предлагаемой системе с помощью компьютеров 1 автоматизированных рабочих мест эксперты посредством специализированных программ модуля 4 осуществляют ввод из интернета в модуль 16 памяти блока 3 неструктурированных текстов первоисточников: ГРЛС (Государственный реестр лекарственных средств), ИМП (инструкция по медицинскому применению), АТХ (анатомо-терапевтическо-химическая классификация), ДВ (действующие вещества), ФГ (фармакологические группы) и других, необходимых и достаточных для функционирования модулей 5 и 6,оцифровывают их (переводят из формата рисунка (PDF или JPEG) в текстовый формат (Word). В блоке 3 посредством специализированных редакторов текстов экспертами производится нормализация, структуризация и цифровизация этих данных. С помощью тегов производится разметка данных (лексем, словосочетаний), устанавливаются синонимические связи между терминами, сокращениями, условными обозначениями, формируются классификации для модуля 18 нормативно-справочной информации, устанавливаются онтологические связи между параметрами объектов в различных словарях и классификациях для модуля 17 онтологических структур. В блоке 3 информация обрабатывается и записывается в соответствующие модули, входящие в этот блок. В модуль 19 памяти записываются обработанные номенклатурные данные лекарственных средств, тексты из поля «Взаимодействие» инструкций лекарственных средств. В модуль 18 памяти с данными нормативно-справочной информации записывается действующая нормативно-справочная информация. Модуль 17 формирования онтологических структур по поступившей в него информации формирует онтологические структуры. С помощью данного модуля возможен переход от торговых названий к их действующим веществам, фармакологическим группам при возникновении необходимости установления связей и осуществления переходов между ними. Модуль 19 формирования и актуализации правил взаимодействия по поступившей в него информации формирует актуальные правила взаимодействия согласно определенному формату, принятому в реестре лекарственных средств.
В модуле 19 формирования и актуализации правил взаимодействия происходит преобразование неструктурированного поля, описывающего взаимодействие лекарственных средств и сбор таблицы со структурированными данными, где
Левая часть (ДВ1) - действующее вещество, для которого описывается взаимодействие. То есть инструкция, которая используется для подготовки материала, от лекарственных средств с этим действующим веществом.
Правая часть - действующее вещество или фармгруппа, с которыми взаимодействует действующее вещество из левой части.
Правило взаимодействия - текст из инструкции, описывающий взаимодействие левой и правой части.
Пример: фрагмент из поля «Взаимодействие» из инструкции по медицинскому применению лекарственных препаратов «Тералиджен» (Действующее вещество: Алимемазин; Лекарственная форма: таблетки, покрытые пленочной оболочкой):
«Алимемазин усиливает эффекты наркотических анальгетиков, снотворных, анксиолитических (транквилизаторов) и антипсихотических (нейролептиков) лекарственных средств (ЛС), а также ЛС для общей анестезии, м-холиноблокаторов и гипотензивных ЛС (требуется коррекция доз).
Трициклические антидепрессанты и антихолинергические ЛС усиливают м-холиноблокирующую активность алимемазина.
При одновременном применении алимемазина с этанолом возможно усиление угнетения центральной нервной системы.
Алимемазин ослабляет действие производных фенамина, м-холиномиметиков, эфедрина, гуанетидина, леводопы, допамина….»
Итоговый формат данных:
В модуле 5 происходит нормализация текстов поля «Взаимодействие» инструкций по медицинскому применению лекарственных препаратов - предобработка данных для дальнейшего применения в нейронных сетях. На вход модуля 5 поступает информация из блока 3 обработки информации в виде оцифрованного текста из поля «Взаимодействие» ИМП. Посредством использования функционала библиотек SpaCy и NLTK на базе языка программирования Python в модуле 5 происходит предварительная обработка текстового массива данных, которая может включать следующие процессы: токенизация, нормализация, удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг.
В модуле 6, куда поступают данные из модуля 5, предобученная модель на основе нейронной сети присваивает правилу класс и подкласс согласно созданной экспертами классификации.
В целом классификация правил выглядит следующим образом:
1. ЗЕЛЕНЫЙ СИГНАЛ «СВЕТОФОРА» - можно назначать (класс 1)
2. ЖЕЛТЫЙ СИГНАЛ «СВЕТОФОРА» - требуется принятие решения лечащим врачом (класс 2)
2.1. Следует соблюдать осторожность, необходимы наблюдение/контроль. (подкласс 1)
2.2. Взаимодействие возможно, хотя его клиническая значимость не определена/не изучалась (подкласс 2)
2.3. Усиление побочного эффекта/повышение токсичности. (подкласс 3)
2.4. Усиление/пролонгация эффекта. (подкласс 4)
2.5. Снижение выраженности/продолжительности эффекта. (подкласс 5)
2.6. Требуется изменение режима дозирования (подкласс 6)
3. КРАСНЫЙ СИГНАЛ «СВЕТОФОРА» - нельзя назначать одновременно (класс 3).
Нейронная сеть (модуля 6 классификации правил взаимодействия препаратов):
1. Для проверки взаимодействия активных компонентов по результатам обзора была выбрана нейронная сеть BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers - Двунаправленный генератор представлений для трансформеров), разработанный компанией Google 2018 году;
2. Для обработки данных был использован сервис DeepPavlov, так как в нем модель Bert предобучена на русских данных (https://deeppavlov.ai);
3. Для восполнения недостаточных данных в корпусах слов применялись техники аугментации данных для слабо наполненных рубрик;
4. На последнем уровне глубокого обучения нейронной сети (преобразование чисел - логитов - в вероятности) использовалась функция активации Softmax. Она нормализует логиты и преобразует их в значение вероятности вектора от 0 до 1 для каждой из рубрик. Наибольшее значение показывает ту рубрику, к которой нейронная сеть отнесла обработанное правило.
5. В качестве основных прогностических метрик использованы preccision, accuracy и recall.
Выходные данные:
Результатом работы модели является размеченный датасет с добавленными к правилам взаимодействия классами и подклассами.
Результат работы модели также представлен целевой функцией true_predictions и составляет 0.953
Формат данных, поступающий на вход нейронной сети, имеет следующий вид:
На выходе нейронная сеть добавляет к ним класс и подкласс:
Все результаты работы нейронной сети (модуль 6) проверяются экспертами на корректность и полноту, после чего загружаются в блок 7 памяти с базой данных и базой знаний, расположенный на внутренних серверах по определенному формату данных со следующими полями:
Блок 3 может быть расположен в компьютерах 1 автоматизированных рабочих мест экспертов, информация из них по каналу связи передается на сервер 2 и записывается в блок 7 памяти базы данных и базы знаний. Модули 5 и 6 располагаются на внутреннем сервере 2, информация от них передается на предварительную проверку в компьютеры 1 автоматизированных рабочих мест экспертов, откуда верная информация по каналу связи передается на сервер 2 и записывается в блок 7 памяти базы данных и базы знаний, неверная информация исправляется и возвращается на доработку на в связку модулей 5 и 6 (дообучение нейронной сети).
В качестве эталона доказательной базы при получении данных о взаимодействии лекарственных препаратов на модуль 3 обработки информации поступают утвержденные Минздравом РФ сведения, включенные в состав полей актуальных инструкций по медицинскому применению, и дополнительные данные из клинических исследований высокой степени достоверности и доказательности (например, рандомизированных многоцентровых двойных слепых исследований).
Для предотвращения отрицательных воздействий на сервер 2 со стороны пользователей системы блок 7 реплицируется на облачный сервер 9 с помощью модуля 8 репликации и переноса данных.
Для снижения информационной нагрузки на конечного пользователя (врача) и повышения скорости анализа результатов в блок 10 памяти с базой данных и базой знаний закладываются следующие алгоритмы выбора правил взаимодействия:
1. По степени опасности взаимодействия (3й класс приоритетнее 2-го и 1-го, 2й класс приоритетнее 1-го)
2. По актуальности правила взаимодействия (инструкция с более свежей датой обновления имеет приоритет)
3. При наличии в базе правил типа ДВ - ДВ (действующее вещество - действующее вещество) и ДВ - ФГ (действующее вещество - фарм.группа) приоритет предоставляется правилам типа ДВ-ДВ
4. Для препаратов, представляющих собой комбинацию из нескольких ДВ, приоритет предоставляется наличию взаимодействия для комбинации, а не для отдельного действующего вещества.
Модуль 13 формирования назначенных врачами лекарственных препаратов позволяет осуществлять выбор вручную рекомендуемой лекарственной терапии для конкретного пациента с использованием номенклатурного справочника лекарственных средств, а также обеспечить автоматический сбор актуальных на момент контроля лекарственных назначений других специалистов и составление фармакологического анамнеза конкретного пациента, т.е. объединение в единый список лекарственных препаратов, принимаемых пациентом, и лекарственных препаратов, назначенных впервые.
Модуль 14 гармонизации справочников медицинской организации со справочниками базы данных регистра лекарственных средств обеспечивает гармонизацию между номенклатурой лекарственных средств и/или справочником действующих веществ и необходим для обеспечения обмена данными между медицинской информационной системой и сервисами РЛС. Гармонизация может выполняться как на стороне РЛС, так и на стороне медицинской информационной системы. Результат гармонизации представляет собой набор перекодировочных таблиц, которые хранятся на сервере 11 МИС. С помощью этих таблиц устанавливается соответствие лексики и терминологии, используемой в справочниках МИС, с лексикой и терминологией (включая синонимы), используемой в справочниках БД РЛС.
Модуль 15 формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов через связку «сервер 11 МИС- облачный сервер 9 - блок 10» обеспечивает передачу собранных и введенных данных о фармакологическом анамнезе (модуль 13), в результате проверки возвращаются сведения о возможных взаимодействиях (при наличии) и описывающие их правила, что может быть выведено на экран ПК 12 АРМ врача.
При этом в одном запросе может быть передан набор сразу из нескольких кодов действующих веществ. В результате вернется набор правил их попарной проверки.
Пример:
Допустим, на модуле 13 было сформировано следующее медикаментозное назначение:
Посредством модуля 14 гармонизации кодов создается перекодировочная таблица соответствия кодов действующих веществ РЛС и внутренних кодов, используемых в номенклатуре медицинской организации, которая храниться на сервере 11 МИС.
На вход модуля 15 поступает набор id (210, 882, 22), после чего формируется запрос вида: https://rls-aurora.ru/api/interact_v2?as_ids=210,882,22
Запрос поступает через сервер 11 МИС на облачный сервер 9 в блок 10, и далее (по такому же пути в обратном направлении) на модуль 15 возвращается ответ с набором данных:
au_interact_v2_Result>
<id>24506</id>
<as1_id_orig>210</as1_id_orig>
<as1_name_orig>Индапамид</as1_name_orig>
<as1_id>210</as1_id>
<as1_name>Индапамид</as1_name>
<as2_id_orig>22</as2_id_orig>
<as2_name_orig>Ацетилсалициловая кислота</as2_name_orig>
<as2_id>22</as2_id>
<as2_name>Ацетилсалициловая кислота</as2_name>
<as2_phg_idxsi:nil="true"/>
<class_id>2</class_id>
<class_name>При одновременном назначении требуется оценка его риска и пользы</class_name>
<subclass_id>5</subclass_id>
<subclass_name>Снижение выраженности/продолжительности эффекта</subclass_name>
<direction_id>3</direction_id>
<direction_name>Справа-налево</direction_name>
<official_src_name>Инструкция на ЛС (grls.rosminzdrav.ru)</official_src_name>
<official_src_date>2017-12-01T00:00:00</official_src_date>
<official_src_note><p class="Koment_Body"><b>Индапамид Алкалоид, табл. пролонг., 16.01.2017.</b> <i>Сочетания, требующие особого контроля.</i> Нестероидные противовоспалительные препараты (НПВП) (при системном применении), включая селективные ингибиторы циклооксигеназы-2 (ЦОГ-2), высокие дозы ацетилсалициловой кислоты (≥3 г/сут).</p> <p class="Koment_Body">Возможно снижение антигипертензивного эффекта индапамида. При значительной потере жидкости может развиться острая почечная недостаточность (вследствие снижения клубочковой фильтрации). Пациентам необходимо компенсировать потерю жидкости и в начале лечения тщательно контролировать функцию почек.</p></official_src_note>
<alternative_src_datexsi:nil="true"/>
</au_interact_v2_Result>
<au_interact_v2_Result>
<id>5946</id>
<as1_id_orig>882</as1_id_orig>
<as1_name_orig>Периндоприл</as1_name_orig>
<as1_id>882</as1_id>
<as1_name>Периндоприл</as1_name>
<as2_id_orig>22</as2_id_orig>
<as2_name_orig>Ацетилсалициловая кислота</as2_name_orig>
<as2_id>22</as2_id>
<as2_name>Ацетилсалициловая кислота</as2_name>
<as2_phg_idxsi:nil="true"/>
<class_id>2</class_id>
<class_name>При одновременном назначении требуется оценка его риска и пользы</class_name>
<subclass_id>3</subclass_id>
<subclass_name>Усиление побочного эффекта/повышение токсичности</subclass_name>
<direction_id>3</direction_id>
<direction_name>Справа-налево</direction_name>
<official_src_name>Инструкция на ЛС (grls.rosminzdrav.ru)</official_src_name>
<official_src_date>2018-05-28T00:00:00</official_src_date>
<official_src_note><p class="Koment_Body"><b>Парнавел (Озон, капсулы, 10.01.18).</b> <i>Взаимодействие.</i> Одновременное применение, которое требует особой осторожности. Нестероидные противовоспалительные препараты (НПВП), включая ингибиторы циклооксигеназы-2, ацетилсалициловая кислота в дозах от 3 г/сутки. Одновременное применение ингибиторов АПФ с НПВП (ацетилсалициловая кислота в дозе, оказывающей противовоспалительное действие, ингибиторы циклооксигеназы-2 (ЦОГ-2) и неселективные НПВП) могут ослаблять антигипертензивный эффект ингибиторов АПФ. Кроме этого, НПВП и ингибиторы АПФ обладают аддитивным эффектом в отношении повышения содержания калия в сыворотке крови, что может спровоцировать ухудшение функции почек. Этот эффект обычно обратим. В редких случаях может развиться острая почечная недостаточность, особенно у пациентов с уже существующим нарушением функции почек, например, у пожилых пациентов или на фоне обезвоживания организма. Пациенты должны получать адекватное количество жидкости, и рекомендуется тщательно контролировать функцию почек, как в начале, так и в процессе терапии.</p> <p class="Koment_Body">Одновременное применение, которое <u>требует определенной осторожности</u>. Ацетилсалициловая кислота (в качестве антиагрегантного средства), тромболитические средства, бета-адреноблокаторы и нитраты. Периндоприл можно комбинировать с ацетилсалициловой кислотой (в качестве антиагрегантного средства), тромболитическими средствами и бета-адреноблокаторами и/или нитратами.</p></official_src_note>
<alternative_src_datexsi:nil="true"/>
</au_interact_v2_Result>
<au_interact_v2_Result>
<id>113059</id>
<as1_id_orig>210</as1_id_orig>
<as1_name_orig>Индапамид</as1_name_orig>
<as1_id>210</as1_id>
<as1_name>Индапамид</as1_name>
<as2_id_orig>882</as2_id_orig>
<as2_name_orig>Периндоприл</as2_name_orig>
<as2_id>882</as2_id>
<as2_name>Периндоприл</as2_name>
<as2_phg_id>20</as2_phg_id>
<as2_phg_name>Ингибиторы АПФ</as2_phg_name>
<class_id>2</class_id>
<class_name>При одновременном назначении требуется оценка его риска и пользы</class_name>
<subclass_id>3</subclass_id>
<subclass_name>Усиление побочного эффекта/повышение токсичности</subclass_name>
<direction_id>4</direction_id>
<direction_name>В обе стороны</direction_name>
<official_src_name>Инструкция на ЛС (grls.rosminzdrav.ru)</official_src_name>
<official_src_date>2017-12-01T00:00:00</official_src_date>
<official_src_note><p class="Koment_Body"><b>Индапамид Алкалоид, табл. пролонг., 16.01.2017.</b> <i>Сочетания, требующие особого контроля.</i> Ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента (АПФ). Применение ингибиторов АПФ у пациентов со сниженной концентрацией ионов натрия в крови, увеличивает риск развития внезапной артериальной гипотензии и/или острой почечной недостаточности (особенно при стенозе почечной артерии). Пациентам с артериальной гипертензией и сниженным вследствие приема диуретиков содержанием ионов натрия в плазме крови необходимо:</p> <p class="Koment_Body"> - за 3 дня до начала лечения ингибиторами АПФ прекратить прием диуретиков. В дальнейшем, при необходимости, прием диуретиков возобновить;</p> <p class="Koment_Body"> - или начинать терапию ингибиторами АПФ с низких, постепенно увеличивающихся доз.</p> <p class="Koment_Body">При хронической сердечной недостаточности лечение ингибиторами АПФ следует начинать с низких доз с возможным предварительным снижением доз диуретиков. Во всех случаях в первую неделю приема ингибиторов АПФ необходимо контролировать функцию почек (содержание креатинина в плазме крови).</p></official_src_note>
<alternative_src_datexsi:nil="true"/>
</au_interact_v2_Result>
</ArrayOfAu_interact_v2_Result>
Далее сервер 11 МИС выводит необходимые данные на экран ПК 12 АРМ врача. Один из примеров такого вывода данных приводится на изображении (фиг. 2).
Таким образом, предлагаемая система поддержки принятия врачебных решений обеспечивает повышенную точность определения взаимодействия препаратов.
Изобретение относится к области автоматизированных систем поддержки принятия врачебных решений и может быть использовано для оценки взаимодействия лекарственных препаратов при назначении и проведении фармакотерапии и сокращения рисков осложнений состояния пациента, связанных с выбранной врачом медикаментозной терапией. Предложена система, которая содержит компьютеры автоматизированных рабочих мест экспертов, входы/выходы которых подключены соответственно к серверу и блоку обработки информации, вход которого соединен с выходом модуля ввода информации, а его выход подключен к модулю предварительной обработки текстов, выход которого соединен с входом модуля классификации правил взаимодействия препаратов, выполненного на основе нейронных сетей, входы/выходы компьютеров автоматизированных рабочих мест экспертов, модуля предварительной обработки текстов, модуля классификации правил взаимодействия препаратов и блока памяти с записанной в нем базой данных и базой знаний соединены с соответствующими выходами/входами сервера, который через модуль репликации и переноса данных по каналу связи соединен с облачным сервером с подключенным к нему блоком памяти с репликой базы данных и базы знаний, облачный сервер по второму каналу связи соединен с сервером медицинской информационной системы, к которому подключены персональные компьютеры автоматизированных рабочих мест врачей, модуль формирования назначенных врачами лекарственных препаратов, модуль гармонизации справочников медицинских организаций со справочниками базы данных регистра лекарственных средств и модуль формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов. Изобретение обеспечивает повышение точности определения взаимодействия лекарственных препаратов. 2 ил.
Система поддержки принятия врачебных решений, содержащая компьютеры автоматизированных рабочих мест экспертов, входы/выходы которых подключены соответственно к серверу и блоку обработки информации, включающему в себя модуль памяти с данными реестра лекарственных средств и инструкции по их применению, модуль формирования онтологических структур, модуль памяти с данными нормативно-справочной информации и модуль формирования и актуализации правил взаимодействия лекарственных препаратов, вход блока обработки информации соединен с выходом модуля ввода информации, а его выход подключен к модулю предварительной обработки текстов, выход которого соединен с входом модуля классификации правил взаимодействия препаратов, выполненного на основе нейронных сетей, входы/выходы компьютеров автоматизированных рабочих мест экспертов, модуля предварительной обработки текстов, модуля классификации правил взаимодействия препаратов и блока памяти с записанной в нем базой данных и базой знаний, включающего в себя модуль памяти с правилами применимости взаимодействия лекарственных препаратов и модуль памяти с правилами формирования онтологических структур, соединены с соответствующими выходами/входами сервера, который через модуль репликации и переноса данных по каналу связи соединен с облачным сервером с подключенным к нему блоком памяти с репликой базы данных и базы знаний, облачный сервер по второму каналу связи соединен с сервером медицинской информационной системы, к которому подключены персональные компьютеры автоматизированных рабочих мест врачей, модуль формирования назначенных врачами лекарственных препаратов, модуль гармонизации справочников медицинских организаций со справочниками базы данных регистра лекарственных средств и модуль формирования результатов взаимодействия лекарственных препаратов.
| US 2018001184 A1, 04.01.2018 | |||
| СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ВРАЧЕБНЫХ РЕШЕНИЙ | 2020 |
|
RU2752792C1 |
| Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов | 2017 |
|
RU2703679C2 |
| US 2020251225 A1, 06.08.2020. | |||
