[发明专利]辅助制定治疗计划的系统和方法无效
申请号: | 200980117211.0 | 申请日: | 2009-05-08 |
公开(公告)号: | CN102027478A | 公开(公告)日: | 2011-04-20 |
发明(设计)人: | 陈曦;张莘;D·P·凯利;A·C·奥普林森 | 申请(专利权)人: | 皇家飞利浦电子股份有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 康正德;刘鹏 |
地址: | 荷兰艾*** | 国省代码: | 荷兰;NL |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 辅助 制定 治疗 计划 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及计算机辅助诊疗系统及方法,特别涉及计算机辅助康复治疗的系统及方法。
背景技术
由于疾病或意外而导致的运动、语言、认知、视听能力等功能障碍的病人需要进行康复治疗。病人出院后,为了持续改善身体状况,通常会按医嘱在家进行自我康复训练,然后定期去康复中心或医院复检。为了达到理想的康复效果,病人需要在医生的指导下进行正确的训练,不正确的方法非但不能帮助病人恢复,反而有可能会导致更严重的问题。
因此,对于医生或治疗师来说了解病人在家康复的情况并据此做出下一步的康复计划是非常重要的。但是,许多老年人遭受记忆力衰退、或由于例如中风等严重疾病导致的语言功能障碍,因此不能详尽地描述他们在家自我康复训练的情况。
另外,一些经验不足的康复治疗师也需要一套系统来为他们提供专家知识以逐步积累经验。对于有经验的医生或治疗师来说,如果他们每次接待一个病人都需要很长时间来了解该他/她的既往病史和在家康复训练情况,会大大降低他们的工作效率。
发明内容
本发明提供了一种计算机辅助诊疗系统和方法,用于通过分析家庭训练数据和病人主诉的情况以及医生观察测试的结果,基于系统预存的专业知识来制定下一阶段的训练计划。
根据本发明的一种辅助制定病人治疗计划的方法,包括以下步骤:
-获取反映病人在最近阶段自我训练情况的第一数据,以及所述病人的病历记录;
-根据所述病历记录和第一专业知识分析所述第一数据;
-根据所述分析步骤的结果和第二专业知识生成训练指导,该训练指导将被用于指导所述病人进行下一个阶段的训练。
本发明的又一个目的是设计一种辅助制定病人治疗计划的系统,包括:
-第一模块,用于获取反映病人在最近阶段自我训练情况的第一数据,以及获取所述病人的病历记录;
-第二模块,用于根据所述病历记录和第一专业知识分析所述第一数据;
-第三模块,用于根据所述分析步骤的结果和第二专业知识生成训练指导,该训练指导将被用于指导所述病人下一个阶段的训练。
本发明的方法和系统将使得医生或治疗师能够方便高效地了解病人在家自我训练的情况,并得到系统推荐的下一阶段训练计划以适应这些情况。从而大大提高工作效率和工作质量。
本系统适用于中风病人康复治疗,以及任何原因导致的运动、语言、感知等功能性障碍的病人的康复治疗,也可以适用于帮助教练在运动员的训练过程中针对训练情况制定计划。
附图说明
图1是根据本发明的辅助制定治疗计划的方法的流程图;
图2是根据本发明的辅助制定治疗计划的系统的功能模块图。
将结合以下的实施例和附图详细说明本发明的原理。
具体实施方式
图1是根据本发明的辅助制定病人治疗计划的方法的流程图。该方法包括获取反映病人在最近阶段自我训练情况的第一数据,以及获取所述病人的病历记录的步骤110。
该方法还包括根据所述病历记录和第一专业知识分析所述第一数据的步骤120。
该方法另外包括根据所述分析步骤120的结果和第二专业知识生成训练指导的步骤130,该训练指导将被用于指导所述病人进行他/她下一个阶段的训练。
反映病人最近阶段自我训练情况的第一数据可以包括:最近阶段训练数据(原始数据)以及对照医生制定的训练指导根据最近阶段训练数据进行统计归纳的数据。该统计数据标识了病人在家训练存在的问题,进步的大小等。原始训练数据和统计分析数据反映了病人最近阶段自我训练情况。
训练数据可以包括但不限于:所进行的训练项目、每个项目的训练次数、每项训练的持续时间、每项训练的频率、完成质量的量化值等。例如:在动作训练中,动作的流畅程度、躯干的稳定性、关节的灵活性等。又如,在语言训练中,语言的流畅性、发音的准确性、语速等。
统计数据可以包括但不限于:完成的项目的数量的统计、完成的项目的质量的统计、具有统计特性的异常现象列表。例如,在中风病人的上肢训练过程中,通过对几组不同动作进行统计分析,可以首先找出每组中与目标动作不一致的动作,并按运动轨迹模式进行分类,以便生成多个运动子类集。同时在运动轨迹模式中为每个运动子类生成代表性运动。以此方式分析代表所有运动子集的所有单关节运动,如肩关节运动轨迹,计算不一致的情况所占运动子集数的比例。如果该比例超过一定阈值,从而可以将肩关节作为异常现象标识出。
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