[发明专利]用于患者数据可用性分析的装置

说明书

本发明涉及一种用于患者数据可用性分析的装置(10)。其被描述为指定(210)多个模型，其中，每个模型都根据模型变量提供输出。针对所述多个模型定义(220)至少一些模型变量。指定源变量(230)，其中，模型变量可以从一个或多个源变量导出。指定至少一个数据源(240)。从所述至少一个数据源接收(250)多个数据记录，其中，每个数据记录包括至少一个属性。根据所述多个数据记录针对每个模型确定(260)可用数据记录的集合，对模型的确定包括利用针对该模型的模型变量、相关联的源变量和所述多个数据记录的至少一个属性。针对相应的多个模型确定多个可用性量度(270)，所述确定包括针对每个模型利用所确定的可用数据记录的集合。选择(280)所述多个模型中的模型的子集作为数据可用性的顶部模型，其中，所述选择包括利用多个可用性量度。

技术领域

本发明涉及用于患者数据可用性分析的装置、用于患者数据可用性分析的系统、用于患者数据可用性分析的方法以及计算机程序单元。

背景技术

本发明的总体背景是识别患者记录的领域。心血管信息系统(CVIS)在健康护理行业已经使用了很多年。利用信息以及优选地来自CVIS或临床数据存储库(CDR)的知识的一项活动是查找与特定新患者或查询准则匹配的历史病例，以便为决策者(例如护理人员或医师)提供有价值的参考。存在对从CDR收集的数据进行数据分析的趋势，它可以提供巨大的有价值的数据，而无需花费大量的专用成本和正式临床研究的劳动。对于典型的临床研究问题，需要从CDR中提取许多变量(特征)，并且可以有多种方法通过不同的规则从不同的来源获得这些变量，但由于数据中噪声的存在，导致数据的可用性不同。CDR数据包含噪声，因为临床实践必须将及时地将对患者进行处置与关于患者和处置做出绝对完整和准确的记录进行平衡。另外，由于人类参与了数据的处理和记录，因此由于这种不完整的数据而再次引入了噪声。

US2016/0019265A1描述了用于关于合并多个源来生成自动化建议的技术。在一个实施例中，接收与针对多个合并源的提出的合并有关的一个或多个参数的集合。响应于接收到一个或多个参数的集合，生成用于合并多个合并源的一个或多个建议的集合并将其存储在易失性或非易失性计算机可读存储介质中的至少一个上。在一些实施例中，一个或多个推荐的所述集合可以指示基于特定的合并场景如何改善与将所述多个源合并到一个或多个目标的集合相关联的性能。可以在针对所述多个合并源的合并规划期间显示一个或多个推荐的所述集合。

WO 2014/201515 A1公开了用于基于机器学习技术处理医学数据(例如用于确定人的不良事件或结果的可能性或风险)的系统和过程。结果可能是例如尝试自杀的风险、癌症幸存的可能性、多次再入院等。

发明内容

具有用于患者数据可用性分析的改进的装置和相关联的方法以及用于患者数据可用性分析的改进的系统，以实现包括有噪声的实践数据的临床研究数据记录的自助服务将是有利的。

本发明的目的利用独立权利要求的主题来解决，其中，在从属权利要求中并入了另外的实施例。应当注意，本发明的以下描述的方面和示例也适用于用于患者数据可用性分析的装置、用于患者数据可用性分析的系统、用于患者数据可用性分析的方法以及计算机程序单元。

根据第一方面，提供了一种用于患者数据可用性分析的装置，包括：

输入模块；

数据和模型分析模块；以及

优化模块。