[发明专利]有助于医疗保健成像诊断的工作流的算法编配

说明书

提供用于根据预定义工作流来编配对医学图像执行算法的技术，以及用于管理工作流和模型执行的技术。在实施方案中，一种系统包括：存储器，该存储器存储计算机可执行部件；和处理器，该处理器执行存储在该存储器中的该计算机可执行部件。该计算机可执行部件包括算法目录，该目录包括标识能够用于处理医学图像的算法的算法信息，该算法信息包括用于执行该算法作为网页服务的算法执行指令；和编配部件，该编配部件响应于经由算法管理应用程序的装载用户接口接收到该算法信息而将该算法信息添加到该算法目录，其中基于在该算法目录中包括该算法信息，使该算法能够并入到用于对该医学图像执行该算法的工作流中。

相关申请

本申请要求2019年11月25日提交的名称为“ALGORITHM ORCHESTRATION OFWORKFLOWS TO FACILITATE HEALTHCARE IMAGING DIAGNOSTICS”的美国临时申请序列号62/939,910的优先权，所述申请的全部内容以引用方式并入本文中。

技术领域

本申请涉及医学成像域中的算法编配，包括用于根据预定义工作流来编配对医学图像执行算法的技术以及用于管理工作流和模型执行的技术。

背景技术

医疗保健行业有无数机会利用人工智能(AI)、机器学习(ML)和其它分析模型来实现更准确、主动和全面的患者护理。从减少行政负担到支持精准医疗，这些分析工具在临床、金融和运营领域都显示出前景。举例来说，学习算法在它们与训练数据交互时可变得更精确和准确，从而允许人类获得对诊断、护理程序、治疗变异性和患者结果的前所未有的洞见。然而，即使是目前具有行业领先分析能力的组织，在涉及将各种分析应用于临床护理时也面临着复杂的挑战。

发明内容

以下呈现了发明内容以提供对本发明的一个或多个示例的基本理解。本发明内容不旨在标识关键或重要元件或划定不同示例的任何范围或权利要求的任何范围。其唯一目的是以简化形式呈现概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。在一个或多个示例中，本文中描述有助于使用集中式编配部件将AI信息学集成到医疗保健系统中的系统、计算机实现的方法、装置和/或计算机程序产品，所述集中式编配部件根据预定义工作流来编配AI算法的执行。所公开的主题还提供有助于管理工作流和算法编配部件的模型执行的系统、计算机实现的方法、装置和/或计算机程序产品。

根据示例，提供一种系统，包括存储计算机可执行部件的存储器。系统包括执行存储在存储器中的计算机可执行部件的处理器。计算机可执行部件包括算法目录，所述算法目录包括用以分析患者的至少一个医学图像的多种诊断算法和描述至少一个医学图像的属性的元数据。算法编配部件执行工作流指令，所述工作流指令描述待应用于至少一个医学图像和元数据的计算机可执行诊断例程。算法编配部件从算法目录中选择至少一种诊断算法，以响应于工作流指令而基于至少一个医学图像和元数据来执行诊断例程。工作流执行引擎响应于来自算法编配部件的命令而执行来自算法目录的所选至少一种诊断算法。

系统还可包括通知部件，所述通知部件响应于执行诊断例程而提供来自算法编配部件的通知输出。通知输出可包括指示响应于工作流指令的诊断例程的进程的状态输出和元数据的元数据分析中的至少一者。

在一些实施方案中，算法编配部件响应于工作流指令而执行元数据分析，元数据分析包括用以确定患者的状态的至少一个测试、用以确定医学图像的状态的测试、用以确定算法目录中的可用算法的测试以及用以确定已从算法目录应用于医学图像的所选算法的诊断阈值的状态的测试。测试结果也可包括在通知输出中。在各种实施方案中，分析数据由选自算法目录的至少一种AI算法来确定，并且应用于至少一个医学图像以响应于工作流指令来诊断患者。