[发明专利]一种自动诊断对象病症的方法及实施该方法的系统

说明书

本发明涉及自动医学诊断方法和系统。本发明目的是提供一种被动和全自动疾病分类学诊断的方法和系统。基于来自体表的波信号进行频谱动态分析、识别和评估与频谱动态样本的疾病分类学组的匹配度以确定疾病的存在或阶段的方法来解决该目标。该系统可以制成具有多个用于记录波信号的终端的分布式系统，并设置有将波信号发送至中心以处理和建立诊断的系统。为了实现更准确的诊断，根据活跃的样本的能量类型使用共振和补偿生物反馈。

本发明涉及医疗诊断的方法和系统，更具体地，涉及自动的疾病诊断系统。本发明还可用于诊断任何生物对象的病症。

常规的自动诊断系统和方法实际上受限于以下两种类型：

·疾病及其体征的信息辅助系统和数据库。这些系统通过结合基于计算机的技术和对已经表现出来的外部体征和症状的分析来帮助医生建立诊断。

·测量和可视化系统和方法(例如，心电图、断层成像术等)允许准确地检测早期表现出来的结构变化。在这些情况下，自动化主要有助于发现和检测结构变化。

·结合这些方法可以提高检测疾病的准确性，然而，它不能在早期阶段识别疾病发生的风险，而且对于结构变化，它仅提供状态的部分信息，以及在任何情况下，它都需要医生的参与才能作出诊断决策。换言之，在这种情况下，它不是指自动诊断，而是指在诊断过程的部分自动化。

最常用的诊断是所谓的心血管疾病的自动诊断，心血管疾病的自动诊断是基于对心电图的记录和分析，然后识别其特定特征，包括心电图的波、峰(牙)、复合波和边界，以便通过将它们与参考心电图数据库进行对比来作出评价性决策。在Petrov S.P.、EpishinaE.V.和Voronin V.V.的著作“Evaluation of Pattern Recognition Algorithms forSolving Problems of Automated Electrocardiogram Analysis”[Eurasian Union ofScientists(EUS)#VIII,2014\Technical Sciences,pp.27-29]中提供了不同心电图处理算法的比较。

实际上，自动ECG诊断的目的是评估心肌功能状态，而不是心血管系统的疾病分类学(nosological)状态，即与该系统功能相关的特定疾病。换言之，在任何情况下都需要医生的解读来建立诊断，即它并不是完全自动的，并且会受到偏差的影响。这种系统及其类似系统的设计仅仅是为了便于诊断疾病或病症，并且只允许诊断已经表现出来的疾病或病症。这实际上是所有现有医疗诊断自动化方法的特点。

现有的自动诊断系统，例如WO 2013066642“An Automated Personal MedicalDiagnostic System,Method and Arrangement”，主要基于以下顺序的方案：

·基于特定生物物理效果的不同复杂程度的测量(诊断)设备；

·模数转换器(ADC)；

·计算机或专用处理器；

·数据库；

·控制单元；

·用户终端。

这些系统中的一些系统也用于远程诊断。在这种情况下，用户实际上至少应配备诊断单元或传感器、ADC和传输设备。然而，通常，诊断单元本身是一个相当复杂的设备，需要其他人的参与将设备交付给患者并培训患者如何使用它。

解决自动疾病分类学诊断问题的基础是功能性频谱动态(spectral-dynamic)诊断，它是欧亚专利“检测和测试对象复合波场中子过程的方法(The Method of Detectingand Testing Subprocesses in a Complex Wave Field of an Object)”(专利号017369，优先权日为2011年5月4日)在医学领域的方法的实际实施。