[发明专利]用于确定个体转移到急诊科的风险的数据处理系统及方法

说明书

本发明涉及一种用于确定个体（110）即将转移到急诊科的风险因素的数据处理系统（100），该数据处理系统包括数据库（122），该数据库存储一组人员中的每个人员的多个状态记录，每个状态记录注有日期并且包括监测指标列表，每项指标具有根据对应人员的状态从两个预定值的列表中选择的值。该系统（100）还包括用于通过使用其参数（230）已经预先生成的机器学习算法分析根据该个体（110）的状态填写的该个体（110）的多个状态记录来确定该风险因素的装置（128）。本发明还涉及一种用于确定该个体（110）即将转移到急诊科的风险因素的数据处理方法（200）。

技术领域

本发明的领域是计算机领域。

更具体地，本发明涉及用于确定个体转移到急诊科的风险的数据处理系统及方法。

具体地，本发明应用于监测自主居家的非医疗人员（更具体地，老年人）。通常，由本发明的系统监测的人员具有若干种病状。

背景技术

用于远程监测个体状况的技术是现有技术中已知的。

通常，此类技术基于使用传感器测量个体的心率、血压、体温、血液中的血氧或血糖水平等中至少一项生理数据。

这些技术的主要缺点在于其需要定期记录这些生理数据使数据处理更为可靠地确定个体的状况。

该定期记录可以进一步证明对个体非常具有针对性，甚至需要医疗护理人员的定期干预以进行更多技术操作，如随后分析血液样品。

此外，由于医疗保健专业人员必须分析大量个体的生理数据，因此监测处于风险中的人群对于他们来说是繁琐的。

为了方便医疗保健专业人员的工作，特别是基于大规模生理数据进行统计分析的工作，目前已经提出了自动数据处理技术。

通常，此类技术专用于预测特定病状，但用于确定具有多种病状的个体立即入住急诊科的风险，被证明是不可靠的。

当前的系统都无法同时解决所有需求，即提供可靠的并且仅针对个体的技术，用于更高效地确定七天内将具有若干种病状的个体立即转移到急诊科的风险。

发明内容

使用用于确定个体即将转移到急诊科的风险因素的数据处理系统实现这些目的以及以后才会出现的其他目的。

本发明的目的是使得能够以高于50%，优选地至少65%，更优选地高于70%的预测性能预测在接下来的七天内将个体转移到急诊科。

这种系统通常包括设置有微处理器和计算机存储器的计算机服务器。

根据本发明，数据处理系统还包括：

-一个存储一组人员中的每个人员的多个状态单的数据库和一个存储该组人员转移到急诊科的日期的数据库，每个状态单注有日期并且包括监测指标列表，每项指标具有根据对应人员的状态在两个预定值的列表中选择的值；

-一个用于生成自动学习计算机算法的参数的装置，该自动学习计算机算法的参数通过状态单和该组人员转移到急诊科的日期生成；

-一个用于填写个体的状态单的装置，状态单包括监测指标列表，每项指标具有根据个体的状态在两个预定值的列表中选择的值；

-一个用于确定风险因素的装置，该装置凭借其参数已经预先生成的自动学习算法通过对个体的多个状态单的分析来确定风险因素，个体的状态单是在不同时间点建立的；

-一个用于当风险因素超过预定阈值时生成警告的装置。

因此，可以预测在即将到来的时间段内（通常在接下来的七天内）转移到急诊科的风险。

应该强调的是，风险因素的确定是在没有对个体的生理数据进行任何分析的情况下进行的，这些生理数据不包括在状态单中。此外，风险因素的值不提供关于个体的病状的任何指示。