THE GENERAL HOSPITAL CORPORATION;THE BRIGHAM AND WOMEN'S HOSPITAL, INC.
发明人:
NANJI, Karen C.,BATES, David W.
申请号：
USUS2020/025114
公开号：
WO2020/198552A1
申请日:
2020.03.27
申请国别(地区):
US
年份:
2020
代理人:
摘要：
Systems and methods are provided for intraoperative real-time clinical decision support. A system includes a processor, a non-transitory computer readable medium, storing executable instructions, and an output device. An interface is configured to receive a first set of patient data in real-time from at least one sensor monitoring vital signals of a patient during a surgical procedure and a second set of patient data in real-time from an anesthesia machine during the surgical procedure. An input interface receives an indicator representing at least an identity of a therapeutic to be administered to the patient. A machine learning model determines from the indicator, the first set of patient data, and the second set of patient data if an alert should be provided to a user. The output device provides the alert to the user if the machine learning model determines that the alert should be provided.L'invention concerne des systèmes et des procédés pour l'aide à la décision clinique peropératoire en temps réel. Un système comprend un processeur, un support non transitoire lisible par ordinateur où sont enregistrées des instructions exécutables, et un périphérique de sortie. Une interface est configurée pour recevoir un premier ensemble de données patient provenant en temps réel d'au moins un capteur surveillant les signaux vitaux d'un patient pendant une intervention chirurgicale, et un second ensemble de données patient provenant en temps réel d'une machine de gestion de l'anesthésie pendant la procédure chirurgicale. Une interface d'entrée reçoit un indicateur représentant au moins une identité d'un agent thérapeutique à administrer au patient. Un modèle d'apprentissage machine détermine, à partir de l'indicateur, du premier ensemble de données patient et du second ensemble de données patient, si une alerte doit être envoyée à un utilisateur. Le périphérique de sortie envoie l'alerte à l'utilisateur si le modèle d'apprentissage machine détermine que l'alerte doit être e
