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HINTERGRUND ZU DER ERFINDUNG
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Diese
Offenbarung betrifft allgemein Bildgebungssysteme und -verfahren
und insbesondere ein System und Verfahren zur effizienteren und
genaueren Diagnose eines medizinischen Zustands, wie beispielsweise
Tuberkulose.
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Medizinische
Bildgebung, insbesondere diagnostische Bildgebung, ist zu einem
Eckpfeiler der medizinischen Praxis auf allen Gebieten geworden. Eine
derartige Bildgebung hat interventionelle Verfahren, wie beispielsweise
chirurgische Untersuchungen, weitgehend verdrängt und die Fähigkeit, Krankheitszustände zu detektieren
und zu diagnostizieren und viele unterschiedliche Krankheitszustände zu behandeln,
deutlich verbessert. Momentan ist eine weite Vielfalt von diagnostischen
Bildgebungsmodalitäten
verfügbar,
zu denen Magnetresonanz (MR), Computertomographie (CT), Ultraschall,
Röntgen,
Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und andere sowie Kombinationen
von diesen gehören.
In vielen Fällen
können
mehr als eine einzelne dieser Bildgebungsmodalitäten einen Schlüssel zum
Verstehen der Entwicklung von Krankheiten bzw. Störungen in
bestimmten Geweben eines Patienten darstellen, der nützlich ist,
um eine genaue Diagnose vorzunehmen und um schließlich eine
hochqualitative medizinische Versorgung zu erbringen.
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Um
die Effizienz und Genauigkeit bei der Diagnose bestimmter medizinischer
Zustände
zu verbessern, werden verbesserte Verfahren zur Integration von
Bilddaten mit Nichtbilddaten und zur Analyse dieser Kombination
von Daten benötigt.
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Tuberkulose
stellt ein Beispiel für
einen medizinischen Zustand dar, der eine effizientere und verbesserte
diagnostische Genauigkeit benötigt. Durch
Tuberkulose sterben fast drei Millionen Menschen pro Jahr, was mehr
als bei jedem anderen Infektionserreger ist, und die momentane Infektionsrate
beträgt
eine Person pro Sekunde. Es ist die Haupttodesursache unter Menschen
mit HIV und AIDS. Obwohl Tuberkulose behandelt werden kann, ist
eine Diagnose langwierig und schwierig.
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Eine
der üblichen
diagnostischen Untersuchungswerkzeuge für Tuberkulose ist die standardgemäße Brust-Röntgenaufnahme.
Obwohl die Brust-Röntgenaufnahme
für viele
Abnormalitäten, die
eine Tuberkulose anzeigen können,
empfindlich ist, ist sie nicht diagnostisch spezifisch genug, so dass
der untersuchende Arzt gewöhnlich
auf eine weite Reihe nichtmedizinischer klinischer Informationen
angewiesen ist, um das Risiko eines Patienten, der eine aktive Tuberkulosekrankheit
aufweist, zu beurteilen. Jedoch variiert diese Beurteilung hinsichtlich der
Qualität
und Genauigkeit aufgrund der großen Anzahl radiographischer
Muster oder Ergebnisse, die in einer Brust-Röntgenaufnahme eines momentan oder
zuvor mit Tuberkulose infizierten Patienten vorhanden sein können, der
großen
Anzahl und subjektiven Art klinischer Nichtbildinformationen und
ihrer Interpretation sowie der Vorgeschichte einer anderen aktiven
oder früheren
Krankheit, die radiographische Muster erzeugt, die das Vorliegen
von Tuberkulose vortäuschen
oder maskieren können.
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In
vielen Ländern
und Regionen ist ein Tuberkulose-Screening eine Routineuntersuchung,
wobei hierzu auch eine Untersuchung im Vorfeld eines neuen Beschäftigungsverhältnisses
und eine Untersuchung beim Einreisen und Ausreisen an einer Grenze
gehören.
Dies erzeugt eine riesige Anzahl von Fällen und stellt ein deutliches
Arbeitspensum und eine mögliche
Belastung für
lokale Ressourcen im Gesundheitsbereich dar. Deshalb wird eine effiziente
Screening-Untersuchung und eine schnelle Verarbeitung dieser Fälle benötigt. Ferner
besteht ein Bedarf nach einer effektiven Registrierung, Aufspürung und Überwachung
der untersuchten Menschen, so dass Einzelpersonen sowohl mit hohem
als auch mit niedrigem Risiko identifiziert werden können und eine
Behandlung oder Folgemaßnahme überwacht werden
kann.
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Folglich
besteht ein Bedarf nach einem System und Verfahren zur Verbesserung
der diagnostischen Genauigkeit medizinischer Zustände durch Unterstützung des
Arztes bei der Analyse der Kombination aus einer weiten Vielfalt
von Bilddaten und klinischen Nichtbilddaten für jeden Patienten.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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In
einer Ausführungsform
ist ein System zur Diagnose eines medizinischen Zustands in einem Patienten
geschaffen, wobei das System einen Eingang bzw. eine Eingabe von
Bilddaten des Patienten, einen Eingang bzw. eine Eingabe von Nichtbilddaten des
Patienten, ein Expertensystem zur Analyse der Bilddaten und der
Nichtbilddaten, um das Vorkommen (die Prävalenz) von Mustern in den
Bilddaten und den Nichtbilddaten zu bestimmen, und eine Ausgabe
der Analyseergebnisse sowie einer Beurteilung des Risikos des medizinischen
Zustands des Patienten beinhaltet.
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In
einer Ausführungsform
ist ein Computer implementiertes Verfahren zur Diagnose eines medizinische
Zustands in einem Patienten geschaffen, wobei das Verfahren aufweist:
Zugriff auf Bilddaten des Patienten, die von einem Bildakquisitionssystem erzeugt
werden; Zugriff auf Nichtbilddaten des Patien ten; Analyse der Bilddaten
und der Nichtbilddaten, um das Vorkommen vorbestimmter interessierender Muster
in den Bilddaten und den Nichtbilddaten festzustellen; und Darstellung
von Analyseergebnissen der Bilddaten sowie einer Risikobeurteilung
hinsichtlich des medizinischen Zustands in dem Patienten für einen
Benutzer zur Ermittlung einer Diagnose.
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In
einer Ausführungsform
ist ein Computer implementiertes Verfahren zur Diagnose eines medizinischen
Zustands in einem Patienten auf der Basis einer elektronischen medizinischen
Akte bzw. elektronischen Patientenakte geschaffen, wobei das Verfahren
aufweist: Zugriff auf diagnostische Bilddaten von einer elektronischen
medizinischen Akte des Patienten; Zugriff auf Nichtbilddaten von
der elektronischen medizinischen Akte des Patienten; Analyse der
Bilddaten und der Nichtbilddaten, um das Vorkommnis vorbestimmter
interessierender Muster in den Bilddaten und den Nichtbilddaten
zu bestimmen; und Darstellung von Analyseergebnissen der Bilddaten
sowie einer Beurteilung des Risikos des medizinischen Zustands in
dem Patienten für
einen Benutzer zur Ermittlung einer Diagnose.
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In
einer Ausführungsform
ist ein Computer lesbares Speichermedium geschaffen, das einen Satz
auf diesem gespeicherter Instruktionen zur Ausführung durch einen Computer
aufweist, wobei der Satz Instruktionen aufweist: eine Routine zum
Zugriff auf Bilddaten; eine Routine zum Zugriff auf Nichtbilddaten;
eine Routine zur Analyse der Bilddaten und der Nichtbilddaten; und
eine Routine zur Visualisierung von Ergebnissen der Analyse der
Bilddaten und der Nichtbilddaten.
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Verschiedene
weitere Merkmale, Aspekte und Vorteile erschließen sich für einen Fachmann aus den beigefügten Zeichnungen
und deren detaillierter Beschreibung.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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1 zeigt
ein Blockschaltbild einer beispielhaften Ausführungsform eines Systems zur
Diagnose eines medizinischen Zustands in einem Patienten;
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2 zeigt
ein Blockschaltbild einer beispielhaften Ausführungsform eines Systems zur
Diagnose eines medizinischen Zustands in einem Patienten;
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3 zeigt
ein Flussdiagramm einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens
zur Diagnose eines medizinischen Zustandes in einem Patienten;
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4A zeigt
eine schematisierte Darstellung einer beispielhaften Ausführungsform
einer Ausgabe eines Systems und Verfahrens zur Diagnose eines medizinischen
Zustands in einem Patienten; und
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4B zeigt
eine schematisiere Darstellung einer beispielhaften Ausführungsform
einer Ausgabe eines Systems und Verfahrens zur Diagnose eines medizinischen
Zustands in einem Patienten.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
DER ERFINDUNG
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Mediziner,
die wünschen,
bestimmte Diagnosen vorzunehmen oder Diagnosen auszuschließen, können ein
durch Software implementiertes Expertensystem nutzen, um bekannte
Bildinformationen auszuwerten und sich auf Informationen von einer elektronischen
medizinischen Akte oder elektronischen Patientenakte (EPA) zu stützen, um
die nützlichsten
nächsten
Schritte zur Erzielung einer medizinischen Versorgung für einen
Patienten zu bestimmen.
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Indem
nun auf die Zeichnungen Bezug genommen wird, veranschaulicht 1 ein
Blockschaltbild einer beispielhaften Ausführungsform eines Systems 10 zur
Diagnose eines medizinischen Zustands in einem Patienten. Das System 10 enthält einen
Eingang mit bzw. eine Eingabe von Bilddaten 12 eines Patienten,
die von einem Bildakquisitionssystem 20 akquiriert worden
sind, und einen Eingang mit bzw. eine Eingabe von klinischen Nichtbilddaten des
Patienten von einer elektronischen medizinischen Akte (EPA), die
beide einem Expertensystem 16 zur Analyse der Bilddaten 12 und
der Nichtbilddaten 14 zugeführt werden, um Muster in den
Bilddaten und den Nichtbilddaten zu bestimmen. In einer beispielhaften
Ausführungsform
kann das Bildakquisitionssystem 20 ein Röntgensystem
sein, das Bilddaten von Röntgenaufnahmen
eines Patienten liefert. Das Expertensystem 16 liefert
eine Ausgabe 18 mit einer Anzeige verbesserter Bildergebnisse
bzw. -befunde und einer Risikobeurteilung für eine Diagnose bestimmter
medizinischer Zustände.
Die Risikobeurteilung basiert sowohl auf den Bilddaten 12 als
auch auf den Nichtbilddaten 14. In einer beispielhaften Ausführungsform
können
die verbesserten Bildergebnisse bzw. -befunde durch Computer unterstützte Diagnose
oder Computer unterstütze
Erfassung (CAD, Computer Aided Detection) erhaltene Bildergebnisse
sein. In einer beispielhaften Ausführungsform kann die Ausgabe 18 optional
nächste
und/oder nachfolgende Schritte zur Fortführung einer Patientenversorgung
für einen
bestimmten Patienten empfehlen.
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Das
Expertensystem 16 ermöglicht
eine automatische wissensbasierte Analyse von Bild- und Nichtbildinformationen.
Das Expertensystem 16 kombiniert wissensbasierte Analyse
zur Detektion von Röntgenbildmustern
und Nichtbilddaten 14. Das Expertensystem 16 erfasst
Muster in den Nichtbilddaten 14 und detektiert Korrelationen
zwischen Merkmalen in den Bilddaten 12 und den Nichtbilddaten 14.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
das Expertensystem 16 in Software, Hardware oder einer
Kombination von diesen implementiert sein. In einer beispielhaften
Ausführungsform
kann das Expertensystem 16 in das Bildakquisitionssystem 16 integriert
sein. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Expertensystem 16 ein
eigenständiges,
allein operierendes System (Stand-Alone-System) sein. In einer beispielhaften
Ausführungsform
kann das Expertensystem 16 ein vollständig automatisiertes System
sein. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Expertensystem 16 ein
bedarfsbasiertes System (On-Demand-System) sein, das über eine
Benutzerschnittstelle 24 konfiguriert werden kann.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
das Expertensystem 16 Kombinationen enthalten aus: automatisierten
Bildsegmentierungsalgorithmen, die die Lage, Form und Kontur bestimmter
anatomischer Merkmale erfassen; automatisierter Röntgenbild-Mustererfassung
und -klassifikation unter Verwendung von Mustererkennungsalgorithmen
und einer Wissensbasis mit radiographischen Befunden zu medizinischen
Zuständen
und nichtmedizinischen Zuständen;
einem regelbasierten oder lernbasierten System (z. B. neuronalen
Netzen, Stützvektormaschinen
(Sup port Vector Machines), genetischen Algorithmen, Kombinationen
von diesen); einem statistisch basierten System (z. B. Bayes, Maximum-Likelihood
(größte Wahrscheinlichkeit),
maximale Entropie). In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Expertensystem 16 die
Nichtbilddaten 14 nutzen, um die Parameterauswahl für bildbasierte
Analysealgorithmen individuell anzupassen.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
die elektronische Patientenakte (EPA) Nichtbilddaten für jeden
einzelnen Patienten enthalten. Schritte zum Aufbau, Modifizieren
und Aktualisieren der EPA umfassen eine Akquisition der Nichtbilddaten.
Die Nichtbild-Patientendaten in der EPA können auf jede geeignete Weise,
einschließlich
derjenigen, die zur Erzeugung herkömmlicher elektronischer Patientenakten
verwendet werden, akquiriert werden. Beispielsweise können Daten
von Hand eingegeben oder über
drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsverbindungen und/oder
Netzwerke übermittelt werden.
Die Daten in der EPA können
aktualisiert werden, sobald neue Daten verfügbar werden. Im Allgemeinen
wird eine EPA-Datenakquisition erreicht, indem die Daten in einer
Weise digitalisiert oder zusammengefasst werden, die es gestattet,
die Daten in einem Computer lesbaren Medium zu speichern.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform
können
die Nichtbilddaten die Krankengeschichte, Symptome, klinische Untersuchungsergebnisse,
Testergebnisse, Risikofaktoren, Einwirkung infektiöser medizinischer
Zustände,
physiologische Daten, histopathologische Daten, genetische Daten,
pharmakokinetische Daten des Patienten oder jede beliebige Kombination
von diesen enthalten.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform
können
die Nichtbilddaten Tabellen, die Testergebnisse beinhalten, Textberich te über die
Testergebnisse (strukturiert und unstrukturiert) sowie Ergebnisse
enthalten, die als klinische Tests betreffende Signalformen dargestellt
sind. Die Nichtbilddaten können
mit bekannten Standards oder Ad hoc-Standards verglichen werden,
die auf der Basis (in Bezug auf den interessierenden klinischen
Zustand) normaler Menschen festgesetzt werden. Interessierende Muster können aus
mehreren Tests für
einen medizinischen Zustand abgeleitet werden.
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Beispiele
zum Aufbereiten von Nichtbilddaten zur Musteranalyse können wie
folgt beschrieben werden.
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Transformation
zu standardisierten/normalisierten Datenwerten: Es wird ein eindeutig
definiertes Normkollektiv verwendet, um die Normdatenbank zu erzeugen.
Der Satz des Normkollektivs wird klinischen Tests unterworfen, die
dem interessierenden klinischen Fall entsprechen. In dem standardisierten Raum
wird jedem Testwert ein Mittelwert und eine zugeordnete Standardabweichung
auf der Basis der Datenproben aus dem Kollektiv der Normalfälle zugewiesen.
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Berechnung
eines Abweichungswertes von der Norm: Ein Verfahren zur Bestimmung
der Abweichung von normalen Datenwerten erfolgt beispielsweise wie
folgt. Alle klinischen Testdaten eines Patienten werden standardisiert
und mit dem Mittelwert der Normdatenbank unter Verwendung der folgenden
Gleichung verglichen:
wobei a
i den
i-ten klinischen Test des klinischen Zustands a und
und
darstellt.
Dieser Prozess wird auf alle klinischen Tests unter all den klinischen Bedingungen
angewandt, und die Resultante ist ein Nichtbilddaten (Metadaten)-Abweichungs-„Vektor".
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Visualisierung
und Anzeige der Abweichungsdaten: Die Abweichung von mehreren klinischen
Tests ist eine Abweichungskarte bzw. -map, die als ein synthetisches
Bild dargestellt wird, wobei jeder Pixelwert durch die Abweichung
eines spezifischen klinischen Tests dargestellt ist. Muster können anhand
dieser Abweichungsmap analysiert werden.
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Die
Bilddaten 12 und die Nichtbilddaten 14 können zu
dem Expertensystem 16 über
eine drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsschnittstelle übertragen
werden. Die EPA 30 kann mit dem Expertensystem 16 über eine
drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsschnittstelle unter
Verwendung eines lokalen Netzwerks (LAN) oder eines Weitbereichsnetzwerks
(WAN) gekoppelt sein. Die drahtlose Kommunikationsschnittstelle
kann durch ein Protokoll für
drahtlose Kommunikationen implementiert sein.
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Als
ein Beispiel für
das obige System zur Diagnose von Tuberkulose ist die Bilddateneingabe durch
Bruströntgenaufnahmen
eines Patienten gebildet, während
die Nichtbilddaten klinische Informationen über den Patienten sind. In
einer beispielhaften Ausführungsform
können
die Brust-Röntgenbilder durch
direkte digitale Radiographie (DDR), Computerradiographie (CR) oder
mit einem digitalisierten Röntgenfilm
digital erzeugt werden. In einer beispielhaften Ausführungsform
kann das Bildakquisitionssystem eine Dualenergie-Untersuchung oder
eine Tomosynthese-Untersuchung verwenden, bei der mehr als nur ein
einzelnes Bild von einer oder mehreren Ansichten akquiriert wird,
um die Bilddaten zu erzeugen. In dem Fall eines Einzelenergiebildes
können
die Röntgenaufnahmen
der Brust in Form lediglich einer Posterior-Anterior(PA)-Ansicht
gebildet sein, oder sie können
durch eine PA-Ansicht und eine laterale Ansicht oder weitere zusätzliche
Ansichten dargestellt sein. Die Bilddaten können ferner ältere Brust-Röntgenaufnahmen
enthalten, die vor einer momentanen Bildgebungssitzung akquiriert
worden sind. Die Nichtbilddaten können enthalten: die Krankengeschichte
des Patienten (einschließlich
früherer Ergebnisse
des Expertensystems); Symptome (z. B. Husten, Körpertemperatur); Ergebnisse
von (vergangenen oder momentanen) Blut-, Sputum- und Biopsieuntersuchungen;
Gefährdung
durch Tuberkulose; Risikofaktoren für Tuberkulose (z. B. kürzliche
Reise in Regionen mit hohem Risiko); Gefährdung durch andere Pathologien,
die Tuberkulose vortäuschen oder
die radiographische Erscheinung von Tuberkulose verändern können (z.
B. HIV), etc. Die Nichtbilddaten können über eine Benutzerschnittstelle
manuell eingegeben, von EPAs unmittelbar erhalten oder anhand einer
früheren
Expertensystemanalyse der Patientendaten aktualisiert werden. Das
System verbessert den Zugriff auf Tuberkuloseuntersuchungen in entfernten
Regionen der Welt, in denen ein Facharzt nicht verfügbar oder üblich sein
kann. Das System verbessert ferner den Tuberkulose-Screeningablauf,
indem es eine bedarfsorientierte Tuberkulosediagnose von der Ferne
aus auf Verlangen ermöglicht, die Überprüfungseffizienz
erhöht
und die Belastung durch Massenscreening verringert.
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2 veranschaulicht
ein Blockschaltbild einer beispielhaften Ausführungsform eines Systems 10 zur
Diagnose eines medizinischen Zustands in einem Patienten. Das System 10 enthält eine
Bildakquisitionsworkstation (Arbeitsplatzrechner) 20, die Bilddaten 12 zu
einem Expertensystem 16 und/oder einer EPA 30 liefert,
eine Benutzerschnittstelle 26, die Nichtbilddaten 14 zu
dem Expertensystem 16 liefert, wobei die EPA Nichtbilddaten 14 und/oder
Bilddaten 12 zu dem Expertensystem 16 liefert.
Die Nichtbilddaten 14 können über eine
Benutzerschnittstelle 26 von Hand eingegeben, von der EPA 30 direkt
erhalten oder von einer vorherigen Analyse von Patientendaten durch
das Expertensystem aktualisiert werden. Das Expertensystem 16 liefert
als Ausgabe 18 eine Anzeige mit verbesserten Bildergebnissen
bzw. -befunden und einer Risikobeurteilung zur Diagnose bestimmter
Krankheitszustände
bzw. Beschwerden. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Bildakquisitionssystem 20 ein
Röntgensystem
sein, das Bilddaten von Röntgenaufnahmen
eines Patienten liefert. Die Risikobeurteilung beruht sowohl auf
den Bilddaten 12 als auch auf den Nichtbilddaten 14.
In einer beispielhaften Ausführungsform können die
verbesserten Bildergebnisse bzw. -befunde CAD-Bildbefunde sein.
In einer beispielhaften Ausführungsform
kann die Ausgabe 18 optional die nächsten Schritte und/oder Nachuntersuchungs- bzw.
Nachbehandlungsschritte empfehlen, mit denen bei der Patientenversorgung
für einen
bestimmten Patienten fortgefahren werden sollte. In einer beispielhaften
Ausführungsform
kann eine Benutzerschnittstelle 22 mit dem Bildakquisitionssystem 20 verbunden
sein, um den Betrieb des Bildakquisitionssystems 20 zu
steuern. In einer beispielhaften Ausführungsform kann eine Benutzerschnittstelle 24 mit dem
Expertensystem 16 gekoppelt sein, um den Betrieb des Expertensystems 16 zu
steuern.
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Das
Expertensystem 16 ermöglicht
eine automatische wissensbasierte Analyse von Bild- und Nichtbildinformationen.
Das Expertensystem 26 kombiniert wissensbasierte Analyse
zur Detektion von Röntgenbildmustern
und Nichtbilddaten 14. Das Expertensystem 16 detektiert
Muster in den Nichtbilddaten 14 und detektiert Korrelationen
zwischen Merkmalen in den Bilddaten 12 und den Nichtbilddaten 14.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
das Expertensystem 16 mit Software, Hardware oder einer
Kombination von diesen implementiert werden. In einer beispielhaften
Ausführungsform kann
das Expertensystem 16 in dem Bildakquisitions system 16 integriert
sein. In einer beispielhaften Ausführungsform kann das Expertensystem 16 ein eigenständig operierendes
Stand-Alone-System sein. In einer beispielhaften Ausführungsform
kann das Expertensystem 16 ein vollautomatisiertes System
sein.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
das Expertensystem 16 ein auf Verlangen operierendes On-Demand-System
sein, das über
eine Benutzerschnittstelle 24 konfigurierbar sein kann.
In einer beispielhaften Ausführungsform
kann das Expertensystem 16 Kombinationen aus Folgendem
enthalten: automatisierte Bildsegmentierungsalgorithmen, die die
Lage, Gestalt und Kontur bestimmter anatomischer Merkmale erfassen;
automatisierte Röntgenbildmustererfassung
und -klassifizierung unter Verwendung von Mustererkennungsalgorithmen und
einer Wissensbasis über
radiographische Befunde von Krankheitszuständen und Nichtkrankheitszuständen; ein
regelbasiertes oder lernbasiertes System (neuronale Netzwerke, Support
Vector Machines (Stützvektormaschinen),
genetische Algorithmen, Kombinationen derselben); ein statistisch
basiertes System (Bayes, Maximum-Likelihood, maximale Entropie).
In einer beispielhaften Ausführungsform
kann das Expertensystem 16 die Nichtbilddaten 14 verwenden,
um die Parameterauswahl für
bildbasierte Analysealgorithmen individuell anzupassen.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
das Expertensystem 16 konfiguriert sein, um nichtmedizinische
Empfehlungen für
jeden Patienten zu machen. Beispielsweise kann das System an einem
Durchleuchtungsort beim Grenzeintritt konfiguriert sein, um zu empfehlen,
ob die durchleuchtete Einzelperson eingelassen/wieder eingelassen,
eingelassen/wieder eingelassen mit empfohlener Nachuntersuchung
oder Überwachung
oder ob ihr der Eintritt verweigert werden sollte. In einer beispielhaften Ausführungsform
kann das Expertensystem 16 ferner frü here Ergebnisse von Expertensystemanalysen der
Patientendaten oder frühere
Tuberkuloseuntersuchungen durch einen Arzt abrufen und Nachsorgeaufgaben
empfehlen. Zum Beispiel: „Wurden
frühere
Befunde (sowohl Tuberkulose- als auch Nichttuberkulosebefunde) behoben,
oder wurde eine geeignete Behandlung oder Nachsorge beendet?"
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In
einer beispielhaften Ausführungsform kann
die EPA Bilddaten und Nichtbilddaten für jeden individuellen Patienten
enthalten. Die Schritte zur Errichtung, Modifizierung und Aktualisierung
der EPA umfassen eine Akquisition der Bilddaten und der Nichtbilddaten.
Die Daten in der EPA können
auf jede geeignete Weise, einschließlich derjenigen, die zur Erzeugung
herkömmlicher
elektronischer medizinischer Akten verwendet werden, akquiriert
werden. Beispielsweise können
die Daten von Hand eingegeben oder über drahtgebundene oder drahtlose
Kommunikationsverbindungen und/oder Netzwerke übermittelt werden. Die Daten
in der EPA können
aktualisiert werden, sobald neue Daten verfügbar werden. Im Allgemeinen
wird eine EPA-Datenakquisition erzielt, indem die Daten in einer
Weise digitalisiert oder zusammengefasst werden, die es ermöglicht,
die Daten auf einem Computer lesbaren Medium zu speichern.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform
können
die Nichtbilddaten die Patientenkrankengeschichte, Symptome, klinische
Untersuchungsergebnisse, Testergebnisse, Risikofaktoren, Gefährdung durch
infektiöse
Krankheiten, physiologische Daten, histopathologische Daten, genetische
Daten, pharmakokinetische Daten oder jede beliebige Kombination
von diesen enthalten.
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Die
Bilddaten 12 und die Nichtbilddaten 14 können zu
dem Expertensystem 16 durch eine drahtgebundene oder drahtlose
Kommunikationsschnittstelle übertragen
werden. Die EPA 30 kann mit dem Expertensystem 16 über eine
Schnittstelle zur drahtge bundenen oder drahtlosen Kommunikation
unter Verwendung eines lokalen Netzwerks (LAN) oder eines Weitbereichsnetzwerks
(WAN) gekoppelt sein. Die Schnittstelle zur drahtlosen Kommunikation
kann durch ein Protokoll zur drahtlosen Kommunikation implementiert
sein.
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3 veranschaulicht
ein Flussdiagramm einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens 50 zum
Diagnostizieren einer allgemein als medizinischer Zustand bezeichneten
Krankheit bzw. Beschwerde eines Patienten. Das Verfahren 50 enthält in Schritt 52 ein
Zugreifen auf Bilddaten von einem Bildakquisitionssystem aus. Das
Verfahren 50 enthält ferner
in Schritt 54 einen Zugriff auf Nichtbilddaten. Die Kombination
aus Bilddaten und Nichtbilddaten wird zusammen in Schritt 56 analysiert.
Anschließend
wird eine Ausgabe mit einem Bildbefund und einer Risikobeurteilung
für eine
Diagnose eines medizinischen Zustands erzeugt. In Schritt 56 kann
an den Daten eine Analyse durchgeführt werden, um beispielsweise
Elemente der Daten einander sowie gegebenenfalls anderen Daten,
die strenggenommen nicht die einzelnen Patienten betreffen, zuzuordnen.
Somit kann die Analyse eine Berücksichtigung weiterer
Daten für
Populationen von Patienten, bekannter Informationen in Bezug auf
Bedingungen und Krankheitszustände,
bekannter Informationen in Bezug auf Risikofaktoren für medizinische
Zustände und
dergleichen enthalten.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform weist
ein Computer implementiertes Verfahren zur Diagnose eines medizinischen
Zustands in einem Patienten auf: Zugriff auf Bilddaten des Patienten,
die durch ein Bildakquisitionssystem erzeugt worden sind; Zugriff
auf Nichtbilddaten des Patienten; Analyse der Bilddaten und der
Nichtbilddaten, um das Vorkommnis bzw. die Plävalenz vorbestimmter interessierender
Muster in den Bilddaten und den Nichtbilddaten zu bestimmen; und
Darstellung von Analyseergebnissen der Bilddaten und einer Risikobeurteilung
des medizinischen Zustands in dem Patienten für einen Benutzer zur Festsetzung
einer Diagnose.
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In
einer beispielhaften Ausführungsform
ist ein Computer implementiertes Verfahren zum Diagnostizieren eines
medizinischen Zustands in einem Patienten auf der Basis einer elektronischen
medizinischen Akte geschaffen, wobei das Verfahren aufweist: Zugriff
auf diagnostische Bilddaten von der elektronischen medizinischen
Akte des Patienten; Zugriff auf Nichtbilddaten von der elektronischen
medizinischen Akte des Patienten; Analyse der Bilddaten und der
Nichtbilddaten, um das Vorkommen bzw. die Prävalenz vorbestimmter interessierender
Muster in den Bilddaten und den Nichtbilddaten zu bestimmen; und
Darstellung von Analyseergebnissen der Bilddaten und einer Beurteilung
des Risikos des medizinischen Zustands in dem Patienten für einen
Benutzer zur Festsetzung einer Diagnose.
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4A und 4B veranschaulichen
Beispiele von Ausgaben 60 des beispielhaften Systems und
Verfahrens gemäß der vorliegenden
Offenbarung. 4A zeigt eine schematisierte
Darstellung einer beispielhaften Ausführungsform einer Anzeige einer
Ausgabe 60 eines Systems und Verfahrens zum Diagnostizieren
eines medizinischen Zustands in einem Patienten. Die Anzeige der
Ausgabe 60 enthält
ein Brust-Röntgenbild 62 mit
detektierten Mustern und Befunden, die dem Benutzer mittels eines
visuellen Indikators oder Kommentars 64 auf der Anzeige
angezeigt werden. Bei der in 4A veranschaulichten
Ausführungsform
zeigt die Anzeige der Ausgabe 60 ein Röntgenbild 62 einer
Brust mit einem Indikator 64, der einen einzelnen Knoten
auf der Röntgenaufnahme
veranschaulicht. Die Anzeige der Ausgabe 60 enthält ferner
schriftlichen Text 66 mit einer Beurteilung des Risikos
oder der Wahrscheinlichkeit dafür,
dass der Patient einen bestimmten medizinischen Zustand bzw. eine
bestimmte Krankheit, wie beispielsweise Tuberkulose (aktive oder
vergangene), hat, gemeinsam mit einer weiteren Klassifizierung der
Art der Tuberkulose. Das Risiko einer aktiven Tuberkulose ist mit
20% gelistet. 4B zeigt eine schematisierte
Darstellung einer beispielhaften Ausführungsform einer Anzeige einer
Ausgabe 60 eines Systems und Verfahrens zur Diagnose eines
medizinischen Zustands eines Patienten. Die Anzeige der Ausgabe 60 enthält ein Brust-Röntgenbild 62 mit detektierten
Mustern und Befunden, die dem Benutzer mittels eines visuellen Indikators
oder Vermerks bzw. einer Kommentierung 64 auf der Anzeige
angezeigt werden. Bei der in 4B veranschaulichten Ausführungsform
zeigt die Anzeige der Ausgabe 60 ein Röntgenbild 62 der Brust
mit einem Vermerk 64, der ein Milliarmuster auf der Röntgenaufnahme
als Umrisse der Lunge veranschaulicht. Die Anzeige der Ausgabe 60 enthält ferner
schriftlichen Text 66 mit einer Beurteilung des Risikos
oder der Wahrscheinlichkeit dafür,
dass der Patient einen bestimmten medizinischen Zustand, wie beispielsweise
Tuberkulose (aktive oder vergangene) aufweist, gemeinsam mit einer
weiteren Klassifizierung der Art der Tuberkulose. Das Risiko für eine aktive
Tuberkulose ist mit 80% gelistet.
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Diese
Visualisierungen und Anzeigen 60 unterliegen ebenso Variationen,
wie beispielsweise Präferenzen
hinsichtlich der Art und Weise, in der die Bilder angezeigt werden,
der Art, in der bestimmte Gewebe gekennzeichnet, herausgestellt,
mit Anmerkungen versehen werden und dergleichen. Ähnliche Analysetechniken
und Ausgaben können
durch Computeralgorithmen zur Detektion, Segmentierung und Identifikation
bestimmter Gewebe, insbesondere derjenigen, die für Krankheitszustände kennzeichnend
sein könnten,
bewerkstelligt werden.
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Vorstehend
sind verschiedene Ausführungsformen
in Bezug auf die Zeichnungen beschrieben. Diese Zeichnungen veranschau lichen
bestimmte Details beispielhafter Ausführungsformen, die die Systeme,
Verfahren und Computerprogrammprodukte gemäß dieser Offenbarung realisieren.
Jedoch sollten die Zeichnungen nicht so ausgelegt werden, dass sie
irgendwelche mit den in den Zeichnungen veranschaulichten Merkmalen
verbundenen Beschränkungen
auferlegen. Diese Offenbarung sieht Systeme, Verfahren und Computerprogrammprodukte
auf jedem beliebigen Maschinen lesbaren Medium vor, um deren Funktionsweise
zu erfüllen.
Wie vorstehend beschrieben, können
die Ausführungsformen
unter Verwendung eines existierenden Rechnerprozessors, durch einen
Prozessor eines Spezialcomputers, der für diesen oder einen anderen
Zweck eingebaut ist, oder durch ein festverdrahtetes System implementiert
sein.
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Ein
beispielhaftes System zur Implementierung des Gesamtsystems oder
von Teilen des Systems könnte
eine Universalrechenvorrichtung in Form eines Computers, einschließlich einer
Verarbeitungseinheit, eines Systemspeichers und eines Systembusses
enthalten, der verschiedene Systemkomponenten, einschließlich des
Systemspeichers an die Verarbeitungseinheit, aneinanderkoppelt.
Der Systemspeicher kann einen Festwertspeicher (ROM, Read-Only-Memory)
und einen Direktzugriffsspeicher (RAM, Random-Access-Memory) enthalten.
Der Computer kann ferner ein magnetisches Festplattenlaufwerk zum
Lesen von einer magnetischen Festplatte und zum Schreiben auf diese,
ein Magnetplattenlaufwerk zum Lesen von einer herausnehmbaren Magnetplatte
oder zum Schreiben auf diese und ein optisches Plattenlaufwerk zum
Lesen von einer entfernbaren optischen Scheibe, wie beispielsweise
einer CD-ROM oder eines sonstigen optischen Mediums, oder zum Schreiben
auf diese enthalten. Die Laufwerke und ihre zugehörigen Maschinen
lesbaren Medien ergeben nichtflüchtige
Speicher für
Maschinen ausführbare
Instruktionen, Datenstrukturen, Programmmodule und sonstige Daten
für den
Computer.
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Bestimmte
Ausführungsformen
sind in dem allgemeinen Kontext von Verfahrensschritten beschrieben,
die in einer Ausführungsform
anhand eines Programmproduktes implementiert sein können, das
Maschinen ausführbare
Instruktionen, wie beispielsweise einen Programmcode, enthält, z. B.
in Form von Programmmodulen, die von Maschinen in vernetzten Umgebungen
ausgeführt
werden. Im Allgemeinen enthalten Programmmodule Routinen, Programme,
Objekte, Komponenten, Datenstrukturen, etc., die bestimmte Aufgaben
bzw. Tasks ausführen
oder bestimmte abstrakte Datentypen implementieren. Maschinen ausführbare Instruktionen,
zugeordnete Datenstrukturen und Programmmodule stellen Beispiele
für einen
Programmcode zur Ausführung
von Schritten der hier offenbarten Verfahren dar. Die spezielle
Reihenfolge derartiger ausführbarer
Instruktionen oder zugehöriger
Datenstrukturen repräsentieren
Beispiele für
zugehörige
Handlungen zur Realisierung der beschriebenen Funktionen in derartigen
Schritten.
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Bestimmte
Ausführungsformen
können
in einer vernetzten Umgebung mit logischen Verbindungen zu einem
oder mehreren entfernt befindlichen Computern mit Prozessoren ausgeführt werden.
Die logischen Verbindungen können
ein lokales Netzwerk (LAN) und ein Weitbereichsnetzwerk (WAN) enthalten,
die hier lediglich zu Beispielszwecken und keinesfalls beschränkend angegeben
werden. Derartige Netzwerkumgebungen sind in Büros übergreifenden und unternehmensweiten
Computernetzwerken, internen Netzwerken und dem Internet üblich und
können
eine weite Vielfalt unterschiedlicher Kommunikationsprotokolle nutzen.
Ein Fachmann wird ohne weiteres verstehen, dass derartige vernetzte
Computerumgebungen gewöhnlich
viele Arten von Computersystemkonfigurationen, einschließlich Personalcomputer,
handgehaltener bzw. tragbare Vorrichtungen, Multiprozessorsysteme,
Mikroprozessor basierter oder kundenspezifisch programmierba rer
Elektronik, Netzwerk-PCs, Minicomputer, Mainframe-Computer und dergleichen,
umfassen. Ausführungsformen
der Erfindung können
ferner in verteilten Rechenumgebungen ausgeführt werden, in denen Tasks
durch lokale und entfernt befindliche Verarbeitungsvorrichtungen
ausgeführt
werden, die (entweder durch festverdrahtete Verbindungen, drahtlose
Verbindungen oder durch eine Kombination aus festverdrahteten und
drahtlosen Verbindungen) über
ein Kommunikationsnetzwerk miteinander verbunden sind. In einer
verteilten Rechnerumgebung können
Programmmodule sowohl in lokalen als auch in entfernt befindlichen
Speichervorrichtungen angeordnet sein.
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Wie
vorstehend erwähnt,
weisen Ausführungsformen
im Rahmen der enthaltenen Computerprogrammprodukte Maschinen lesbare
Medien auf, die dazu eingerichtet sind, Maschinen ausführbare Instruktionen
oder Datenstrukturen zu tragen oder aufzuweisen, die auf diesen
gespeichert werden. Derartige Maschinen lesbare Medien können beliebige
verfügbare
Medien sein, auf die mittels eines Universal- oder Spezialzweckcomputers
oder einer sonstigen Maschine mit einem Prozessor zugegriffen werden
kann. Um ein Beispiel anzugeben, können derartige Maschinen lesbare
Medien ein RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, einen Flash-Speicher, einen CD-ROM-Speicher
oder einen sonstigen optischen Plattenspeicher, einen magnetischen
Plattenspeicher oder sonstige magnetische Speichervorrichtungen
oder jedes beliebige sonstige Medium aufweisen, das verwendet werden
kann, um einen gewünschten
Programmcode in Form von Maschinen ausführbaren Instruktionen oder
Datenstrukturen zu tragen oder zu speichern, und das für einen
Universal- oder Spezialcomputer oder eine sonstige Maschine mit
einem Prozessor zugänglich
ist. Wenn Informationen über
ein Netzwerk oder eine sonstige Kommunikationsverbindung (entweder
festverdrahtete, drahtlose oder eine Kombination aus festverdrahteter
und drahtloser Verbindung) zu einer Maschine übermittelt werden, sieht die
Maschine eigentlich die Verbindung als ein Maschinen lesbares Medium
an. Somit wird jede derartige Verbindung richtigerweise als Maschinen
lesbares Medium bezeichnet. Kombinationen der vorstehenden Mittel
sind ebenfalls in dem Rahmen Maschinen lesbarer Medien mit umfasst.
Maschinen lesbare Instruktionen weisen beispielsweise Instruktionen
und Daten auf, die einen Universalrechner, einen Spezialcomputer
oder eine Spezialverarbeitungsmaschine veranlassen, bestimmte Funktionen
oder Gruppen von Funktionen auszuführen.
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Während die
Erfindung unter Bezugnahme auf verschiedene Ausführungsformen beschrieben worden
ist, wird der Fachmann ohne weiteres verstehen, dass an den Ausführungsformen
bestimmte Substitutionen, Veränderungen
und Weglassungen vorgenommen werden können, ohne dass der Rahmen
der Offenbarung verlassen wird. Demgemäß soll die vorstehende Beschreibung
lediglich beispielhaft sein und sollte den Schutzumfang der Erfindung, wie
er in den folgenden Ansprüchen
angegeben ist, nicht beschränken.
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System 10 zur
Diagnostizierung eines medizinischen Zustands in einem Patienten
anhand eines Zugriffs auf Bilddaten 12 und Nichtbilddaten 14 eines Patienten,
einer Analyse der Kombination aus Bilddaten 12 und Nichtbilddaten 14,
um eine Ausgabe 18 mit Bildbefunden und einer Risikobeurteilung
zu erzeugen, die dazu dienen, bestimmte medizinische Zustände in dem
Patienten zu diagnostizieren. Die Bilddaten 12 können von
einem Bildakquisitionssystem akquiriert werden. Die Nichtbilddaten 14 können klinische
Daten des Patienten enthalten und können von einer Benutzerschnittstelle 26,
einer elektronischen Patientenakte 30 und/oder Befunden
von einem Expertensystem 16 von früheren Bildgebungssitzungen
erworben werden.
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- 10
- System
- 12
- Bilddaten
- 14
- Nichtbilddaten
- 16
- Expertensystem
- 18
- Anzeige
- 20
- Bildakquisitionssystem
- 22
- Benutzerschnittstelle
- 24
- Benutzerschnittstelle
- 26
- Benutzerschnittstelle
- 30
- Elektronische
medizinische Akte, elektronische Patientenakte
- 40
- System
- 50
- Verfahren
- 52–58
- Verfahrensschritte
- 60
- Ausgabe
- 62
- Brust-Röntgenbild
- 64
- Visueller
Indikator oder Vermerk
- 66
- Schriftlicher
Text zu einer Beurteilung des Risikos