Standard

Способ определения прогностических признаков заболеваний в электронных медицинских картах. / Иванисенко, Владимир Александрович (Author); Деменков, Павел Сергеевич (Author); Иванисенко, Тимофей Владимирович (Author) et al.

Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Patent No.: 2861523. May 05, 2026.

Research output: PatentPatent for invention

Harvard

APA

Vancouver

Author

Иванисенко, Владимир Александрович (Author) ; Деменков, Павел Сергеевич (Author) ; Иванисенко, Тимофей Владимирович (Author) et al. / Способ определения прогностических признаков заболеваний в электронных медицинских картах. Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Patent No.: 2861523. May 05, 2026.

BibTeX

@misc{e425d813983e4158add618da15da14c1,
title = "Способ определения прогностических признаков заболеваний в электронных медицинских картах",
abstract = "Заявленное изобретение относится к области медицинской информатики, анализа медицинских данных. Предложен способ автоматического определения прогностически значимых признаков на основании анализа симптомов и отклонений лабораторных показателей, извлечённых из электронных медицинских карт пациентов. Способ может быть использован при разработке систем поддержки принятия врачебных решений, в задачах диагностики и прогнозирования заболеваний на основании деперсонифицированных медицинских данных, включающих информацию о симптомах и результатах лабораторных исследований, а также включает следующие этапы: получение множества деперсонифицированных электронных медицинских карт пациентов с одинаковым диагнозом; преобразование каждой медицинской карты в бинарный вектор признаков, отражающих наличие или отсутствие симптомов и отклонений лабораторных показателей; обучение косвенно параметризованного автокодировщика типа конкретный с использованием механизма Gumbel-Softmax, обеспечивающего стохастический, но дифференцируемый выбор признаков в процессе обучения, параметры которого определяются через эмбеддинговое пространство и линейное преобразование; заданное количество прогонов обучения модели с различными начальными инициализациями весов multi-run с фиксацией признаков, отобранных моделью при каждом прогоне; вычисление частоты появления каждого признака в совокупности наборов, полученных по результатам прогонов; отбор признаков, частота появления которых превышает установленное пороговое значение, в качестве устойчивых прогностических признаков. Заявленное изобретение обеспечивает повышение достоверности автоматизированной обработки и анализа медицинских данных и, как следствие, повышение точности постановки диагнозов.",
author = "Иванисенко, {Владимир Александрович} and Деменков, {Павел Сергеевич} and Иванисенко, {Тимофей Владимирович} and Гайслер, {Евгений Владимирович}",
year = "2026",
month = may,
day = "5",
language = "русский",
publisher = "Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности",
address = "Российская Федерация",
type = "Patent",
note = "2861523",

}

RIS

TY - PAT

T1 - Способ определения прогностических признаков заболеваний в электронных медицинских картах

AU - Иванисенко, Владимир Александрович

AU - Деменков, Павел Сергеевич

AU - Иванисенко, Тимофей Владимирович

AU - Гайслер, Евгений Владимирович

PY - 2026/5/5

Y1 - 2026/5/5

N2 - Заявленное изобретение относится к области медицинской информатики, анализа медицинских данных. Предложен способ автоматического определения прогностически значимых признаков на основании анализа симптомов и отклонений лабораторных показателей, извлечённых из электронных медицинских карт пациентов. Способ может быть использован при разработке систем поддержки принятия врачебных решений, в задачах диагностики и прогнозирования заболеваний на основании деперсонифицированных медицинских данных, включающих информацию о симптомах и результатах лабораторных исследований, а также включает следующие этапы: получение множества деперсонифицированных электронных медицинских карт пациентов с одинаковым диагнозом; преобразование каждой медицинской карты в бинарный вектор признаков, отражающих наличие или отсутствие симптомов и отклонений лабораторных показателей; обучение косвенно параметризованного автокодировщика типа конкретный с использованием механизма Gumbel-Softmax, обеспечивающего стохастический, но дифференцируемый выбор признаков в процессе обучения, параметры которого определяются через эмбеддинговое пространство и линейное преобразование; заданное количество прогонов обучения модели с различными начальными инициализациями весов multi-run с фиксацией признаков, отобранных моделью при каждом прогоне; вычисление частоты появления каждого признака в совокупности наборов, полученных по результатам прогонов; отбор признаков, частота появления которых превышает установленное пороговое значение, в качестве устойчивых прогностических признаков. Заявленное изобретение обеспечивает повышение достоверности автоматизированной обработки и анализа медицинских данных и, как следствие, повышение точности постановки диагнозов.

AB - Заявленное изобретение относится к области медицинской информатики, анализа медицинских данных. Предложен способ автоматического определения прогностически значимых признаков на основании анализа симптомов и отклонений лабораторных показателей, извлечённых из электронных медицинских карт пациентов. Способ может быть использован при разработке систем поддержки принятия врачебных решений, в задачах диагностики и прогнозирования заболеваний на основании деперсонифицированных медицинских данных, включающих информацию о симптомах и результатах лабораторных исследований, а также включает следующие этапы: получение множества деперсонифицированных электронных медицинских карт пациентов с одинаковым диагнозом; преобразование каждой медицинской карты в бинарный вектор признаков, отражающих наличие или отсутствие симптомов и отклонений лабораторных показателей; обучение косвенно параметризованного автокодировщика типа конкретный с использованием механизма Gumbel-Softmax, обеспечивающего стохастический, но дифференцируемый выбор признаков в процессе обучения, параметры которого определяются через эмбеддинговое пространство и линейное преобразование; заданное количество прогонов обучения модели с различными начальными инициализациями весов multi-run с фиксацией признаков, отобранных моделью при каждом прогоне; вычисление частоты появления каждого признака в совокупности наборов, полученных по результатам прогонов; отбор признаков, частота появления которых превышает установленное пороговое значение, в качестве устойчивых прогностических признаков. Заявленное изобретение обеспечивает повышение достоверности автоматизированной обработки и анализа медицинских данных и, как следствие, повышение точности постановки диагнозов.

M3 - патент на изобретение

M1 - 2861523

Y2 - 2025/09/30

PB - Роспатент - Федеральная служба по интеллектуальной собственности

ER -

ID: 72438564