Method and system for personalized guideline-based therapy augmented by imaging information

Procédé et système pour une thérapie personnalisée basée sur des recommandations cliniques et à laquelle s’ajoutent des informations d'imagerie

Abstract

Selon l'invention, lorsqu'un patient est traité, des recommandations cliniques relatives au système d'aide à la décision clinique (CDSS) sont utilisées pour aider un médecin à élaborer un plan de traitement. Ce type de plan est élaboré tant à l'aide de données d'imagerie que de données de non-imagerie. À cet effet, une interface est créée entre le système CDSS et des systèmes d'imagerie (CADx, CAD, PACS, entre autres). Une opération d'exploration de données est mise en œuvre pour identifier des patients pertinents présentant des attributs similaires tels qu'un diagnostic, des antécédents médicaux, un traitement, entre autres, à partir de données d'imagerie et de données de non-imagerie. Un traitement du langage naturel est utilisé pour extraire et coder des données (textuelles) de non-imagerie pertinentes à partir de dossiers médicaux de patient pertinents. De plus, une image d'un patient actuel est comparée à des images de référence dans une base de données de patients pour identifier des patients pertinents. Les patients pertinents sont ensuite identifiés vis-à-vis d'un utilisateur, et l'utilisateur sélectionne un patient pertinent pour visualiser des informations détaillées relatives à des antécédents médicaux, un traitement, des recommandations cliniques, l’efficacité et éléments similaires.
When treating a patient, clinical decision support system (CDSS) guidelines are employed to assist a physician in generating a treatment plan. These plans are generated using both imaging and non-imaging data. To accomplish this, the CDSS is interfaced with imaging systems (CADx, CAD, PACS etc.). A data-mining operation is performed to identify relevant patients with similar attributes such as diagnosis, medical history, treatment, etc from imaging and non-imaging data. Natural language processing is employed to extract and encode relevant non-imaging (textual) data from relevant patients' records. Additionally, an image of a current patient is compared to reference images in a patient database to identify relevant patients. Relevant patients are then identified to a user, and the user selects a relevant patient to view detailed information related to medical history, treatment, guidelines, efficacy, and the like.

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