A method for the early diagnosis of chronic diseases in a patient, implemented by a computer containing a processor and a memory, includes the following steps of: receiving, on a computer, anonymized electronic medical record data from a medical information system; extracting medical and social features of a patient's state of health, as well as risk factor features, using natural language processing, wherein the extracted features are sent to the input of a trained suite of classifiers for assigning the features to a probability class for the presence of chronic diseases; dividing the extracted medical and social features about the patient's state of health into groups, and dividing the resulting groups into clusters according to diseases diagnosed, wherein groups are combined into clusters with common diagnoses; obtaining values for the medical and social features of the patient's state of health and for the risk factor features in each cluster; evaluating the risk of the development of complications of chronic diseases; obtaining, at the output of the suite of classifiers, the probability class for the presence of chronic diseases and an evaluation of the risk of the development of complications.
L'invention concerne un procédé de diagnostic précoce de maladies chroniques chez un patient, qui est exécuté sur un dispositif informatique comprenant un processeur et une mémoire, et qui comprend les étapes suivantes: obtenir des données médicales dépersonnalisées d'une carte médicale électronique depuis un système médical informatique vers le dispositif informatique. On effectue une extraction d'indices médicaux et sociaux sur l'état de santé du patient, ainsi que d'indices de facteurs de risque par traitement linguistique naturel (Natural language processing), les indices extraits sont envoyés vers l'entrée d'un ensemble instruit de classeurs afin de lier les indices à une classe de probabilité de présence de maladies chroniques. On effectue une séparation des indices médicaux et sociaux extraits sur l'état de santé du patient en plusieurs groupes, on sépare les groupes obtenus en clusters selon les maladies qui y sont diagnostiquées, et on réunit les groupes en clusters présentant des diagnostics communs. On obtient des valeurs des indices médicaux et sociaux sur l'état de santé du patient et des indices de facteurs de risque dans chaque cluster. On effectue une estimation du risque de développement de complications de maladies chroniques. A la sortie de l'ensemble de classeurs, on obtient une classe de probabilité de présence de maladies chroniques et une estimation du risque de développement de complications.
Способ ранней диагностики хронических заболеваний пациента, выполняющийся на вычислительном устройстве, содержащем процессор и память, включает следующие этапы: получают деперсонифицированные медицинские данные электронной медицинской карты от медицинской информационной системы на вычислительное устройство. Осуществляют извлечение медицинских и социальных признаков о состоянии здоровья пациента, а также признаков факторов риска посредством Natural language processing, извлеченные признаки поступают на вход обученного ансамбля классификаторов для отнесения признаков к классу вероятности наличия хронических заболеваний. Осуществляют деление извлеченных медицинских и социальных признаков о состоянии здоровья пациента на группы, деление полученных групп на кластеры по диагностированным у них заболеваниям, причем объединяют группы в кластеры с общими диагнозами. Получают значения медицинских и социальных признаков о состоянии здоровья пациента и признаков факторов риска в каждом кластере. Осуществляют оценку риска развития осложнений хронических заболеваний. На выходе ансамбля классификаторов получают класс вероятности наличия хронических заболеваний и оценку риска развития осложнений.