利用专家知识和应用复杂性科学自动化管理医学数据以用于风险评估和诊断

摘要

本发明披露了利用复杂性科学产生包括多个特征集的知识库。通过网络可向计算机、系统、以及接收和分析医学数据以确定疾病状态的存在的计算机程序代码访问所述知识库。医学数据被输入并与知识库内的特征相关联以识别特征集，每个特征集表示特定的健康状况。在选择了一个或多个特征集后，关联算法考虑医学数据的量或值，并通过特征集中的特征的值评估与所述特征集相关的健康状况的风险负荷。产生一个输出，所述输出可包括一个或多个健康状况的诊断、健康状况的风险负荷、可能的治疗选择和预防方法。

主权项

一种用于评估个人的医学数据以识别任何存在的处于风险的健康状况，包括：通过计算机获得医学数据，所述医学数据具有不同健康状况中的至少一个的特征，所述医学数据的特征中的至少一些具有值；从存储器访问医学知识库，所述医学知识库具有与不同健康状况相关的多个特征集，所述多个特征集中的每一个具有与具体的不同健康状况相关的高度相关特征的组，至少一些所述高度相关特征具有值的范围；用计算机通过将医学数据的特征中的至少两个与子集中每个特征集的所述高度相关特征中的至少两个相关联来确定所述多个特征集的子集，从而将医学数据的特征的知识转换成子集中每个特征集的已转换的高度相关特征的组的形式的元数据；通过计算机比较医学数据的特征是否是正常或不正常之一以及医学数据的量值是否在正常或不正常的已转换的高度相关特征的值的范围内，以便识别所述个人的任何的处于风险的健康状况，其中所述正常和不正常相对于标准来解释，和从计算机输出与处于风险的健康状况相关的信息。