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Pattern recognition system for quantifying the likelihood of the contribution of multiple possible forms of chronic disease to patient reported dyspnea

机译:用于量化多种可能形式慢性疾病贡献的可能性对患者报告的患者报告呼吸困难的模式识别制度

摘要

Systems and methods for quantifying the likelihood of the contribution of multiple possible forms of chronic disease to patient reported dyspnea can include the testing protocol having a flow/volume loop, performed at rest, flowed by the measurement of cardiopulmonary exercise gas exchange variables during rest, exercise and recovery as unique data sets. The data sets are analyzed using feature extraction steps to produce a pictorial image consisting of disease silos displaying the likelihood of the contribution of various chronic diseases to patient reported dyspnea. In some embodiments, the silos are split into subclass silos. In some embodiments, multiple chronic disease indexes are used to differentiate between sub-types of a particular chronic disease (e.g., differentiating WHO 1 PH from WHO 2 or WHO 3 PH). Test results are plotted serially to asses to provide feedback to the physician on the efficacy of therapy provided to the patient.
机译:用于定量 的 慢性 疾病 患者 的 多种 可能的形式 的贡献 的可能性 的系统和方法 报道 呼吸困难 可包括具有 流量/ 体积 循环 的 测试 协议 , 在休息 进行 , 其余 期间 流动 通过 心肺运动 气体交换 变量 的测量中, 运动和恢复 作为 唯一的数据 集。 数据 集合是用 特征提取 步骤, 进行分析 ,以产生 绘制图像 由 疾病 筒仓 显示各种 慢性疾病 患者 的贡献 的可能性 的 报导 呼吸困难 。 在一些 实施例中, 竖井 被分成 亚类 筒仓 。 在一些实施例 中,多个 慢性病 索引用于 子 类型 特定 的慢性疾病 之间进行区分 (例如, 区分 从 WHO 2 或 3 WHO PH WHO 1个 PH) 。 测试结果 连续 绘制 驴 提供反馈 ,以 提供给 患者 的治疗 的疗效 的 医生。

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