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1. (WO2014186387) CONTEXT-AWARE PREDICTION IN MEDICAL SYSTEMS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2014/186387    International Application No.:    PCT/US2014/037887
Publication Date: 20.11.2014 International Filing Date: 13.05.2014
IPC:
G06F 19/00 (2011.01)
Applicants: THE REGENTS OF THE UNIVERSITY OF CALIFORNIA [US/US]; 1111 Franklin Street, Twelfth Floor Oakland, California 94607 (US)
Inventors: GHASEMZADEH, Hassan; (US).
SUH, Myung-Kyung; (US).
LAN, Mars; (US).
SARRAFZADEH, Majid; (US).
ALSHURAFA, Nabil; (US)
Agent: LIU, Cliff; (US)
Priority Data:
61/823,230 14.05.2013 US
Title (EN) CONTEXT-AWARE PREDICTION IN MEDICAL SYSTEMS
(FR) PRÉDICTION SENSIBLE AU CONTEXTE DANS DES SYSTÈMES MÉDICAUX
Abstract: front page image
(EN)A method includes receiving contextual data related to at least one of environmental, physiological, behavioral, and historical context, and receiving outcome data related to at least one outcome. The method further includes creating a feature set from the contextual data, selecting a subset of features from the feature set, assigning a score to each feature in the subset of features according to the probability that the feature is a predictor of the at least one outcome, and generating a characteristic curve for the at least one outcome from the subset of features, the characteristic curve being based on the scoring. The method further includes calculating the area under the characteristic curve, and using, the area under the characteristic curve, identifying whether the subset of features is a suitable predictor for the at least one outcome.
(FR)La présente invention concerne un procédé consistant à recevoir des données contextuelles liées à au moins un contexte environnemental, physiologique, comportemental et historique et à recevoir des données de sortie liées à au moins un résultat. Le procédé consiste en outre à créer un ensemble de caractéristiques issu des données contextuelles, à sélectionner un sous-ensemble de caractéristiques issu de l'ensemble de caractéristiques, à assigner un score à chaque caractéristique dans le sous-ensemble de caractéristiques en fonction de la probabilité que la caractéristique soit un prédicteur du ou des résultats, et à créer une courbe caractéristique du ou des résultats à partir du sous-ensemble de caractéristiques, la courbe caractéristique étant basée sur l'attribution des scores. Le procédé consiste en outre à calculer l'aire sous la courbe caractéristique et à utiliser l'aire sous la courbe caractéristique, à identifier si le sous-ensemble de caractéristiques est un prédicteur approprié du ou des résultats.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)