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1. (WO2016094330) METHODS AND MACHINE LEARNING SYSTEMS FOR PREDICTING THE LIKLIHOOD OR RISK OF HAVING CANCER
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2016/094330    International Application No.:    PCT/US2015/064344
Publication Date: 16.06.2016 International Filing Date: 07.12.2015
IPC:
G06F 19/00 (2011.01)
Applicants: 20/20 GENESYSTEMS, INC [US/US]; 9430 Key West Avenue Suite 100 Rockville, Maryland 20850 (US)
Inventors: COHEN, Jonathan; (US).
READICK, Jodd; (US)
Agent: WALES, Michele; (US)
Priority Data:
62/089,061 08.12.2014 US
Title (EN) METHODS AND MACHINE LEARNING SYSTEMS FOR PREDICTING THE LIKLIHOOD OR RISK OF HAVING CANCER
(FR) PROCÉDÉS ET SYSTÈMES D'APPRENTISSAGE PAR MACHINE POUR PRÉDIRE LA PROBABILITÉ OU LE RISQUE D'AVOIR LE CANCER
Abstract: front page image
(EN)Embodiments of the present invention relate generally to non-invasive methods and diagnostic tests that measure biomarkers (e.g., tumor antigens), and computer-implemented machine learning methods, apparatuses, systems, and computer-readable media for assessing a likelihood that a patient has a disease, relative to a patient population or a cohort population. In one embodiment, techniques are provided for the use of artificial intelligence / machine learning systems that can incorporate and analyze medical data to perform a risk analysis to determine a likelihood for having cancer. By utilizing algorithms generated from the biomarker levels (e.g., tumor antigens) from large volumes of longitudinal or prospectively collected blood samples (e.g., real world data from one or more regions where blood based tumor biomarker cancer screening is commonplace) together with one or more clinical parameters (e.g. age, smoking history, disease signs or symptoms) a risk level of that patient having a cancer type is provided.
(FR)La présente invention concerne d'une manière générale, dans des modes de réalisation, des méthodes non invasives et des tests de diagnostic qui mesurent des biomarqueurs (par exemple, des antigènes tumoraux), et des appareils, des systèmes, des supports lisibles par ordinateur et des procédés d'apprentissage machine mis en œuvre par ordinateur, pour évaluer une probabilité qu'un patient est atteint d'une maladie, par rapport à une population de patients ou une population cohorte. Dans un mode de réalisation, l'invention concerne des techniques pour l'utilisation de systèmes d'intelligence artificielle/d'apprentissage par machine qui peuvent comprendre et analyser des données médicales pour effectuer une analyse de risque afin de déterminer une probabilité d'avoir un cancer. En utilisant des algorithmes générés depuis des niveaux de biomarqueur (par exemple, des antigènes tumoraux) à partir de grands volumes d'échantillons de sang longitudinaux ou collectés de manière prospective (par exemple de données du monde réel dans une ou plusieurs régions où le dépistage d'un cancer basé sur un biomarqueur de tumeur est répandu), conjointement avec un ou plusieurs paramètres cliniques (par exemple l'âge, des antécédents de tabagisme, des signes ou des symptômes de maladie), on obtient un niveau de risque que ce patient soit atteint d'un type de cancer.
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, 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, ST, 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)