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1. (WO2018017470) PREDICTIVE RISK MODEL OPTIMIZATION
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Pub. No.: WO/2018/017470 International Application No.: PCT/US2017/042363
Publication Date: 25.01.2018 International Filing Date: 17.07.2017
IPC:
G06F 19/00 (2011.01) ,A61B 5/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
A HUMAN NECESSITIES
61
MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
B
DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5
Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
Applicants:
EDWARDS LIFESCIENCES CORPORATION [US/US]; One Edwards Way Irvine, CA 92614, US
Inventors:
AL HATIB, Feras; US
JIAN, Zhongping; US
Agent:
CRAPENHOFT, Michael; US
KAISER, Annemarie; US
NEWBURRY, Keith, A.; US
HO, Pui, Tong; US
HAUSER, David, L.; US
Priority Data:
15/649,48913.07.2017US
62/365,88022.07.2016US
Title (EN) PREDICTIVE RISK MODEL OPTIMIZATION
(FR) OPTIMISATION DE MODÈLE DE RISQUE PRÉDICTIF
Abstract:
(EN) A system disclosed herein includes a hardware processor and a predictive risk model training software code stored in a system memory. The hardware processor executes the software code to receive vital sign data of a population of subjects including positive and negative subjects with respect to a health state, to define data sets for use in training a predictive risk model, to transform the vital sign data to parameters characterizing the vital sign data, and to obtain differential parameters based on those parameters. The hardware processor executes the software code to further generate combinatorial parameters using the parameters and the differential parameters, to analyze the parameters, the differential parameters, and the combinatorial parameters to identify a reduced set of parameters correlated with the health state, to identify a predictive set of parameters enabling prediction of the health state for a living subject, and to compute predictive risk model coefficients.
(FR) Un système d'après l'invention comprend un processeur matériel et un code logiciel d'apprentissage de modèle de risque prédictif stocké dans une mémoire système. Le processeur matériel exécute le code logiciel de façon à recevoir des données de signes vitaux d'une population de sujets comprenant des sujets positifs et négatifs par rapport à un état de santé, à définir des ensembles de données destinés à être utilisés dans l'apprentissage d'un modèle de risque prédictif, à transformer les données de signes vitaux en paramètres caractérisant les données de signes vitaux, et à obtenir des paramètres différentiels sur la base de ces paramètres. Le processeur matériel exécute le code logiciel de façon à générer ensuite des paramètres combinatoires à l'aide des paramètres et des paramètres différentiels, à analyser les paramètres, les paramètres différentiels et les paramètres combinatoires afin d'identifier un ensemble réduit de paramètres corrélés à l'état de santé, à identifier un ensemble prédictif de paramètres permettant de prédire l'état de santé d'un sujet vivant, et à calculer des coefficients de modèle de risque prédictif.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)