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1. (WO2018017676) SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTIVE MODELING AND ADJUSTMENT OF BEHAVIORAL HEALTH
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Pub. No.: WO/2018/017676 International Application No.: PCT/US2017/042801
Publication Date: 25.01.2018 International Filing Date: 19.07.2017
IPC:
G06F 19/00 (2011.01)
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
Applicants:
SYNCHRONOUS HEALTH, INC. [US/US]; 102 Woodmont Boulevard Suite 200 Nashville, Tennessee 37205-2216, US
Inventors:
BARNARD, Guy,; US
HENDERSON, Lisa D.,; US
LOHR, Katherine A.,; US
Agent:
SHOUSE, Emily A.,; US
Priority Data:
15/647,39912.07.2017US
62/364,35820.07.2016US
Title (EN) SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTIVE MODELING AND ADJUSTMENT OF BEHAVIORAL HEALTH
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DESTINÉS À LA MODÉLISATION PRÉDICTIVE ET AU RÉGLAGE DE LA SANTÉ COMPORTEMENTALE
Abstract:
(EN) A cloud-based system and method for predictive modeling and positive adjustment of behavioral health are disclosed. The system (100) includes sensors (103) collecting data associated with subject location and activity, and linked to a subject computing device. The system translates data aggregated from the data sources into state information, and iteratively updates, via the translated state information, a de-identified contextual model for the subject which in an embodiment may be a Life Context Graph as described herein. An end point server compares the de-identified contextual model to a de-identified aggregate of peer-based contextual models, wherein data security and privacy is preserved, and the system further iteratively updates the subject contextual model based thereon. The system accordingly identifies behavioral trigger actions based on the collected data and/or the updated subject contextual model, and generates a predetermined clinical response corresponding to the identified behavioral trigger action.
(FR) L’invention concerne un système et un procédé basés sur le nuage, destinés à la modélisation prédictive et au réglage positif de la santé comportementale. Le système (100) comprend des capteurs (103) recueillant des données associées à l’emplacement et à l’activité d’un sujet, et reliées à un dispositif informatique du sujet. Le système traduit des données agrégées provenant de sources de données en informations d’état, et actualise de manière itérative, par l’intermédiaire des informations d’état traduites, un modèle contextuel désidentifié pour le sujet qui, dans un mode de réalisation, peut être un graphe de contexte de vie tel que décrit ici. Un serveur de point d’extrémité compare le modèle contextuel désidentifié à un agrégat désidentifié de modèles contextuels basés sur des homologues, de telle façon que la sécurité des données et la confidentialité soient préservées, et le système met ensuite à jour de manière itérative le modèle contextuel du sujet d’après des éléments. Le système identifie en conséquence des actions de déclenchement comportemental d’après les données collectées et/ou le modèle contextuel mis à jour pour le sujet, puis génère une réponse clinique prédéterminée correspondant à l’action de déclenchement comportemental identifiée.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)