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1. (WO2018219809) SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING A LAYER-BASED PRESENTATION OF A MODEL-GENERATED PATIENT-RELATED PREDICTION
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Pub. No.: WO/2018/219809 International Application No.: PCT/EP2018/063787
Publication Date: 06.12.2018 International Filing Date: 25.05.2018
IPC:
G16H 40/63 (2018.01) ,G16H 50/30 (2018.01) ,G16H 50/20 (2018.01)
[IPC code unknown for G16H 40/63][IPC code unknown for G16H 50/30][IPC code unknown for G16H 50/20]
Applicants:
KONINKLIJKE PHILIPS N.V. [NL/NL]; High Tech Campus 5 5656 AE Eindhoven, NL
Inventors:
BADAWI, Omar; NL
AMELUNG, Pamela, Jayne; NL
HASSAN, Erkan; NL
SWAMI, Sunil; NL
LIU, Xinggang; NL
GAO, Xi; NL
Agent:
DE HAAN, Poul Erik; NL
Priority Data:
62/512,36130.05.2017US
Title (EN) SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING A LAYER-BASED PRESENTATION OF A MODEL-GENERATED PATIENT-RELATED PREDICTION
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ PERMETTANT DE FOURNIR UNE PRÉSENTATION À BASE DE COUCHES D'UNE PRÉDICTION RELATIVE À UN PATIENT ET GÉNÉRÉE PAR UN MODÈLE
Abstract:
(EN) The present system is configured to provide patient information as input to a prediction model to train the prediction model for generating predictions related to a need for clinical intervention for individual patients. The system is configured to receive vital signs information for one or more vital signs of an individual. The system is configured to process, via the trained prediction model, the vital signs information to generate (i) a first prediction related a clinical intervention need for the individual, (ii) sub-predictions contributing the first prediction or to at least another one of the sub-predictions, and (iii) relatedness information indicating how the first prediction and the contributing sub-predictions are related, the contributing sub-predictions corresponding to respective ones of the weighted predictive parameter features. The system is configured to cause a presentation related to a clinical intervention need for the individual based on the output of the model.
(FR) Le système de l'invention est configuré pour fournir des informations patient en tant qu'entrée à un modèle de prédiction afin d'apprendre le modèle de prédiction permettant de générer des prédictions relatives à un besoin d'intervention clinique pour des patients individuels. Le système est configuré pour recevoir des informations concernant un un ou plusieurs signes vitaux d'un individu. Le système est configuré pour traiter les informations de signes vitaux au moyen du modèle de prédiction appris afin de générer : (i) une première prédiction associée à un besoin d'intervention clinique pour l'individu; (ii) des sous-prédictions contribuant à la première prédiction ou à au moins une autre des sous-prédictions; et (iii) des informations d'association indiquant de quelle manière la première prédiction et les sous-prédictions de contribution sont associées, les sous-prédictions de contribution correspondant aux caractéristiques respectives des caractéristiques de paramètres prédictifs pondérés. Le système est configuré pour provoquer une présentation relative à un besoin d'intervention clinique pour l'individu d'après la sortie du modèle.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)