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1. WO2022010947 - DISEASE DIAGNOSIS USING SPECTROSCOPY AND MACHINE LEARNING

Publication Number WO/2022/010947
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/US2021/040582
International Filing Date 06.07.2021
IPC
G01N 21/35 2014.1
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
21Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using infra-red, visible or ultra-violet light
17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
35using infra-red light
Applicants
  • MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY [US]/[US]
  • MOHAMMED VI POLYTECHNIC UNIVERSITY [MA]/[MA]
  • LABORATOIRE ANOUAL [MA]/[MA]
Inventors
  • BERTSIMAS, Dimitris
  • LAHLOU KITANE, Driss
  • AZAMI, Nawfel
  • FEKKAK, Jamal
  • BENHIDA, Rachid
  • LOUKMAN, Salma
  • MARCHOUDI, Nabila
Agents
  • ALAM, Saad
  • BAKER, C. Hunter
  • AMUNDSEN, Eric L.
  • BALICH, Jason W.
  • ATTISHA, Michael J.
Priority Data
63/048,86907.07.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DISEASE DIAGNOSIS USING SPECTROSCOPY AND MACHINE LEARNING
(FR) DIAGNOSTIC DE MALADIE PAR SPECTROSCOPIE ET APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abstract
(EN) Aspects of the present application relate to techniques of diagnosing whether a pathogen (e.g., SARS-CoV-2) is present in a subject using infrared (IR) spectroscopy and machine learning techniques. The techniques use spectral data obtained from performing IR spectroscopy on a biological sample (e.g., saliva or nasal sample, or genetic material extracted therefrom) to generate a set of feature values. The feature values are provided as input to a machine learning model to obtain output indicating whether the pathogen is present in the biological sample. The output of the machine learning model may be used to determine a diagnosis result for a subject.
(FR) Des aspects de la présente invention concernent des techniques permettant de diagnostiquer si un pathogène (par exemple, le SARS-CoV-2) est présent chez un sujet à l'aide de techniques de spectroscopie infrarouge (IR) et d'apprentissage automatique. Les techniques utilisent des données spectrales obtenues à partir de la réalisation d'une spectroscopie IR sur un échantillon biologique (par exemple, de la salive ou un échantillon nasal, ou un matériel génétique extrait à partir de celle-ci) pour générer un ensemble de valeurs caractéristiques. Les valeurs caractéristiques sont fournies en tant qu'entrée à un modèle d'apprentissage machine pour obtenir une sortie indiquant si le pathogène est présent dans l'échantillon biologique. La sortie du modèle d'apprentissage machine peut être utilisée pour déterminer un résultat de diagnostic pour un sujet.
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