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1. WO2022212293 - SYSTEM FOR ASSESSING RISK OF DEVELOPING BREAST CANCER AND RELATED METHODS

Publication Number WO/2022/212293
Publication Date 06.10.2022
International Application No. PCT/US2022/022216
International Filing Date 28.03.2022
IPC
A61B 5/00 2006.1
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
CPC
A61B 5/00
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
Y02A 90/10
YSECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
90Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Applicants
  • GABBI, INC. [US]/[US]
  • KESAVAN, Balaji [IN]/[US]
Inventors
  • KESAVAN, Balaji
  • CHRISTINE, Kaitlin
  • RAJENDRAN, Ashmitha
Agents
  • HAVRANEK, Kristin
  • KAVANAUGH, Theresa
  • MING-LUM, Andrew N.
  • SHUSTER, Michael J.
  • HALEY, Christopher Keating
  • NEWMAN, Zachary R.
  • ASHRAF, Shovon
  • CAI, Yingying
  • CHOI, Boyeon
  • DAVENPORT, Andrew M.
  • DENHART, Derek
  • DUTTA, Sanjeet K.
  • GUCKAYA, Gozde
  • GUSTAFSON, Megan A.
  • GUTIERREZ, Gregory Daniel
  • HURT, Nicholas S.
  • STONE, Samuel S.
  • UITTO, Olivia D.
  • WADEKAR, Suhrid
  • XU, Lily
  • ZHANG, Clark
Priority Data
63/167,11928.03.2021US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) SYSTEM FOR ASSESSING RISK OF DEVELOPING BREAST CANCER AND RELATED METHODS
(FR) SYSTÈME D'ÉVALUATION DE RISQUE DE DÉVELOPPEMENT D'UN CANCER DU SEIN ET PROCÉDÉS ASSOCIÉS
Abstract
(EN) A computer-implemented method for training a machine learning (ML) model to assess the risk of a human subject for developing at least one disorder. The method includes receiving an input dataset corresponding to a plurality of human subjects. The input dataset is split into a first dataset and a second dataset. At least one risk factor associated with developing the at least one disorder is selected. The ML model is trained using the first dataset and the at least one risk factor. The second dataset is provided to the ML model to generate a risk prediction for developing the at least one disorder by the end of a target prediction period. At least one parameter of the ML model is tuned based on the generated risk predictions.
(FR) L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur permettant d'entraîner un modèle d'apprentissage machine (ML) destiné à évaluer le risque qu'un sujet humain développe au moins un trouble. Le procédé comprend la réception d'un ensemble de données d'entrée correspondant à une pluralité de sujets humains. L'ensemble de données d'entrée est divisé en un premier ensemble de données et en un second ensemble de données. Au moins un facteur de risque associé au développement dudit au moins un trouble est sélectionné. Le modèle ML est entraîné à l'aide du premier ensemble de données et dudit au moins un facteur de risque. Le second ensemble de données est fourni au modèle ML en vue de générer une prédiction de risque de développement dudit au moins un trouble avant la fin d'une période de prédiction cible. Au moins un paramètre du modèle ML est réglé sur la base des prédictions de risque générées.
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