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1. (WO2018160801) PRÉDICTION, SIGNALEMENT ET PRÉVENTION D'ÉVÉNEMENTS INDÉSIRABLES MÉDICAUX
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N° de publication : WO/2018/160801 N° de la demande internationale : PCT/US2018/020394
Date de publication : 07.09.2018 Date de dépôt international : 01.03.2018
CIB :
G06Q 50/00 (2012.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
Q
SYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
50
Systèmes ou procédés spécialement adaptés à un secteur particulier d'activité économique, p.ex. services d'utilité publique ou tourisme
Déposants :
THE JOHNS HOPKINS UNIVERSITY [US/US]; 3400 N. Charles Street Baltimore, MD 21218, US
Inventeurs :
SARIA, Suchi; US
SOLEIMANI, Hossein; US
Mandataire :
LEANING, Jeffrey Scott; US
Données relatives à la priorité :
62/465,94702.03.2017US
Titre (EN) MEDICAL ADVERSE EVENT PREDICTION, REPORTING AND PREVENTION
(FR) PRÉDICTION, SIGNALEMENT ET PRÉVENTION D'ÉVÉNEMENTS INDÉSIRABLES MÉDICAUX
Abrégé :
(EN) Disclosed are techniques for predicting, reporting, and preventing medical adverse events, such as septicemia. The techniques may be implemented in a client-server arrangement, where the clients are present on medical professionals' smart phone, for example. The disclosed techniques' ability to detect impending medical adverse events utilizes two innovations. First, some embodiments include a flexible and scalable joint model based upon sparse multiple-output Gaussian processes. Unlike state-of-the-art joint models, the disclosed model can explain highly challenging structure including non-Gaussian noise while scaling to large data. Second, some embodiments utilize an optimal policy for predicting events using the distribution of the event occurrence estimated by the joint model.
(FR) L'invention concerne des techniques de prédiction, de signalement et de prévention d'événements indésirables médicaux, tels que la septicémie. Les techniques peuvent être mises en œuvre dans un agencement client-serveur, où les clients sont présents sur un téléphone intelligent de professionnels médicaux, par exemple. La capacité des techniques de l'invention à détecter des événements indésirables médicaux imminents utilise deux innovations. D'abord, certains modes de réalisation comprennent un modèle conjoint souple et évolutif sur la base de processus gaussiens à sorties multiples éparses. A la différence des modèles conjoints de l'état de la technique, le modèle décrit peut expliquer une structure très difficile comprenant un bruit non gaussien tout en s'adaptant à des données de grande taille. Deuxièmement, certains modes de réalisation utilisent une politique optimale pour prédire des événements à l'aide de la distribution de l'occurrence d'événement estimée par le modèle conjoint.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)