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1. WO2020115487 - PROCÉDÉ ET APPAREIL DE TRAITEMENT DE DONNÉES POUR GÉNÉRER DES ALERTES EN TEMPS RÉEL CONCERNANT UN PATIENT

Numéro de publication WO/2020/115487
Date de publication 11.06.2020
N° de la demande internationale PCT/GB2019/053437
Date du dépôt international 05.12.2019
CIB
G16H 50/20 2018.01
GPHYSIQUE
16TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À DES DOMAINES D’APPLICATION SPÉCIFIQUES
HINFORMATIQUE MÉDICALE, c. à d. TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À LA MANIPULATION OU AU TRAITEMENT DE DONNÉES MÉDICALES OU DE SOINS DE SANTÉ
50TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies
20pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
G16H 50/70 2018.01
GPHYSIQUE
16TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À DES DOMAINES D’APPLICATION SPÉCIFIQUES
HINFORMATIQUE MÉDICALE, c. à d. TECHNOLOGIES DE L’INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION SPÉCIALEMENT ADAPTÉES À LA MANIPULATION OU AU TRAITEMENT DE DONNÉES MÉDICALES OU DE SOINS DE SANTÉ
50TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies
70pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
G06N 3/04 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
CPC
G06N 3/0445
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0445Feedback networks, e.g. hopfield nets, associative networks
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/0472
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0472using probabilistic elements, e.g. p-rams, stochastic processors
G06N 7/005
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7Computer systems based on specific mathematical models
005Probabilistic networks
G16H 50/20
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
20for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
G16H 50/70
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
70for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
Déposants
  • OXFORD UNIVERSITY INNOVATION LIMITED [GB]/[GB]
Inventeurs
  • ZHU, Tingting
  • SHAMOUT, Farah
  • CLIFTON, David
  • WATKINSON, Peter
Mandataires
  • J A KEMP LLP
Données relatives à la priorité
1820004.807.12.2018GB
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) METHOD AND DATA PROCESSING APPARATUS FOR GENERATING REAL-TIME ALERTS ABOUT A PATIENT
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE TRAITEMENT DE DONNÉES POUR GÉNÉRER DES ALERTES EN TEMPS RÉEL CONCERNANT UN PATIENT
Abrégé
(EN)
This disclosure relates to methods and apparatus for generating real-time alerts about a patient. In one arrangement, vital sign data representing vital sign information obtained from the patient at one or more input times within an assessment time window is received. A Gaussian process model of at least a portion of the vital sign information is used to generate a time series of synthetic vital sign data based on the received vital sign data, the synthetic vital sign data comprising at least a posterior mean for each of one or more components of the vital sign information at each of a plurality of regularly spaced time points in the assessment time window. The generated synthetic vital sign data is used as input to a trained recurrent neural network to generate an early warning score, the early warning score representing a probability of an adverse event occurring during a prediction time window of predetermined length after the assessment time window. An alert is generating about the patient dependent on the generated early warning score.
(FR)
L'invention se réfère à des procédés et à un appareil pour générer des alertes en temps réel concernant un patient. Dans un agencement, des données de signes vitaux représentant des informations de signes vitaux provenant du patient, à un ou plusieurs instant(s) d'entrée dans une fenêtre de temps d'évaluation, sont reçues. Un modèle de processus gaussien d'au moins une partie des informations de signes vitaux est utilisé pour générer une série chronologique de données synthétiques de signes vitaux sur la base des données de signes vitaux reçues, les données synthétiques de signes vitaux comprenant au moins une moyenne corrigée pour chaque composante parmi une ou plusieurs composante(s) des informations de signes vitaux, à chacun d'une pluralité de points temporels régulièrement espacés dans la fenêtre de temps d'évaluation. Les données synthétiques de signes vitaux générées sont appliquées à l'entrée d'un réseau neuronal récurrent entraîné pour générer un score d'avertissement précoce, le score d'avertissement précoce représentant la probabilité de survenue d'un événement indésirable pendant une fenêtre de temps de prédiction de longueur prédéfinie après la fenêtre de temps d'évaluation. Une alerte est générée concernant le patient en fonction du score d'avertissement précoce généré.
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